「ビッグデータ」という言葉は、組織が利用できる膨大な量のデータを指します。その量と複雑さのために、多くのビジネスインテリジェンスツールでは管理または分析が容易ではありません。ビッグデータの基礎となるのは、収集されるデータの量、そのデータを分析のために組織が利用できるようになるまでのスピード、そのデータの複雑さ(または多様性)などがあります。
フォーブス誌によると、毎日250京(万兆)バイトにもおよぶデータが作成されています。ビッグデータは非常に膨大なため、このデータのサイズを定義するためには新しい用語が必要です。ビッグデータは、個人向けデバイスでよく使用されるギガバイトとは対照的に、ペタバイト(100万ギガバイト以上)やエクサバイト(10億ギガバイト以上)で構成されます。
ビッグデータの出現と同時に、それを保存および管理する機能を備えたコンピューティングモデルも登場しています。集中型または分散型のコンピューティングシステムが、ビッグデータへのアクセスを提供しています。集中型コンピューティングでは、データは中央のコンピュータに保存され、BigQuery、Snowflake、Azure、AWSなどのコンピューティングプラットフォームによって処理されます。
分散型コンピューティングでは、データはネットワークを介して通信する別々のコンピュータに保存され、処理されます。Hadoopのようなソフトウェアフレームワークは、データの保存に加え、データを処理するアプリケーションの実行を可能にします。
分散型システムから分析のためにデータを抽出するのではなく、集中型コンピューティングを使用して、ビッグデータが存在する場所で分析することにはいくつかメリットがあります。ビッグデータが1ヵ所に格納されており、単一のプラットフォームによって分析される場合、社内のすべてのユーザーがそこから得られる洞察にアクセスすることができ、日々の業務のワークフローに組み込めるようになります。
ビッグデータはその量が複雑であり、その処理・分析に高度なビジネスインテリジェンスツールが必要なことから、一般的なデータ資産とは異なります。ビッグデータを定義する特性には、量、多様性、速度、そして変動性(一般的にこれらを4つのVといいます)があります。
ビッグデータの重要な特性は、その規模、つまり組織が多種多様なデバイスやソースから収集できるデータの量です。
多様性とは、メールメッセージや音声ファイル、ビデオ、センサーのデータなど、収集するデータの形式を指します。ビッグデータは、構造化データ、半構造化データ、および非構造化データに分類されます。
ビッグデータ速度とは、大きなデータセットが取得、処理、およびアクセスされる速度を指します。
ビッグデータの変動性とは、データの意味が常に変化することを意味します。 したがって、ビッグデータを分析する前に、データセットのコンテキストと意味を適切に理解する必要があります。
企業が管理する多様性に富んだ大量かつ高速なビッグデータは重要な資産であり、意思決定を強化してビジネスの成果を向上させるために役立ちます。効果的なデータ分析を通じてビッグデータを活用することで、数多くの競争上のメリットが得られます。ビッグデータの用途として以下が挙げられます。
ビッグデータから得られる洞察は、小売企業が顧客の好みや行動をよりよく理解するうえで役に立ちます。ここで得られた理解を活用して、小売業者はマーケティングの取り組みとショッピング体験を一人ひとりに合わせて高度にパーソナライズし、カスタマーエクスペリエンスを見直すことができます。
ビッグデータの応用は、企業が財務データを最大限に活用するうえで役立ちます。これにより、実用的なインサイトを得るまでにかかる時間とプロセスが合理化され、業務効率が向上します。この合理化でボトルネックが最小限に抑えられ、新たな収益の機会の発見により多くの時間を費やすことができるようになります。
ビッグデータにはインサイトが隠されています。これらのインサイトは、企業がパフォーマンスを向上し、競争力を高めて、ビジネスモデルを効果的に調整し、新しい市場における規模拡大の成功を実現する際に有益となります。
データは、企業にとって最も価値のある資産となり得ます。ビッグデータを使用してインサイトが得られることで、市場の状況や顧客の購買行動からビジネスプロセスにいたるまで、ビジネスに影響を与えるエリアを理解しやすくなります。理解を深めることで、影響力のある意思決定をさらに推し進めることができます。