昨今ビックデータやデータ分析などが注目され、重要視されていますが、
なぜその様になったのか、経緯と理由をお話します。
[toc]
そもそもビックデータとは？
ビックデータとは、読んで字のごとく「大きな（大量の）データ」です。
総務省による定義では、「事業に役立つ知見を導き出すためのデータ」ということですので、
明確にどんなデータが当てはまるかが示されているわけではありません。。
デジタルが普及する以前にも、企業や団体がアナログで、販売データやアンケート等、情報を蓄積されていたと思います。
これらのデータもビックデータの一部と言えるでしょう。
2002年に米調査会社ガートナーのアナリスト、ダグ・レイニーは、現在主流となっている
ビックデータを定義するにあたって
「Variety（種類）」「Volume（容量）」「Velocity（頻度）」を挙げております。
1：Variety（種類）
従来の構造的に整理されたデータだけでなく、
テキスト、音声、ビデオ、ログファイル、位置情報、センサー情報などを含むデータ。
2：Volume（容量）
テラバイトからペタバイト程度のデータ量を示す膨大なデータ。
3：Velocity（データ処理頻度）
高い頻度で高速に処理されるリアルタイム情報に近いデータ。
ビックデータを処理ができる技術や分析手法の出現。
アナログ時代から取得できるデータもありましたが、
デジタルが普及すると、取得できるデータの量や種類が爆発的に増加しました。
しかし、ここでの問題点は取得はできるが、分析ができるツール（手法）が適切且つ多く普及されていなかったという事にあります。
昨今、このビックデータを処理できる技術と分析手法が可能な環境が整備された事により、活用されるシチュエーションや分野が増加してきたのです。
ビックデータの分析における対象
一例ですが、下記の様な内容が挙げられます。
・小売業→ 販売プロモーション、顧客分析
・金融業→ 不正防止、リスク軽減
・製造業→ 品質管理、需要分析
・公共分野→エネルギーの消費、災害データ分析
ビックデータ分析のフロー
データ分析にあたっては、
「蓄積」→「加工」→「集計」→「可視化」 というフローで行われます。
さらにそこから、「課題発見」を行い、「解決」までに結びつけることが重要であり、
蓄積の段階からどの様な分析を行うか、分析の設計も大切です。
まとめ
いかがでしたでしょうか
今回のタイトルの問いである「ビックデータやデータ分析は、なぜ注目されているのか？」に対する答えは、
処理できる技術と分析手法が可能な環境が整備された事により、
多分野で活用が可能になり、現在持っている課題に対して、多種多量なデータ解析に解決策に繋がるアプローチができる様になったから。
ということです。
ITの進化が激しい近年、このビックデータをどの様に活用していき、課題を解決し、新しい価値を生み出せるかが、
重要になってきます。
こちらは現在日本国内でも課題となっている2025年の問題とも関係してきますね、。。
「2025年問題」についての記事はこちら▼
ビックデータを使ってどの様なDX（デジタルトランスフォーメーション）が生まれるか、関心が高まります。
「DX（デジタルトランスフォーメーション）」についての記事はこちら▼
いかがでしたでしょうか。
こちらの記事が皆様のお役に立てれば幸いです。
コメント