本記事では「ビッグデータ」についてわかりやすく解説しています。ビッグデータの基本や特徴、メリットや注意点、具体的な活用事例、今後の展望などを説明しています。自社にビッグデータを導入してマーケティングや経営戦略を優位に進めたい方はぜひ参考にしてみてください。
ビッグデータとは膨大で複雑なデータのこと 概要を解説
ビッグデータとは、どのようなデータのことを指すのでしょうか。ビッグデータの基本について、解説します。
ビッグデータとは、従来のデータベースソフトウェアでは把握しきれないほどに膨大で複雑なデータのことです。毎日蓄積され、さまざまな種類や形式のものが含まれます。おもに、ビジネスにおいて問題解決に使用されるデータの集まりを指します。
ビッグデータの5つの特徴
高いレベルで「3つのV」と呼ばれる量（Volume）、多様性（Variety）、速度または頻度（Velocity）を有することが特徴とされます。近年はさらに正確性（Veracity）と価値（Value）を足した「5つのV」が特徴とされることもあります。
量（Volume）
データの総量のことです。技術の発達により、インターネット上で扱われるさまざまなものがビッグデータとして扱われ、活用されています。データ量は今後も増加すると予想され、それに伴う技術の発達も期待されています。
多様性（Variety）
データの多様性のことです。従来のテキストや音声、ビデオ、ログデータに加えて、位置データやセンサーデータなど、これまで収集が難しかったデータも含まれています。
速度または頻度（Velocity）
データが生成される、速度や頻度のことです。現代では人や物から常にデータが発信されており、頻繁に更新されています。そのように更新されるビッグデータを、リアルタイムで処理することが求められています。
正確性（Veracity）
データの正確性や信頼性のことです。現代ではノイズデータ、フェイクニュース、SNSに書き込まれるデマ情報などがあり、データが膨大なために除去が難しくなっています。不正確なデータを除去して、信頼のおけるデータを活用することが大切です。
価値（Value）
データを活用することで生み出される、価値のことです。データはただ集めるだけでは意味がなく、集めたデータを活用することで価値をもたらします。
ビッグデータの3つの分類
ビッグデータを構成するデータには、3つの種類があります。それぞれの特徴を解説します。
構造化データ
構造化データとは、二次元の表形式で成立しているものです。もしくは、データの一部を見ただけで表形式へ変換可能だとわかるものを指します。例えば、Excel、固定長、CSVなどが当てはまります。
半構造化データ
半構造化データとは、データ内に規則性があるものの、一部を見ただけでは二次元の表形式への変換方法や変換の可能性がわからないものです。例えば、XML、JSONなどが当てはまります。
非構造化データ
非構造化データとは、データ内に規則性がないものです。もしくは、データの一部を見ただけで、二次元の表形式への変換はできないとわかるものも含まれます。例えば、画像、音声、動画、テキスト、PDFなどが当てはまります。
ビッグデータを活用するメリット3選
ビッグデータにはどのようなメリットがあるのでしょうか。おもなメリットを3つ解説します。
即座の分析で優位性を持てる
ビッグデータの特徴の1つとして、速度が挙げられます。大量のデータに対して高速処理を実施して、即座に分析します。即座であることによって競合他社よりも速く分析でき、マーケティングや経営戦略などにおいて優位に進められるでしょう。また、ビッグデータは正確性も持ち合わせているため、精度も高くなっています。
情報収集のコストを抑えられる
従来はデータを集めるためには、アンケートやインタビューなど人手・時間が必要でした。しかし、ビッグデータはインターネット上で大量かつ質の高いデータが集められるため、人手や時間をあまり必要としません。そのため、情報収集のコスト軽減に役立ちます。軽減できたコストは、マーケティングといった他の事業に向けられます。
精度の高い分析ができる
ビッグデータであれば精度の高い予測ができるため、従来の経験や直感による意思決定から論理的な意思決定へと変えられます。従来は従業員のノウハウに左右されており、従業員が入れ替わると損失を招いていました。ビッグデータでは経験のあまりない従業員であっても、適切な意思決定が可能となっています。
