ビッグデータとは

企業組織は長年にわたってデータを収集してきましたが、インターネットなどのコネクテッドテクノロジーの登場により、利用できるデータの量と種類が大幅に増加し、「ビッグデータ」の概念が生まれました。

今日、企業は、顧客取引やSNSのインプレッションから社内プロセスや独自の調査まで、あらゆるものに関する大量のデータ（多くの場合、テラバイトまたはペタバイト単位）を収集しています。

過去10年間、この情報は業界全体のデジタル・トランスフォーメーションを推進してきました。実際、ビッグデータはビジネスの成長とイノベーションを推進する役割を担い、「新たな石油」とさえ呼ばれています。

データサイエンス、特にビッグデータ分析は、組織がビッグデータの大規模で多様なデータ・セットを理解するのに役立ちます。これらの分野では、機械学習などの高度な手法によって、パターンを発見し、インサイトを抽出し、結果を予測します。

近年は、人工知能（AI）と機械学習の台頭により、ビッグデータへの注目がさらに高まっています。これらのシステムは大規模で高品質なデータ・セットを利用してモデルをトレーニングし、予測アルゴリズムを改善します。

従来のデータとビッグデータは、主に含まれるデータの種類、処理されるデータの量、およびそれらを分析するために必要なツールが異なります。

従来のデータは主に、リレーショナル・データベースに保存された構造化データで構成されています。これらのデータベースは、データを明確に定義されたテーブルに整理し、SQL などの標準ツールを使用して簡単にクエリーを実行できるようにします。従来のデータ分析では、通常、統計的手法が使用され、予測可能な形式と比較的小さいサイズのデータ​​セットに適しています。

一方、ビッグデータには、構造化データ、半構造化データ、非構造化データなど、さまざまな形式の膨大なデータ・セットが含まれます。この複雑さにより、意味のある洞察を引き出すには、機械学習、データ・マイニング、データ視覚化などの高度な分析アプローチが必要になります。膨大な量のビッグデータを効率的に大規模に処理するには、分散処理システムも必要です。

「ビッグデータの5つの V」（量、速度、多様性、正確性、価値）は、ビッグデータを他の種類のデータとは異なるものにする特性です。これらの属性は、ビッグデータが従来のデータ・セットとどのように異なり、効果的に管理するために何が必要かを説明しています。

• 量（Volume)
• 速度（Velocity）
• 多様性（Variety）
• 正確性（Veracity）
• 価値（Value）

ビッグデータが「ビッグ」と呼ばれるのは量が多いためです。今日、Webアプリ、モノのインターネット（IoT）デバイス、トランザクション・レコードなどから生成される膨大な量のデータは、どの組織にとっても管理が困難です。従来のデータ保存および処理システムでは、大規模な処理に苦労することがよくあります。

クラウドベースのストレージを含むビッグデータ・ソリューションは、組織がこれらのますます大きくなるデータ・セットを保存および管理し、貴重な情報がストレージの制限によって失われないようにするのに役立ちます。

速度とは、データがシステムに流入する速度であり、ビッグデータは高速で移動します。

今日では、リアルタイムのSNSの更新から高頻度の株式取引記録まで、データはかつてないほど速く到着します。この急速なデータの流入により、迅速な意思決定をサポートするタイムリーな洞察を得る機会が生まれます。これに対処するために、組織はストリーム処理フレームワークやインメモリー・システムなどのツールを使用して、ほぼリアルタイムでデータを取得、分析し、それに基づいて行動します。

多様性とは、ビッグデータが取り得るさまざまな形式を指します。

ビッグデータには、従来の構造化データに加えて、自由形式のテキスト、画像、動画などの非構造化データが含まれる場合があります。また、JSONファイルやXMLファイルなど、組織的な特性はあるが厳密なスキーマを持たない半構造化データを含めることもできます。

この多様性を管理するには、より包括的なデータ分析のために複数のデータ形式を保存および統合できる、スキーマオンリード・フレームワークを備えたNoSQLデータベースやデータレイクなどの柔軟なソリューションが必要です。

