ビッグデータとは？

ビッグデータとは？

「ビッグデータ」とは、従来のデータベース管理システムなどでは記録や保管、解析が困難な巨大なデータ群のことを言います。

明確な定義があるわけではなく、一般的にはVolume（量）、Variety（多様性）、Velocity（速度or頻度）、Veracity（正確性）、Value（価値）という5つのVが特徴と言われています。

ビッグデータとAIの関係は？

AIの開発を行う際には、ビッグデータが必要不可欠。近年、AI技術が飛躍的に進歩したことにより、これまで人間の力では困難であった膨大なデータから有用なデータを抽出する作業が可能となり、効率よく分析できるようになりました。

ビッグデータとIoTの関係は？

ビッグデータは、顧客の名前や住所など形のある構造化データと形のない非構造化データ、また、モノから得られるIoTデータで構成されています。IoTというモノのインターネットの環境下においては、人が操作をしなくても状況に適した機能を実行できます。

このように、ビッグデータはこうしたIoT技術とクラウドの発達で容易に収集可能となりました。それがAIで分析され、どんどん活用されるようになっているのです。

ビッグデータを活用するメリット・課題は？

 

ビッグデータのメリット

ビッグデータを活用することで、従来では収集・分析できなかったデータを扱えるようになり、さらに多くのデータ同士を掛け合わせることも可能になりました。これにより、今までにはなかった有益なデータが創出され、新たなシステムやビジネスに繋がっています。

 

ビッグデータの課題

 

・保守管理と運用の負荷

データが膨大にあるということは、裏を返せばデータを保存するためのストレージがデータ量に応じて必要であったり、データの選定や前処理等の負荷も大きいということを意味します。そうした管理や運用においての負荷を最小限に抑えるためにも、クラウドサービスの活用を含めたITインフラの最適化が課題となります。

・セキュリティ対策

ビッグデータにはもちろんパーソナルなデータも含まれます。そのため、セキュリティ対策が必要不可欠です。最新の法規制やルールに関する情報を随時確認し、対応しなければなりませんし、カメラやセンサーなどのIoT機器においても情報漏洩を防ぐためのセキュリティ設計が求められます。

・人材不足

ビッグデータを適正に運用していくためにも、高度なスキルを持った人材（データサイエンティスト・データアナリスト）を確保したいところです。しかしながら、高いレベルで「データ」と「ビジネス」の両面に長けた人材が不足していると言われています。そのため、採用活動や自社での人材育成も重要となります。

ビッグデータの活用方法とは？

 

データの収集・蓄積

まずはデータを収集・蓄積する基盤が必要です。例えば、企業の業務システムやWebサーバ、IoTデバイス、外部ツールなどから収集するのが一般的です。

 

データの可視化

収集した膨大なデータの中の内容を客観的に把握するために、情報を整理し、わかりやすく可視化する工程が必要です。

 

データの分析・解析・分析

解析を行い、定量的なデータとともに変化や傾向といった定性的なデータも導き出します。

ここまでのプロセスを経てようやく、データから得られた知見を活用することができるようになるのです。