簡単な言葉で説明する:ビッグデータとは何か、それは何のために良いのか?
デジタル機器やインターネットは、膨大な量のデータを生成します。企業はこのデータを使用して、製品やサービスを市場や顧客とより適切に連携させることができます。このように、ビッグデータは企業の成功に決定的な貢献をすることができます。しかし、ビッグデータとは実際には何を意味するのでしょうか?また、データを有効活用するにはどうすればよいでしょうか。
この記事では、ビッグデータとは何か、このすべてのデータがどこから来て、どこで使用されているのかを、シンプルでわかりやすく説明します。多くの企業が熱心にデータを収集している理由と、そのためにどのようなテクノロジーが必要なのかを学びます。また、どのような課題があるのかを示し、ビッグデータが将来果たす役割についての見通しを示します。
ビッグデータとはどういう意味ですか?
私たちは、ビッグデータを、非常に複雑で動的な膨大な量のデータとして理解しています。従来のデータ処理方法では保存・評価できません。つまり、1台のコンピュータでは大量のデータを処理できず、Excelなどの一般的なソフトウェアでは分析できません。これには特別な技術が必要です。ビッグデータという用語は、これらのテクノロジーにも頻繁に使用されます。
定義:ビッグデータの3つのV
3Vモデルは通常、ビッグデータの定義に使用されます。コンピューターサイエンティストのDoug Laney氏は、2000年代初頭にビッグデータの3つの重要な側面を説明しました。
容積
多くの場合、数百万ギガバイトで構成されます。また、ペタバイト(約100万ギガバイト)やエクサバイト(約10億ギガバイト)とも呼ばれています。日常生活の中で、これほど膨大な量のデータに遭遇することはめったにありません。この例えで言うと、1ペタバイトは約5,000億ページのテキストに相当します。通常のハードドライブでは不十分であることは容易に想像できます。この膨大な量から、ビッグデータは「ビッグデータ」とも呼ばれています。
速度(速度)
データセットは高速で作成されます。また、動的な性質によりすぐに価値が失われるため、高速で転送して評価する必要もあります。一部のデジタルデバイスは、動的データストリームをリアルタイムまたはほぼリアルタイムで処理できます。
バラエティー
大規模で動きの速いデータセットには、さまざまなタイプのデータが含まれています。通常の表のような構造化された形式と、写真、ビデオ、電子メールなどの半構造化形式と非構造化形式があります。データ型が多岐にわたるため、データをまとめて保存および分析するための特別なシステムが必要です。
何年にもわたって、3Vモデルは、VeracityやValueなど、文字Vで始まる他の多くの用語によって拡張されてきました。しかし、さまざまな定義によると、ビッグデータの主な特徴は、常に膨大な量、速度、および種類のデータです。
ビッグデータのソース:データはどこから来るのか?
世界のデジタルデータ量は衰えることなく増加しています。毎年、膨大な量の新しいデータが生成され、その規模はますます速く、より複雑で、大量に発生しています。継続的な デジタル化 を考えると、これは驚くことではありません。デジタルデバイス、スマートシステム、アプリなどが市場にあふれています。何十億人もの人々がインターネットやさまざまなデジタルメディアを利用しています。ますます多くの企業や行政がデジタルトランスフォーメーションプロセスを経験しています。そして、デジタルインフラは革新的な技術によって絶えず拡大しています。これにより、次のような多数のデータソースが生成されます。
- スマートフォン
- スマートウォッチ
- スマートホームデバイス
- ソーシャルメディア
- 検索エンジン
- ストリーミングサービス
- 電子商取引
モノのインターネットは、インターネットを介して接続され、データを交換するテクノロジーとソフトウェアシステムの巨大なネットワークです。
ビッグデータの活用事例
デジタル化された世界では、データは基本的にいつでもどこでも利用できます。企業は、研究と同様に、これを利用しています。さまざまな業界、部門、ソーシャルセクターが、ビッグデータから新しい洞察を得ることができます。次に例をいくつか示します。
例1:自動車産業
自動運転や自動運転の重要な「燃料」は、大量のデータです。車両が交通渋滞の中で自律的に動くようになればなるほど、統合されたAIシステムのアルゴリズムはより優れたものでなければなりません。その基礎となるのは、シミュレーション、テストコース、そして最終的には実際の道路交通における何キロにもわたる走行データです。これにより、人工知能は道路交通のさまざまなシナリオをテストできます。このデータに基づく自動車教習所は、車両の乗員に高いレベルの安全性を保証します。
例 2: マーケティング
マーケティングは顧客データから利益を得ます。たとえば、お気に入りのブランドについて考えてみましょう。あなた自身について、どのような情報を会社に提供していますか?もしかしたら、オンラインストアで買い物をしているかもしれません。ソーシャルメディアでブランドをフォローし、その投稿に反応しているかもしれません。顧客アンケートに回答したり、レビューを書いたり、顧客カードを用意したりするかもしれません。これらすべてが、購買行動、メディア利用、嗜好、ブランドロイヤリティなどに関するデータを生成します。当社は、この情報を使用して、顧客としてのお客様について詳しく知り、お客様が最も頻繁に使用するチャネルを通じてパーソナライズされた情報を提供する場合があります。
例 3: 医療
医学やヘルスケアの分野では、健康保険会社、健康アプリ、症状に関する検索クエリなどを通じて、患者や一般の人々から大量のデータが生成されます。これらのデータを賢く使用することで、例えば、患者の個々のケアを改善したり、効果的な予防サービスを設計したりするのに役立ちます。
なぜビッグデータが重要なのか?