正確性とは、データの正確さと信頼性を指します。ビッグデータは膨大な量でさまざまなソースから提供されるため、ノイズやエラーが含まれる可能性があり、それが不適切な意思決定につながる可能性があります。

ビッグデータでは、組織がデータの品質と正確性を確保するためのプロセスを実装する必要があります。組織では、不正確な部分を除去し、分析の品質を向上させるために、データのクリーニング、検証、確認ツールをよく使用します。

価値とは、組織がビッグデータから得られる現実的な利益を指します。これらのメリットには、ビジネス運営の最適化から新しいマーケティング機会の特定まで、あらゆるものが含まれます。このプロセスにはビッグデータ分析が不可欠であり、多くの場合、高度な分析、機械学習、AIを利用して生の情報を実行可能な洞察に変換します。

"ビッグデータ" という用語は広義に使用されることが多く、その正確な意味が曖昧になっています。

ビッグデータは、単なる膨大な情報というだけではなく、膨大な量の多様なデータを取得、保管、管理、分析するために使用されるテクノロジー、方法論、プロセスの複雑なエコシステムなのです。

ビッグデータの概念が初めて登場したのは、デジタル技術の進歩により組織が前例のない速度でデータを生成するようになった1990年代半ばでした。当初、これらのデータ・セットは小さく、通常は従来の形式で構造化された上で、保存されていました。

しかし、インターネットが成長し、デジタル接続が普及するにつれて、ビッグデータが真に誕生しました。オンライン取引やSNSのやり取りから携帯電話やIoT（モノのインターネット）デバイスに至るまで、新しいデータソースが爆発的に増加し、情報のプールが急速に拡大しました。

データの種類と量の急増により、組織はデータを効率的に処理および管理する新しい方法を見つける必要に迫られました。Hadoopなどの初期のソリューションでは、データが単一のシステムではなく複数のサーバー、つまり「クラスター」に保存される分散データ処理が導入されました。

この分散アプローチにより、並列処理が可能になります。つまり、組織はワークロードをクラスター間で分割することで、大規模なデータ・セットをより効率的に処理できるようになり、今日でも重要な意味を持ち続けています。

オープンソースの分析エンジンである Apache Spark などの新しいツールでは、インメモリー・コンピューティングが導入されました。これにより、データをシステムのメイン・メモリー（RAM）で直接処理できるため、従来のディスク・ストレージの読み取りよりも処理時間が大幅に短縮されます。

ビッグデータの量が増加するにつれて、組織は新しいストレージ・ソリューションも必要になりました。データレイクは、構造化データ、半構造化データ、非構造化データのスケーラブルなリポジトリーとして重要になり、事前定義されたスキーマを必要とせずに柔軟なストレージ・ソリューションを提供します（詳細については、以下の「ビッグデータ・ストレージ」を参照してください）。

クラウド・コンピューティングも登場し、ビッグデータ・エコシステムに革命をもたらしました。大手クラウドプロバイダーは、スケーラブルでコスト効率の高いストレージおよび処理オプションを提供し始めました。

組織はオンプレミスのハードウェアに必要な多額の投資を回避できます。代わりに、使用したリソースに対してのみ料金を支払うことで、必要に応じてデータ・ストレージと処理能力を拡大または縮小することができます。

この柔軟性により、データサイエンスと分析へのアクセスが民主化され、多額のIT予算を持つ大企業だけでなく、あらゆる規模の組織が分析情報を利用できるようになりました。

その結果、ビッグデータはさまざまな分野の組織にとって重要な資産となり、ビジネス・インテリジェンス、人工知能、機械学習の取り組みを推進しています。

ビッグデータ管理とは、組織が未加工データを実用的な洞察に変換するために使用するデータ収集、データ処理、データ分析の体系的なプロセスです。

このプロセスの中心となるのは データ・エンジニアリング であり、これにより データ・パイプライン、ストレージ・システム、統合が効率的かつ大規模に動作できるようになります。

この段階では、ビッグデータを構成するさまざまなソースから大量の情報を収集します。

受信データの速度と多様性に対応するために、組織では多くの場合、リアルタイムのデータ・ストリーミング用のApache Kafkaやデータ・フロー自動化用のApache NiFiなど、特殊なビッグデータのテクノロジーとプロセスに依存しています。

