ビッグデータとは？ 定義、利点、管理方法

ビッグデータとは

世界はデータに囲まれており、ビッグデータとは収集されたあらゆるデータのことを指します。組織が運用期間中に集めた、完全に構造化されたデータ、部分的に構造化されたデータ、非構造化されたデータが含まれます。 

データセットは非常に大規模なため、従来の分析ソフトでは処理できないことがあります。そのため、ビッグデータから価値を引き出すには先進的なツールと技術が必要です。歴史的には、1990年代後半にこの用語が使われ始め、John Masheyが広めました。

ビッグデータ技術はデータ分析の基盤となり、生データを整理・分析・管理して、そこから成果と洞察を得るために活用されます。主に、機械学習、予測モデリング、自動化、先進分析などの技術が用いられます。

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ビッグデータの歴史

前述のとおり、この概念は公式には1990年代後半に誕生しました。しかし、その原型ははるか昔、1960年代にデータの概念が形成され始めた頃にさかのぼります。ビッグデータは膨大なデータの集合を示すため、世界で大量のデータが使われ始めた時期から存在していました。

1880年の国勢調査はビッグデータの明確な例で、その際には Hollerith Tabulating Machine が使用されました。

1928年、Fritz Pfleumer がテープ上での磁気データ記録を開発し、デジタルデータ保管の基礎を築きました。 

2005年には、データの力が大いに発揮されるようになり、この用語が広まりました。インターネットの普及が進み、ほぼすべての業務でデータが利用され始めたのです。

同年、Hadoop や NoSQL など、データ収集を迅速化する技術が登場しました。ますます多くのデータが収集・分析・保管され、収集プロセスの自動化が進んでいます。

現在、ビッグデータ関連の業務の90%はAIに支えられて自動化され、MLなどの技術が活用されています。クラウドコンピューティングは、いつでもどこでもデータにアクセスできるため、効果的なデータ保管の第一選択肢とはなっていません。 

2014年には、クラウド型ERPやIoTデバイスの利用が新たな高みに達し、さらに即時のデータが収集されました。この傾向が続けば、2025年末までに世界では180ゼタバイト以上のデータが存在する可能性があります。

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ビッグデータの重要性

時の経過とともに、ビッグデータの影響力は強くなり、業務の改善、顧客体験、マーケティング、販売戦略など、さまざまな面で企業にとって重要な役割を果たしています。

効果的な活用により、結果に基づくデータに直接アクセスでき、同業他社に優位性をもたらします。以下はビッグデータの活用で最適化される業務の例です。

• ターゲットを絞ったマーケティング

効果的なマーケティングは、顧客のニーズに合わせた戦略の最適化があってこそ実現します。ビッグデータを利用して、人口統計、過去の購買履歴、検索結果、嗜好などの情報が収集できます。   

これらのデータに基づきマーケティング施策を最適化すれば、確実に効果が現れます。

• トレンド予測

ビッグデータは、将来の傾向を予測するための優れた資源です。豊富な過去および現在のデータを適切に分析することで、実りある予測が可能になります。たとえば、医療分野では、過去の病歴を詳しく調べることで正確な診断が行われています。

• リスク管理

IT企業、金融機関、その他の企業は、タイムリーで成果に基づくリスク管理のためにビッグデータを活用しています。リスクの発生可能性や頻度を豊富なデータから把握し、有効な管理戦略を立てることができます。

• 適切な機会の発見

世の中には多くの機会が存在しますが、すべてが企業に適しているわけではありません。企業は適切なタイミングで最適な機会を見極める必要があり、ビッグデータはそのサポートをします。たとえば、エネルギー業界では特定の地理情報を分析し、掘削候補地を特定しました。

• 業務とサービス提供の最適化

運輸業や製造業などでは、主要な業務プロセスやサービス提供の最適化のためにビッグデータが積極的に利用されています。ビッグデータにより、適切な配送パートナーの選定や各種ルートの最適化が可能となります。

これはビッグデータの幅広い能力の概要にすぎません。企業の状況に応じて、さまざまな分野での活用が期待できます。

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ビッグデータの種類

ビッグデータには、主に3つの種類があります。

• 非構造化データ：書式や基準が定まっていない生データ
• 部分構造化データ：完全に構造化されてもおらず、非構造化でもないデータ。XMLファイル内のデータが例です。
• 完全構造化データ：定義が整い、標準的な形式で保存されるデータ

