ビッグデータとは？蓄積されたデータの活用事例も合わせて紹介します

ニュースなどでも耳にする「ビッグデータ」という言葉。なんとなくのイメージはわかっていても、細かい意味はいまいちわからない、と思っていませんか？
今回はビッグデータとその活用事例について解説していきます。

ビッグデータとは？ポイントは「多量・多種類・リアルタイム」

総務省の解説では、ビッグデータは「事業に役立つ知見を導出するためのデータ」とされています。しかし、どの程度の大きさのデータをビッグデータと呼ぶかという定義はありません。「数十テラバイトから数ペタバイトの範囲」とありますが、目的によってはその範囲外でもビッグデータとする場合もある、とされています。
参考：「総務省 情報通信白書」（https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/h24/html/nc121410.html）

ビッグデータの3V

ビッグデータの3Vとは、「Volume・Velocity・Variety」の頭文字で、ダグ・レイニーというアナリストが提唱したビッグデータの特性です。

• 量（Volume）：幅広いソースの大量のデータで構成される。
• 速度（Velocity）：高速で流れるデータを適切なタイミングで取り扱うリアルタイム性が求められる。
• 種類（Variety）：数値などの構造化データ以外にも、テキストや音声、動画などの非構造化データといった様々なフォーマットのデータを扱う必要がある。

ビッグデータに明確な定義はありませんが、この3つの特性を備えていれば、ビッグデータと定義されることが多いようです。

IT技術の進歩によるビッグデータの普及

ビッグデータの普及にはIT技術の進歩が大きく関係しています。
先ほど解説したビッグデータの特性である3Vを処理するためには、コンピューターの技術の発展が不可欠です。なぜなら大量のデータを蓄積するためのハードディスクや、解析するためのソフトウェアが必要になるからです。

また、ハードディスクやソフトウェアの高機能化に加え、インターネットが普及したことで、情報を収集する手段が増え、それまでよりも多くのデータを集められるようになりました。

そして、決め手となったのが「Hadoop」と呼ばれるオープンソースのプラットフォームの登場です。これを使用することで、大量のデータを複数のコンピューターに分散して高速で処理を行えます。Hadoopの登場で、様々な企業が低コストでビッグデータを扱えるようになったのです。

ビッグデータの活用方法と活用事例

ここまで、ビッグデータに関する解説をしてきましたが、では実際にどのようにビッグデータは活用されているのか、その方法と事例を紹介します。

防犯カメラ

小売店内に設置された防犯カメラ映像から、来店者の動きを分析し、データを蓄積することで、店内の改善につなげられます。

これまでも購買者のデータはレジで蓄積できましたが、購入せず帰ってしまった人のデータは収集できませんでした。しかし防犯カメラの映像を分析することで、店内を回ったルートなどの行動データを得られます。そのデータをもとに、入荷する商品や陳列など、店舗の改善が行えるようになりました。

センサー・カーナビ

カーナビやスマートフォンなどのナビゲーションアプリ、道路上のセンサーなどから、走行経路や速度などの情報を収集し、各企業が官公庁に提供することで、事故や渋滞の発生情報の周知に役立てられます。

また、速度や急ブレーキを踏んだ位置をデータ化し、道路の形状や設備などの改良につなげる取り組みも実施されています。

ICタグ

商品にICタグをつけることで、商品管理が行えます。例えば、製品のレンタルを行っている企業において、商品にICタグをつけ、出庫や搬入、返却後の入庫など各工程ごとに読み取ることで、レンタル品の稼働率や購入、廃棄などのコストと収益が管理できます。

このデータをもとに、稼働率の向上や在庫保管コストの削減、仕入費用の低減などにつなげられます。

ビッグデータにおいて重要なのは「データの活用方法を考える」こと

ビッグデータを導入する上で最も重要なのは、データを何のために集め、活用するかをしっかりと考えることです。

例えば、分析したデータから企業の抱える課題を見つけることで、マーケティングや様々な業務の改善に繋げられるようになります。または、企業の抱える課題や目標を先に把握しておけば、改善するために必要なデータを厳選するという手法をとることもできます。

データを集めただけで終わりになってしまわないよう、分析したデータの活用方法についても考える必要があります。