これらのツールは、組織がリアルタイムのストリームまたは定期的なバッチなど複数のソースからデータを取得し、データ・パイプラインを通過する際にそのデータの正確性と一貫性を維持するために役立ちます。

データが構造化されたストレージおよび処理環境に流れ込むと、データ統合ツールは、さまざまなソースからのデータ・セットを統合し、分析をサポートする単一の包括的なビューを作成するのにも役立ちます。

この段階では、データの出所、形式、その他の特性に関する情報である メタデータ の取得も含まれます。メタデータは、将来のデータの整理と処理に不可欠なコンテキストを提供できます。

この段階では、高いデータ品質を維持することが重要です。大規模なデータ・セットでは、将来の洞察の信頼性に影響を与える可能性のあるエラーや不正確さが発生しやすくなります。スキーマ検証や重複排除などの検証およびクレンジング手順は、エラーに対処し、不整合を解決し、不足している情報を補うのに役立ちます。

データが収集されたら、どこかに保存する必要があります。ビッグデータ向けの3つの主要なストレージ・ソリューションは、データレイク、データウェアハウス、データレイクハウスです。

データレイクは、大量の生の構造化データと非構造化データを処理するために設計された低コストのストレージ環境です。データレイクでは通常、データのクリーンアップ、検証、正規化は行われません。代わりに、ネイティブ形式でデータを保存するため、さまざまな種類のデータに対応でき、簡単に拡張できます。

データレイクは、ビッグデータの量、種類、速度が高く、リアルタイムのパフォーマンスがそれほど重要でないアプリケーションに最適です。これらは通常、AIトレーニング、機械学習、ビッグデータ分析をサポートするために使用されます。データレイクは、すべてのビッグデータの汎用ストレージ・スペースとしても機能し、必要に応じてデータをレイクからさまざまなアプリケーションに移動できます。

データウェアハウスは、複数のソースからのデータを単一の中央の一貫性のあるデータ・ストアに集約します。また、多くの場合、データをリレーショナル形式に変換して、データをクリーンアップし、使用できるように準備します。データウェアハウスは、データ分析、ビジネス・インテリジェンス、データサイエンスの取り組みをサポートするために構築されます。

ウェアハウスでは厳格なスキーマが適用されるため、保管コストが高くなる可能性があります。ウェアハウスは、汎用のビッグデータ・ストレージ・ソリューションではなく、主にビッグデータのサブセットをビジネス・ユーザーがBIや分析のためにすぐに利用できるようにするために使用されます。

データレイクハウス は、データレイクの柔軟性とデータウェアハウスの構造およびクエリー機能を組み合わせることで、組織が統合プラットフォームで両方のソリューション・タイプの長所を活用できるようにします。レイクハウスは比較的最近開発されたものですが、2つの異なるデータ・システムを維持する必要がなくなるため、ますます人気が高まっています。

レイク、ウェアハウス、レイクハウスのどれを選択するかは、データの種類と目的や、ビジネスがどのようなデータを必要としているかによって異なります。データレイクは柔軟性と安価なストレージの点で優れており、データウェアハウスはより高速で効率的なクエリを提供します。レイクハウスはこれら2つの機能を組み合わせていますが、セットアップと保守が複雑になる場合があります。

多くの組織では、これら2つのソリューションまたは3つのソリューションを組み合わせて使用​​しています。例えば、銀行はデータレイクを使用して取引記録や生の顧客データを保存し、データウェアハウスを利用して財務概要や規制レポートへの迅速なアクセスをサポートする場合があります。

ビッグデータ分析は、組織がビッグデータから価値を引き出すために使用するプロセスです。ビッグデータ分析では、機械学習、データマイニング、統計分析ツールを使用して、大規模なデータ・セット内のパターン、相関関係、傾向を特定します。

ビッグデータ分析により、企業は膨大な量の情報を活用して新たな洞察を発見し、競争上の優位性を獲得することができます。つまり、従来のレポート作成を超えて、予測的かつ規範的な洞察に移行することができます。