ビッグデータを活用する際の3つの注意点
導入するメリットがたくさんあるビッグデータですが、注意点もあります。どのようなことに注意すればよいのか、おもな3つを解説します。
社内システムの環境整備が必要
ビッグデータは膨大なデータを扱うため、保存できるだけのストレージや、分析を実行できるだけの計算能力を備えたパソコンを用意しなければなりません。データ選定や前処理が十分でないと、分析の効率や精度が低下します。できるだけ手間を省くためには、プログラミングが不要でAIプログラミングが可能なソフトウェアがあると、効率や精度の向上に役立つでしょう。
セキュリティ対策が欠かせない
膨大なデータの流出を防ぐためには、質の高いセキュリティ対策が欠かせません。セキュリティ対策が万全でないと、自社の機密情報や個人情報が流出する可能性があります。また、設定のミスから流出する可能性もあり、従業員への教育も重要です。
データ活用に長けた人材が求められる
ビッグデータは分析したのち、適切に運用しなければなりません。そのためには、データサイエンティストやデータアナリストなど、高度な技術を有する人材を用意しましょう。技術に加えて、ビジネスにも精通した人材であれば、より望ましいでしょう。ただし、技術とビジネスの知識を両方持つ人物は限られるため、自社での育成も選択肢の1つです。
ビッグデータの活用事例3選
社会において、ビッグデータはどのように活用されているのでしょうか。3つの事例を解説します。
農業の事例
従来の農業においては、長年の経験や勘に頼るケースが多くありました。そのため、新規就農・新規作付けの場合はリスクが大きかったのです。しかしビッグデータを活用すると、経験がなくても品質・収量・収穫時期をコントロールできます。具体的には土壌や空気、日照量のデータを畑から得て、受信器を通してデータベースに記録し、アプリから見られます。
小売業の事例
小売業においては、季節や天候などを要因として需要が変化します。経験によって需要を予測しますが、誤ると多くの在庫を抱えたり、反対に在庫が足りなくなったりすることも少なくありません。ビッグデータを導入すると、過去の売り上げや天候、オンラインショップのユーザー行動などから需要の予測ができます。論理的なデータにより、在庫の過不足の解消につながるでしょう。
医療の事例
繊細な意思決定が求められる医療において、経験が与える影響は大きくなっています。病名の判断といった意思決定においても、多くの情報のなかから判断を下すために必要な情報を探すのは手間が必要です。ビッグデータを導入すると、膨大なデータのなかから自動的に必要なデータを探すことで、手間を省いて意思決定を行えるようになります。
ビッグデータ活用における今後の展望
ビッグデータは現在、さまざまな分野で幅広く活用されています。今後さらに、重要性は高まるでしょう。
国家としての活用促進
2021年にデジタル庁の発足、2022年4月には改正個人情報保護法におけるオープンデータの利活用推進が施行されました。また、スマートシティ法案の規制緩和・特例措置などにより、日本では国家としてビッグデータの活用を促しています。ただし、個人データ以外のデータ利活用状況についてのアンケートによると、米国企業は約55％、ドイツ企業は約53%が活用しているものの、日本企業は約22％です。他国と比較すると、データの活用は進んでいません。
新たな技術の開発
ビッグデータの活用を活発にする、新技術の開発や環境整備が進展しています。「データ仮想化」はその1つです。異なるデータソースまたはフォーマットにあるデータを仮想的に統合することで、一元処理ができます。データソースとは、使用するデータの保管場所のことです。データソースの種類は増加しており、ITインフラのコストや運用の負担を少なくする技術になると予想されています。
ビッグデータとは量・多様性・頻度に正確性・価値を加えたデータ
ビッグデータとは、一般的なソフトウェアでは把握しきれないほど膨大で、複雑なデータのことです。厳密な定義はありませんが「量・多様性・頻度」、またはそれに「正確性・価値」を加えたものを、高いレベルで有していることが特徴です。即座かつ精度の高い分析ができるため、さまざまな分野で導入がされています。ただし、他国と比較すると導入が進んでいるとはいえず、新技術の開発も相まって今後導入が進むことでしょう。
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