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ビッグデータの利点

• 十分なデータに基づく意思決定の向上
• 新たな成長機会発見と革新的な解決策の創出
• 顧客行動の把握による顧客体験の向上
• 業務フローの見直しによるコスト最適化
• 行動の理解と予測に基づくスマートな提案

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ビッグデータの『3つのV』

ビッグデータを特徴づける6つのVは以下の通りです。

• 異なる環境から収集された大量のデータ（Volume）
• 多様な種類のデータの収集（Variety）
• 高速のデータ（High-velocity）
• 整理された精度の高いデータ（Veracity）
• ビジネスにもたらす価値（Value）
• 柔軟にフォーマット可能な十分な多様性（Variability）

最初の3つのVは2001年に提唱され、残りの3つは後から加えられました。最も一般的で重要な最初の3つについて、次に詳細に説明します。

• Volume

ビッグデータは非常に大きく、従来のメガバイトやギガバイトでは表現しきれません。ゼタバイトやペタバイトで計算され、1ゼタバイトは2500億枚のDVDに相当します。

• Variety

データの大部分は非構造化され、さまざまな情報源から得られています。

• Velocity

データは高速かつ即時に生成され、一瞬で数千メガバイトが収集されます。たとえば、健康デバイスが収集するセンサーデータは、高速で即時に記録される典型例です。

残りの3つのV

• Veracity: すべてのデータが信頼できるわけではなく、その信頼性を示します。

• Variability: ビッグデータは柔軟にフォーマットされ、さまざまな形で利用できる特性を持ちます。

• Value: ビッグデータは、主要なビジネスやプロセスに価値をもたらします。 

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ビッグデータの仕組み

この技術の標準的な手法には、基礎データとその詳細な処理に関する深い理解が求められます。第一段階はデータ収集で、企業は目的を明確にし、関連するデータを集める必要があります。例えば、マーケティング目的なら、収集すべきデータの種類を定めます。

次に、データのプロファイリング、フィルタリング、検証、変換によるデータ準備が行われ、分析の準備が整えられます。この段階で、すべての収集データは価値に応じて分類され、不要なデータは除外されます。

その後、データサイエンスの手法が適用され、複数のツールと技術を使って必要な情報が抽出されます。ここではディープラーニングやMLがよく用いられ、データマイニング、分岐、ストリーミング分析、テキストマイニング、予測モデリングなども利用されます。

以下は、ビッグデータ分析の標準的なプロセスの一例です。

• 相対分析：エンドユーザーの行動やサービス・製品との関わりを詳細に検証し、企業が厳しい競争の中で自社の立ち位置を見出すのに役立ちます。
• ‍ソーシャルメディアリスニング：ソーシャルメディアは強力なプラットフォームであり、企業はその影響を無視できません。この分析で、SNS上で自社について発信される内容を把握できます。
• マーケティング分析：マーケティング施策の即時的な効果を確認します。
• センチメント分析：顧客が企業に対してどのような感情を持っているかを示すデータを見つけ出します。

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ビッグデータの処理と保管

収集したデータの安全性を確保するため、先進的なビッグデータの処理と保管が何よりも重要です。一般的には、データウェアハウスよりも進化したデータレイクが利用されます。

データレイクは柔軟なソリューションで、主に Hadoop クラスターを基盤に、幅広い種類のデータをサポートします。

ビッグデータの処理は、データマイニングやデータ準備により行われ、以降の処理のためにデータが整えられます。効果的な処理には高性能な計算基盤が必要で、多くの場合、クラスターシステムがその処理能力を提供します。

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ビッグデータ分析

収集されたデータから正確で関連性の高い洞察を得るための手法です。

プロセスは、データのプロファイリングから始まり、クレンジング、検証、データベース変換といった段階を経ます。これにより、データサイエンティストやアナリストはデータをより深く理解できます。

その後、矛盾や冗長性が除去され、データマイニングやAIなどのツールを用いて最終的なデータセットが分析されます。

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ビッグデータの管理とツール

ビッグデータを実際に活用する際、ミスを防ぐためには適切なツールの利用が重要です。適切な管理ツールがあれば、重要な作業の自動化を図り、高速かつ正確な処理でより多くの価値を創出できます。以下は検討に値する選択肢です。

