ビッグデータ

「ビッグデータ」とは

ビッグデータとは、従来の方法では扱うことが難しいほど大量で、多様な種類があり、次々に生成・更新されるデータのことです。
単に「容量が大きいデータ」というだけではありません。

ビッグデータの代表的な特徴は、次の3Vで説明されます。

• Volume（量）：扱うデータの量が非常に多い

• Variety（多様性）：数値だけでなく、文章、画像、動画、音声など、さまざまな形式のデータを含む

• Velocity（速度）：データが高速に生成・更新される

例えば、コンビニの購買履歴、交通ICカードの利用履歴、Webサイトの閲覧履歴、SNSへの投稿、スマートフォンの位置情報、各種センサから得られるデータなどが、ビッグデータとして活用されることがあります。

表になっていないデータも分析できる

データには、売上表や顧客一覧のように行と列で整理された構造化データだけでなく、文章、画像、動画、音声などの非構造化データもあります。

ビッグデータの分析では、このような形式の異なるデータも分析対象になります。例えば、画像から物体を判別したり、音声を文字に変換したり、大量の文章から話題や傾向を調べたりすることができます。

また、最初から分析のために集められたデータだけを利用するとは限りません。商品の購入履歴や機器の操作履歴など、別の目的で記録されていたデータを後から分析に利用することもあります。

ビッグデータから何が分かるのか

大量のデータを集めるだけでは意味がありません。統計的な手法や機械学習などを使って分析し、そこから役立つ情報を取り出すことが重要です。

例えば、商品の販売データから、

「どの商品がよく売れているか」を確認する
→「なぜ売れているのか」を分析する
→「今後どのくらい売れるか」を予測する
→「予測をもとに仕入れ量を変更する」

というように、分析結果を実際の意思決定や改善につなげることができます。

このように、ビッグデータは、現在の状況を把握するだけでなく、傾向の発見、将来の予測、サービスや施策の改善などにも活用されています。

ただし、データから二つの事柄に関係があることが分かっても、一方が他方の原因であるとは限りません。ビッグデータを活用するときにも、相関関係と因果関係を区別して考えることが大切です。