例えば、多様なソースからのデータを分析することで、パーソナライズされた製品の推奨や、オーダーメイドのヘルスケアソリューションのような、組織のプロアクティブなビジネス上の意思決定に役立てることができます。

最終的には、このような決定により顧客満足度が向上し、収益が増加し、イノベーションが促進されます。

組織はさまざまなデータ処理ツールを使って、未加工データを価値あるインサイトに変えることができます。

データ処理に使用される3つの主要なビッグデータ・テクノロジーは次のとおりです。

• Hadoop
• Apache Spark
• NoSQLデータベース

Hadoopは、コンピューターのクラスター間で大規模なデータ・セットを分散保存および処理できるようにするオープンソース・フレームワークです。このフレームワークにより、Hadoop分散型ファイル・システム（HDFS）は大量のデータを効率的に管理できるようになります。

Hadoopの拡張性は、限られた予算内で膨大なデータ・セットを処理する必要がある組織に最適です。例えば、電話会社は、よりコスト効率の高いネットワーク・パフォーマンス分析を実現するために、Hadoopを使用して分散サーバー間で通話記録を処理および保存する場合があります。

Apache Sparkは、特にリアルタイムのデータ分析に関して、そのスピードとシンプルさで知られています。インメモリ処理機能を備えているため、データマイニング、予測分析、データサイエンスのタスクにおいて優れています。組織では一般的に、これをライブストリーム分析など、迅速なデータ処理を必要とするアプリケーションに利用しています。

例えば、ストリーミング・プラットフォームでは、Sparkを使用してユーザー・アクティビティーをリアルタイムで処理し、視聴者の習慣を追跡して即座に推奨事項を提示することができます。

NoSQLデータベースは非構造化データを処理するよう作られているため、ビッグデータ・アプリケーションに柔軟に対応できます。リレーショナル・データベースとは異なり、ドキュメント・データベース、キー・値、グラフ・データベースなどのNoSQLソリューションは水平方向に拡張できます。この柔軟性により、テーブルに収まらないデータをクリティカルに保管する際に重要になります。

例えば、Eコマース会社では、NoSQLドキュメント・データベースを使用して、製品の説明、画像、顧客レビューの管理や保管ができます。

ビッグデータは、組織がインサイトを収集して戦略的意思決定を行う方法を変えました。

ハーバード・ビジネス・レビューの調査によると、データ駆動型の企業は同業他社よりも収益性が高く革新的です¹。ビッグデータと AI を効果的に活用している組織では、業務効率（他社58%に対して81%）、収益の伸び（他社61%に対して77%）、顧客体験（他社45%に対して77%）などの主要なビジネスメトリクスが同業他社を上回っていると報告されています。

以下は、ビッグデータの特に重要なメリットとユースケースです。

• 意思決定の改善：膨大なデータ・セットを分析することで、組織はパターンや傾向を発見し、より情報に基づいた意思決定を行うことができます。例えば、食料品チェーンは、売上データと天気予報を使用して季節商品の需要を予測し、それに応じて店舗に在庫を補充し、廃棄物を削減することができます。

• 強化された顧客体験：ビッグデータにより、企業は顧客の行動をより詳細なレベルで理解できるようになり、よりカスタマイズされたやり取りが可能になります。例えば、ビッグデータ分析は、特定のブランドのスキンケア製品を頻繁に購入する顧客を特定するのに役立ちます。ブランドはこの情報を活用して、類似製品の期間限定セールや特別オファーのキャンペーンをターゲットにすることができます。

• 業務効率の向上：リアルタイムのデータによって、組織は業務を合理化し、無駄を削減できます。例えば製造業ではリアルタイムのセンサー・データを分析して、設備の故障を事前に予測できます。このプロセスは予知保全と呼ばれ、ダウンタイムを防止し、保守コストを削減するために役立ちます。

• 応答性の高い製品開発：ビッグデータの洞察は、企業が顧客のニーズに応え、製品の改善を導くのに役立ちます。例えば、スマートフォンの特定の機能によってバッテリーの消耗が早すぎるという報告が複数のユーザーからあった場合、開発者は次のソフトウェア・アップデートでその機能の最適化を優先できます。