• Hadoop – 2006年にリリースされたオープンソースフレームワークで、ビッグデータの中核として広く利用されています。Apache Sparkは、ログファイルの安全な管理、機械データの処理、データベースの制御に特化したツールです。
• ‍ストレージリポジトリ – これによりデータ管理がこれまで以上に容易になります。Hadoop Distributed File System、Amazon Simple Storage Service、Google Cloud Storageなどが候補です。
• ‍データレイク・データウェアハウスプラットフォーム – ビッグデータはデータ処理が核心であるため、データレイクツールは欠かせません。Amazon Redshift、Delta Lake、Kylin、Google BigQuery、Snowflake などが挙げられます。
• さらに、あらかじめ管理されたビッグデータ運用向けに、Amazon EMR、Cloudera Data Platform、Google Cloud Dataproc、Microsoft Azure HDInsight といったサービスも存在します。

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ビッグデータの事例

ビッグデータは現代のビジネス界に深く浸透しており、さまざまな形で利用されています。すべてのシステム、ツール、プロセスがビッグデータの即時の例といえます。たとえば、店舗で使用されるPOSシステムが、顧客の支払い時に収集するデータもその一例です。 

同様に、文書、メール、モバイルアプリ、ソーシャルネットワークなど、ITアーキテクチャの一部として顧客や従業員、業務の処理に関わるすべてのシステムもビッグデータの例です。

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ビッグデータの課題

ビッグデータは有望な手法ですが、課題も存在します。利用を進める際は、これらの問題点に留意する必要があります。

• 明らかな課題は、その規模です。名前の通り、ビッグデータは非常に大きく、扱いが難しい場合もあります。こうした巨大なデータを保存・分析するには、実効性のある戦略が必要です。
• 第二の課題は、利用、保管、あらゆる段階でデータの安全性を確保することです。平均すると39秒ごとにサイバー攻撃が発生しており、マルウェア攻撃、不正アクセス、データ漏洩など、データに害を与える脅威が存在します。各段階でデータの整合性を保つのは容易ではありません。
• 効果的なデータキュレーションも、現代企業が直面する大きな課題の一つです。
• 分析に値するクリーンなデータを維持するために、企業は多大な努力を強いられています。実際、全体の50〜80%の労力がデータキュレーションに費やされていると言われています。
• 最後に、変化するペースに対応し続けることが求められる点も重要です。顧客行動は変化し、新技術が誕生し、新たなデータセットが必要とされます。企業は常に最適なトレンドや技術を見極める姿勢が必要です。

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ビッグデータの活用事例

この技術は多くの業務やプロセスの基盤となっており、応用の機会は無限に広がっています。以下はビッグデータの代表的な活用事例です。

• プロダクト開発

ビッグデータは、あらゆる企業のプロダクト開発を支えています。

Netflixの事例からもわかるように、顧客行動データを元に求められるコンテンツを把握し、サービス内容を最適化しています。

• 予知保全

ビッグデータは予防保全の資源として広く利用され、過去のデータから設備や業務の不具合を特定し、さらなる障害を防止します。

• 顧客体験

顧客の支持を得た企業は成功を収めています。ビッグデータは、購買パターンや興味、行動など、購入に影響を与える要素の把握に役立ちます。

• 不正防止・コンプライアンス

過去の不正パターンを分析することで、ビッグデータは不正の防止と主要なコンプライアンスの遵守に貢献します。

• 機械学習

ビッグデータ技術は、機械学習を支える基盤として、機械の学習能力を向上させます。データの量が多ければ、より高度な学習が可能となります。

• サイバーセキュリティの向上

増加するサイバー攻撃は深刻な問題ですが、ビッグデータ技術はこれらの脅威の予測や、適切なAPIセキュリティ、ITセキュリティ対策の構築に役立っています。

まとめ

データの力を実感するためには、ビッグデータの活用は欠かせません。業務、顧客体験、コストなどの改善に寄与する標準的な手法です。本ガイドでは、ビッグデータの基本概念をわかりやすく解説しました。ぜひ参考にして、最大限の効果を引き出していただければと思います。ただし、利用にあたっては信頼できるビッグデータのセキュリティ対策を講じることが重要です。