ビッグデータという言葉はいろんなところで使われていて、その重要性が高まっていると感じる人も多いかもしれません。しかし、ビッグデータが実際に何であるかを正確に解明することは困難です。ここでは、ビッグデータの基本、使い方、使用例、活用時の課題について紹介します。
ビッグデータとは
ビッグデータはしばしば「大量のデータ」と見なされます。ビッグデータという言葉が実際に使われた初期の頃の目標は、大量のデータを収集し、そこから何かを引き出すことでした。しかし、今日使われているビッグデータという言葉は、量的なサイズだけで定義されるわけではありません。それはもう少し複雑で、さまざまな可能性を秘めているものを表しています。ビッグデータとは何か、そしてその明確な定義として提案されている3つのVの考え方を見てみましょう。
3 つの V で表されるビッグデータ
2000年代初頭、IT調査会社のアナリストであるTAG Raineyは、ビッグデータには3つのVが必要だと定義しました。ボリューム、ベロシティ、バラエティの3つです。
ビッグデータという言葉を聞くと、誰もが「ボリューム」を思い浮かべます。ご覧のように、TAG Raineyの定義にはデータ量も含まれています。そもそも、大量のデータからどのようなビッグデータが生み出されるかという考え方が基本であり、進化に伴って扱われるデータ量はさらに膨大になります。ここで定義するボリュームは、データ量そのものを意味しますが、その膨大な量のデータを処理する能力も含まれます。
速度は、データが送受信される速度を表すものではありません。データが更新される頻度と変化の速さ。特に、インターネット上のデータは絶えず変化しており、それに対応できるシステムでないと、状況に応じた結果を導き出すことはできません。ビッグデータには、これらの変更の速度とそれに対応する更新頻度も必要です。
「大量のデータ」と「ビッグデータ」の違いの最も特徴的な部分は、多様性かもしれません。これまでのようなデータ集計の場合、データは構造化データとしてフォーマットされて保存されることが多かった。ただし、ビッグデータには、数値データだけでなく、音声、動画、テキスト、電子メール、株価、財務情報などの非構造化情報も含まれます。また、構造化データと非構造化データの両方を処理する機能も必要です。
ビッグデータの定義としては、この「3つのV」が主流であり、これらをまとめると、ビッグデータは「データ群における多様で多数の変化とその処理能力」と表現できます。
ビッグデータには、データを処理するシステムが含まれます。
3 つの V の定義の多様性によって表されるように、ビッグデータには、数値や文字列などの構造化データだけでなく、非構造化データも含まれます。このような状況下でのデータは、従来のシステムでは処理が困難でしたが、ここでビッグデータが期待されるのには理由があります。以前は処理が困難だったこれらの非構造化データの利用への期待が高まっています。
ビッグデータはデータそのものを表しているかもしれませんが、それだけでは活用の幅や可能性は広がりません。また、このような多種多様な情報の変化に迅速に対応できるシステムも必要です。
ビッグデータの使用例
では、ビッグデータは実際にいつ使われているのでしょうか。
アイトラッキングデータによる消費者行動の分離
アイトラッキングは、人の目の動きを観察して、どこを見ているのかを理解する技術です。このアイトラッキングデータを蓄積し、消費者行動の分析に利用する例があります。
大手飲料メーカーは、アイトラッキングを自動販売機に組み込んで、収集したデータを分析して、製品をどこに置くべきかを判断しています。これにより、消費者行動に関するデータの種類が増え、分析の有効性が向上し、売上が増加しました。
ランキングの更新頻度でサイトの信頼度を高めましょう
電子商取引業界は、ビッグデータの利用に最も熱心かもしれません。レコメンド機能が一般的なECサイトに大きな効果があることはよく知られています。このレコメンド機能にはビッグデータが活用されています。ビッグデータをどのように活用できるかが、ECサイトの成否を左右すると言われています。
単にビッグデータを活用するだけでなく、レコメンド機能や売上ランキング機能の更新頻度も、サイトの信頼につながる要素として強調されています。ビッグデータ分析の頻度と結果が反映される速度は、ますます重要になっています。
特産品はカーナビのデータから特定される
カーナビから収集したデータをビッグデータとして解析し、安全に交通に利用するケースもあります。カーナビゲーションシステムは、ドライバーが急ブレーキを踏んだ部分を送信し、サーバーにデータを蓄積します。安全マップはビッグデータとして分析され、その結果に基づいて作成されました。カーナビゲーションシステムは、ビッグデータ分析から予測された交通事故の発生の可能性を反映し、ドライバーに通知します。これにより、事故の発生率が大幅に減少したことが報告されています。
ビッグデータをどのように使用できるかについては、他にも多くの例があります。ビッグデータの使用方法の詳細をご覧ください。
→ ビッグデータの活用事例-すでに始まっているビッグデータの活用
ビッグデータ活用の課題に対する3つの障壁
ビッグデータでできることはたくさんありますが、まだ課題があります。ビッグデータ活用には3つの障壁があり、これらを解決しないと本来の効果を生み出すことができません。
データ収集と分析のためのインフラストラクチャ
ビッグデータには分析が必要であり、分析には適切なデータが必要です。このデータを収集すると、使用できないガベージデータが大量に含まれる可能性があります。不要なデータが多いほど、分析の効率が低下し、結果の反映に時間がかかります。時間がかかると、結果のリアルタイム性が失われ、使用できなくなる可能性があります。
また、分析のためのシステムが十分でなかったり、部門間のシステム連携ができなかったりしても、ビッグデータを活用することは困難です。
ビッグデータを最大限に活用するためには、データ収集から分析までの条件と環境を整える必要があります。
データストレージとセキュリティ
ビッグデータの使用方法の一例として、顧客の購買行動の分析があります。ここから、企業が保存するビッグデータには顧客データが含まれていることが多いことがわかります。
このような情報が漏れると、企業に対する信頼が失われ、事業運営が困難になることさえあります。IoTが普及し、すべてがインターネットに接続されていることを忘れず、扱う情報の重要性を認識しなければなりません。ビッグデータを運用する場合、セキュリティ管理に細心の注意を払う必要があります。
人的資源の大幅な不足の問題
日本では、多くの産業分野で人材不足が問題視されています。ICT分野も同様で、ビッグデータを扱う専門家が不足しています。ビッグデータを扱う専門家やデータサイエンティストの育成と確保が急務です。
ビッグデータの活用がさまざまな業界を変えている
ビッグデータとは何か、どのような課題があるのかを紹介しました。
今日、世界中のさまざまな産業がビッグデータの活用を通じて大きな変化に直面しようとしています。ビッグデータは、企業のサービス、販売戦略、さらには運用システムさえも変える可能性があります。ビッグデータは非常に大きな可能性を秘めており、有利な変化をもたらすことが期待されています。