「データは新しい石油です」このことわざは、データが未来の原材料と見なされているため、ビッグデータのトレンドをうまく要約しています。 デジタルトランスフォーメーションは 企業と職場の世界をひっくり返し、デジタルデータは中心的なリソースになりつつあります。大規模なテクノロジー企業は膨大なデータセットで成功を収めており、ビッグデータの可能性を活用したいと考える中小企業はますます増えています。
ポイントは、できるだけ多くのデータを収集しないことです。既存のデータを効率的に使用する方がはるかに重要です。それらを処理して評価することで、傾向、パターン、相関関係を特定できます。これにより、プロセス、製品、市場、人材に関する貴重な洞察が得られます。これに基づいて、企業は次のことができます。
- プロセスとリソースをより適切に管理する(例:時間とコストの節約)
- 市場動向に基づいた製品の最適化や新製品の開発
- データに基づいてビジネス上の意思決定を行う
ビッグデータの恩恵を受けられるのは企業だけではありません。データは、医療、教育、行政などの公共部門における知識と進歩にもつながります。
ビッグデータ技術の仕組み
知識や進歩は、ビッグデータから自動的に生まれるものではありません。データは効率的に保存、管理、そして何よりも評価されなければなりません。これには特別な技術とツールが必要です。適切なビッグデータソリューションは、次の原則に従って機能します。
複数システムへの配信
データは単一のデバイスに保存されて処理されるのではなく、相互接続された複数のデバイスに分散されます。これらは、データセンター内のコンピューターまたはサーバーである可能性があります。一方、リモートソリューションはクラウドコンピューティングです。ここでは、データはオンラインで保存され、既存のインターネット接続があればいつでもどこからでもアクセスできます。
並列処理
ペタバイトやエクサバイト単位のデータ量では、データを1つ1つ処理するには非常に長い時間がかかります。したがって、評価を高速化するために、データとデータ分析の部分的なステップの両方が複数のコンピュータに分散されます。これにより、データを同時に処理できます。その後、部分的な結果が組み合わされます。これは、シーケンシャルなアプローチよりも大幅に高速です。
高い拡張性
データストリームは非常に動的であるため、ビッグデータインフラストラクチャの容量を常に調整する必要があります。これは、データフローのピークまたはディップを効率的にインターセプトする唯一の方法です。拡張性の高いシステムは、必要に応じて新しいコンピューティングリソースを追加して、サイズとパフォーマンスを向上させることができます。ビッグデータ用の拡張性の高いストレージシステムには、データレイクやNoSQLデータベース(非リレーショナルデータベースとも呼ばれます)が含まれます。
高度な分析
度数分布と相関関係は、ビッグデータを評価するのに十分ではありません。データマイニングや人工知能など、より複雑な分析手法が必要です。これらは、企業データを体系的に分析するビジネスインテリジェンスの分野で使用できます。高度な分析手法には、その名前が示すように高度なスキルが必要です。データサイエンティストは、このノウハウを持ち寄ります。彼らの仕事は、ビッグデータをスマートデータに変換し、視覚化などによって、得られた情報をわかりやすい方法で準備することです。
オートメーション
急速に増加するデータの洪水に対処するために、自動化ソリューションの需要が高まっています。現在でも、膨大なデータを手作業で管理・分析することはできなくなり、世界のデータ量は年々指数関数的に増加しています。データ分析における人的要因を可能な限り減らすための有望な技術は、人工知能、機械学習、ニューラルネットワークです。
ビッグデータの課題
ビッグデータを扱う人は、常に最新のテクノロジーに精通している必要があります。技術インフラは常に進化しており、データ処理の方法も変化しています。たとえば、ほんの数年前までは、Apache Hadoopフレームワークは、大量のデータを保存および処理するための一般的なビッグデータエコシステムでした。一方、Apache Spark と Apache Flink があり、より高速なデータ処理が可能です。
もう一つの課題は、データ品質です。多くのデータセットには、その複雑さと急速な変化のために、重複、ギャップ、またはエラーがあります。データを適切に評価する前に、多くの場合、時間のかかるプロセスでデータをクリーニング、準備、およびチェックする必要があります。
ビッグデータに関する議論で頻繁に批判されるのは、データ保護です。企業は顧客に関する大量の情報を収集しますが、その中には非常にプライベートなものもあります。オンラインサービス、アプリ、スマートデバイスのユーザーは、どのデータが誰によってどのような目的で使用されているかに気づいていないことがよくあります。デジタルメディアやインターネットを通じて日々増大する 情報過多 に直面しているすべての人にとって、自分のデータを概観することは大きな課題です。
ビッグデータの未来とビッグデータの未来
データは、情報・知識社会において貴重な資産であり続けるでしょう。生成されるデータ量は年々急速に増加しており、ビッグデータやAI技術の市場は衰えることなく成長しています。現在、リアルタイムでデータを処理できる機械学習アプリケーションやソリューションが非常に人気があります。
データとビッグデータ分析は、知識を生み出し、プロセスを自動化する可能性が高いため、インダストリー4.0の主要な推進力として機能します。データ保護や情報セキュリティなどのトピックは、依然として最重要課題です。ディープフェイクやAIによる差別などの現象が公の場で議論されることが増えています。
つまり、ビッグデータと人工知能は、データの専門家やAI開発者にとって興味深いだけではありません。eラーニング「 ビッグデータ-データの世界を理解する 」で、より深く理解することができます。
