ビッグデータとは何でしょう?新聞やメディアで見ない日はないバズワードですね。 「ビッグデータ」とは文字通り「ビッグ」と「データ」で出来ている言葉ですので、なんとなく「大量のデータのことなんだろうなぁ」と思ってはいたけれど、実際のところちゃんと理解を深めたことはない方が多いのではないでしょうか?会議や講演でビッグデータという言葉を聞いて改めてビッグデータとは何かを確認されたくなった方も多いでしょう。 そこで、本記事では、「ビッグデータ」の意味からビッグデータの持つ特性、通常のデータとビッグデータの違い、そしてビッグデータの活用事例について網羅的に解説していきます。 1. ビッグデータは一言で言えば「大量のデータの集合」である 実際、 「ビッグデータ」は一言で言えば「大量のデータ」「大量のデータの集合」であり、そして時間とともに指数関数的に増えていくもの を指します。下記は、ご参考までに最近の世の中で生成されるデータ量の伸びです。直近、世の中でどの程度のデータが生成されるのかに関しては様々な予測がされていますが、データは日々指数関数的に増えていることがわかるでしょう。 出典: Data Age2025, The Digitization of the World From Edge to Core, November 2018 例えば、ニューヨーク株式市場では、1日あたり1TB(テラバイト)の取引データが生成されています。 その他、ソーシャルメディアのデータなどは、日々ユーザーの投稿が大量の蓄積されるビッグデータの好例です。また、大企業で2万人分のPC稼働ログが毎秒溜まっていくことなども、ビッグデータとしてイメージしやすいかもしれません。 1-1. 大企業に限らず、多くの人や企業が、ビッグデータを保有している 大企業ではなくとも、経費精算システムを使っていたり、勤怠システム、顧客管理システムなどを使っている企業は多いでしょう。そのような、普段"日常的に目に見えるシステムやツール類"も多くの人の長い時間のデータがたまっていれば「ビッグデータ」であり、分析する価値のある資産です。 1-2. そもそもビッグデータとは？ ビッグデータの定義から活用例までご紹介 – データのじかん. データにはビッグデータとは言えないものもある ビッグデータという言葉自体、「1TB以下はビッグデータではない」など閾値があるようなものではありませんが、量的にあまりに小さいデータはビッグデータとは呼びません。 例えば、iPhoneのメモ機能でとったその日のご自身メモデータはビッグデータとは言えません。しかし、 これが組織で使っているiPhoneで、会社の従業員1000人の通話記録、ログ、iCloudのデータの集合体であれば、まさに「大量のデータの集合」であり、ビッグデータと言います。 もちろん例外はあるものの、ざっくり下記のようなイメージで大きく間違っていません。 ビッグデータではないもの ビッグデータ 個人一人に属するもの 組織に属するもの ローカルPCにあるもの クラウド上に乗った集合体 1-3.
仮説を立ててデータを収集 まずはビジネスモデルに合わせた仮説を立て、データ収集を始めましょう。仮説を立ててデータを集めないと、せっかく集まったデータが「何のためのデータか分からない」という悪循環に陥る可能性があります。 データ収集の方法は必ずしもコストがかかるとは限らず、手軽に始められるものから高コストのものまで、さまざまです。コストをかけないという面でいうと、エントリーフォームを追加して顧客データを集めたりと、今あるものでデータを収集することも可能です。 しかし仮説が無い状態で始めると、どんな方法でデータを集めればよいか、何日間データ収集をするのか、データを得たら何日保存するのかなどの決定もとどこおってしまいます。 まずは仮説を立て、データ収集をスタートさせましょう。 2. 知りたい内容に合わせて分析を開始 データがそろったら、仮説に基づき適切な分析を開始します。 たとえば2つ以上のデータをもとに分析するクロス集計や、樹木上のモデルを利用して要因を分析し結果を予測する決定木分析、一見関連はないが共起性を伴う物事の原因を分析するアソシエーション分析などがあります。 一方ですでに利用できる環境や人材がある場合、分析に必須と判断された場合は仮説に応じたデータ収集と分析を行ってくれるツールを利用することも大切です。 たとえば、次のようなツールが例として挙げられます。 マーケティング活動を自動化してくれる「MA(マーケティングオートメーション)」 営業活動をデータ化してくれる「SFA(セールスフォースオートメンション)」 各データを収集し意思決定を助けてくれる「BI(ビジネスインテリジェンス)ツール」 逆説的にいえば、重要なのは知りたい内容に応じた分析を行うことであり、高価なツールが必ずしも必要とは限りません。 仮説として設定したデータ収集の目的によっては、人によるデータの可視化、エクセルをはじめOfficeソフトでも実行可能です。特別なツールがなくても、ビッグデータの分析と活用は可能なのです。 参考: ビッグデータは分析できる?分析手法、必要な前準備、ツール、サポート企業まで紹介 3. 分析結果を元に顧客へ適切なアプローチ方法を考える 分析結果をもとに、どのようなサービスやアプローチを展開すれば、顧客の現在の需要に答えられるのか検討します。 仮説である「Aをよく購入しているのは、男性である」を元に検討したところ、確かに男性がよく購入していると裏付けが取れました。ついビッグデータの活用と言うと、特別なことが分かるのではないか、と期待して しまうかもしれません。 しかし実際は仮説の正しさを検討したり、アプローチの効果を実証したり、地道なサイクルが非常に重要です。 4.
「ビッグデータ」という言葉をよく耳にするようになりました。ビッグデータの重要性だったり、ビッグデータで世界が変わる、と言ったなんだかちょっと大げさ話だったり、グーグルが ビッグデータ解析フォームにイーサリアムを追加した 話だったり、なんだかよくわからないけれど、 とりあえず集めなきゃいけない と思っている話だったり、ビッグデータで 人の本性がわかる 、という話だったり、始まったと思っていたらもうすでに ビッグデータ時代の終焉 、という言葉も出現していたり。 しかし、「そもそもビッグデータとは何ですか?わかりやすく説明してください」と改めて聞かれると、答えに窮する人も多いのではないかと思います。そこで今回は、ビッグデータの定義から活用例までご紹介します。 ビッグデータとは?
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