ビッグデータ特集|ビッグデータとは


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特集・コラム

ビッグデータとは

情報爆発時代の到来

 クラウド・コンピューティングの広がり、SNS(Social Networking Service)の普及、センサーネットワークやスマートフォーンの普及などを背景に、デジタルデータが爆発的に増加しています。こうした多様かつ大量のデータを効率的に効果的に利活用していくことが、これからのITに求められています。

 1億人以上のアクティブユーザを有するツイッターは、1日あたり2億5000万ものつぶやきが発生しています。ツイッター全体で見れば1日に8テラバイトものデータが生み出されています。また、Facebook社のシステムは、毎日25億件のコンテンツ、500テラバイト以上のデータを処理していると言います。また「いいね!」は毎日27億回、アップロードされる写真も毎日3億枚で、30分ごとに105テラバイトのデータがスキャンされているそうです。グーグルは、1日に24ペタバイト以上のデータを処理していると言われています。これは、米国議会図書館に所蔵してある全印刷物の何千倍もの情報量に相当するのです。このように、IT技術の進展と利用拡大によってデジタルデータは加速度的に増加しています。これはまさに情報爆発というにふさわしい状況であり、今後、企業のデータ処理と活用においても大きな影響を与えると考えられます。

情報爆発

情報爆発

 米IDC社の調査によれば、デジタルデータは、年率40%以上で増加を続け、2020年までには約35ゼタバイト(35兆ギガバイト)へ拡大する見込みです。また、そのデジタルデータは、非構造データが9割以上を占めていると言われています。このような膨大なデータを収集・分析し、価値ある洞察や知見を得ようとする企業の取り組みは「ビッグデータ」と呼ばれ、注目を集めています。

ビッグデータの特徴

 ビッグデータとは、直訳すれば「大きいデータ」となり、単にボリュームが多いデータ群であるとの印象を受けるかもしれません。しかし、ボリュームはあくまでビッグデータの一側面を捉えているに過ぎず、ビッグデータは図のような4つの特徴をもっています。

図1 ビッグデータの特徴 4つのV

ビッグデータの特徴 4つのV

 一般的な定義として、「ビッグデータとは、既存の一般的な技術では管理することが困難な大量のデータ群である」と定義されることが多いようです。

ビッグデータ4つのV

(1)Volume 容量
 ビッグデータの特徴の1つは、その容量の巨大さにあります。先の定義からすれば、「既存の一般的な技術では管理できないデータ」ということになりますが、現状では数テラバイトから数ペタバイト程度のデータ量という見方が多いようです。

(2)Variety 種類
 ビッグデータは企業の基幹システムで通常扱っているような構造化データであるとは限りません。テキスト、音声、ビデオ、ログファイル、位置情報、センサ情報等のさまざまな種類の非構造化データも存在します。もちろん、これら非構造化データの中には以前から存在し蓄積されてきたものもあります。今後は、単に蓄積するだけでなく、これを分析し、そこから有用な知見を得ようとする取り組みが始まっています。

(3)Velocity 頻度・スピード
 全国のコンビニエンスストアで24時間発生するPOSデータ、交通系ICカードから生み出される乗車履歴データ、昨今の変化の著しい市場環境では、これらデータによりリアルタイムに対応することが求められています。

(4)Value 価値
 ビッグデータに関わる取り組みは、ビジネス上の価値につながらなくて意味がありません。ビッグデータの活用場面は多岐に渡っており、今後さらに広がるでしょう。ビッグデータに係る取り組みを価値の高い取り組みとし、企業が求めるべき価値を着実に得ていくためには、単なるツールの導入や新たなサービス利用だけでなく、戦略的施策に基づいて、業務やサービスを一体的に再構成する必要があります。

 ビッグデータを利活用することの意義は、ICT(情報通信技術)の進展に伴い多種多量なデータの生成・収集・蓄積等がリアルタイムで行うことが可能となり、そのようなデータを分析することで未来の予測や異変の察知等を行い、利用者個々のニーズに即したサービスの提供、業務運営の効率化や新産業の創出等が可能となっている点にあるといえます。

ビッグデータを構成する各種データ

ビッグデータを構成する各種データ

ビッグデータを構成する各種データ

 ビッグデータと一口に言っても、それを構成するデータは出所が多様であるため様々な種類に及んでいます。

 POSデータや企業内で管理する顧客データといった構造化データもビッグデータに含まれますが、最近、注目を集めているのは、構造化されていない多種・多量なデータ(非構造化データ)がICTの進展に伴い、急激に増加し、かつ、分析可能となっている点にあります。

 非構造化データにはブログやSNS等のソーシャルメディアに書き込まれる文字データ、インターネット上の映像配信サービスで流通している音声や動画、GPSから送信されるデータ、ICカードやRFID等の各種センサーで検知され送信されるデータなど、最近急速に生成・流通が増加しているデータも存在しています。

 ビッグデータの流通・蓄積・活用が経済に与える影響について分析する際は、構造化データだけでなくこれら非構造化データも含めた実態の把握が不可欠になります。

ビッグデータのビジネスインパクト

 ビジネス分野においてビッグデータの利活用とは結局、このような多種多様な大規模データを蓄積し統合して、過去と現在の分析、さらには将来の予測を行うことにあります。そして、その目的は、企業を取り巻く環境変化への柔軟な対応であり、経営意思決定のスピード化であり、新しい事業のイノベーションにほかなりません。

 総務省の調査で、「ビッグデータの流通・蓄積による経済成長」について以下のようにレポートされています。

(1)ビッグデータの流通・蓄積量の増加及びデータ解析技術による発展等による“生産性向上”や“資本蓄積・投資増”が直接的な成長ドライバーとして機能する。また、データ関連ビジネスの創出による雇用創出も期待される。

(2)加えて、投資活動と生産性向上が有機的に結び付き、投資収益率が向上することで、両者間のフィードバック効果が働き、当該効果が成長への間接的なパスとして機能する。

 ビッグデータは世界的な規模で、あらゆる産業の発展に非常に大きく寄与すると考えられています。そして、その範囲は製造業から流通業、あるいはサービス業、そして民間のみならず公共部門まで及ぶというわけです。

ビッグデータの流通・蓄積による経済成長

ビッグデータの流通・蓄積による経済成長

セミナーレポート

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