• 最適化された価格設定：ビッグデータにより、組織はリアルタイムの市場状況に基づいて価格戦略を改善できます。例えば、航空会社はビッグデータから得た洞察を活用して、需要の変化や競合他社の価格設定に応じて航空券の価格を動的に調整することができます。

• 強化されたリスク管理と不正検出：ビッグデータにより、組織はリスクを積極的に特定し、監視できます。例えば、銀行は取引パターンを分析して潜在的な詐欺を検出します。顧客のクレジットカードが他国で通常とは異なる高額の購入に使用された場合、銀行はその取引にフラグを立て、顧客に確認を通知することができます。

• ヘルスケア・イノベーション：医療従事者はビッグデータを活用して、患者の記録、遺伝情報、ウェアラブル・デバイスからのデータを理解することができます。例えば、糖尿病患者用の持続血糖モニターは血糖値をリアルタイムで追跡できるため、医療従事者は危険な急上昇や急降下を検知し、それに応じて治療計画を調整できます。

ビッグデータは計り知れない可能性を秘めていますが、その規模と速度に関して特に大きな課題も伴っています。

ビッグデータの最大の課題には、次のようなものがあります。

• データの品質と管理：データ・ポイントを接続してデータの正確性を維持することは、特にSNS、IoTデバイス、その他のソースから大量の情報が絶えず流入する場合には複雑な作業になる可能性があります。例えば、物流会社では、配送パフォーマンスを正確に把握するために、自社の車両から取得したGPSデータを顧客からのフィードバックや倉庫の在庫と統合するのに苦労する場合があります。

• 拡張性：データが増えるにつれて、組織はストレージと処理システムを拡張して対応する必要があります。例えば、毎日何百万もの視聴者のインタラクションを分析するストリーミング・プラットフォームでは、需要に対応するためにストレージとコンピューティング能力を継続的に追加する必要があります。クラウド・サービスはオンプレミス・ソリューションよりも拡張が容易な代替手段を提供できますが、大量のデータと速度を管理することは依然として困難です。

• プライバシーとセキュリティ： GDPRやHIPAAなどの規制では、患者記録への不正アクセスを防ぐための強力なアクセス制御や 暗号化など、厳格なデータ・プライバシーやデータ・セキュリティ対策が義務付けられています。データ・セットが膨大で常に進化している場合、これらの義務に準拠することは困難な場合があります。

• 統合の複雑さ：複数のソースから異なる種類のデータを組み合わせることは、技術的に困難な場合があります。例えば、小売チェーンでは、構造化された販売記録を構造化されていない顧客レビューや半構造化されたサプライヤー・データと統合して、製品の性能を包括的に把握するのに苦労する場合があります。

• 熟練した労働力：ビッグデータを活用するには、データサイエンス、エンジニアリング、分析の専門スキルが必要です。そのため、多くの組織は、大規模なデータ・セットを管理および解釈できるデータ・アナリストやその他の専門家などの専門家を見つけるという継続的な課題に直面しています。例えば、金融機関は、取引データを分析して市場動向を予測するために、機械学習と金融モデリングの両方のスキルを持つデータサイエンティストを雇用するのに苦労するかもしれません。

トップクラスの業績を上げているCEOの72％は、競争上の優位性を得るには最先端の生成 AIを導入する必要があることに同意しています。このような最先端のAIには、まず第一に大量の高品質なデータが必要です。

大規模言語モデル（LLM）などの高度なAIシステムや機械学習モデルは、ディープラーニング（深層学習）と呼ばれるプロセスに依存しています。

ディープラーニングでは、広範なラベルなしデータ・セットを使用して、画像や音声の認識などの複雑なタスクを実行するモデルをトレーニングします。ビッグデータは、ディープラーニングに必要なボリューム（大量のデータ）、多様性（多様なデータタイプ）、正確性（データ品質）を提供します。

この基盤により、機械学習アルゴリズムはパターンを識別し、洞察を開発し、予測的な意思決定を可能にしてイノベーションを推進し、顧客体験を向上させ、競争上の優位性を維持できるようになります。