ビッグデータ分析とは

ビッグデータ分析は、大量の未加工データの傾向、パターン、相関関係を明らかにすることで、アナリストがデータに基づいた意思決定を行えるようにします。このプロセスにより、組織は、モノのインターネット（IoT）センサー、ソーシャル・メディア、金融取引、スマート・デバイスなどのさまざまなソースから生成された指数関数的に増加するデータを活用し、高度な分析手法を通じて実行可能な知見を得ることができます。

2000年代初頭、ソフトウェアとハードウェアの能力の進歩により、組織は大量の非構造化データを収集して処理できるようになりました。この有用なデータの爆発的な増加に伴い、オープンソース・コミュニティーは、このデータを保存および処理するためのビッグデータ・フレームワークを開発しました。これらのフレームワークは、コンピューターのネットワーク全体での大規模なデータ・セットの分散ストレージと処理に使用されます。追加のツールやライブラリーとともに、ビッグデータ・フレームワークは次の用途に使用できます。

• 人工知能（AI）と統計アルゴリズムを組み込んだ予測モデリング
• 詳細なデータ探索と隠れたパターンの発見のための統計分析
• さまざまなシナリオをシミュレーションし、潜在的な結果を調査するためのWhat-if分析
• さまざまなソースからの構造化データ、半構造化データ、非構造化データを含む多様なデータセットの処理

組織のデータに含まれるインサイトとパターンを明らかにするには、記述的分析、診断的分析、予測的分析、処方的分析という4つの主要なデータ分析方法が使用されます。これらの方法により、市場動向、顧客の好み、その他の重要なビジネス指標をより深く理解することができます。

ビッグデータ分析と従来のデータ分析での主な違いは、処理されるデータの種類と分析に使用されるツールです。従来の分析では、通常はリレーショナル・データベースに保存されている構造化データを扱います。このタイプのデータベースは、データが適切に整理され、コンピューターにとって理解しやすいものにするうえで役立ちます。従来のデータ分析では、データベースへのクエリーに統計的手法と構造化クエリー言語（SQL）などのツールが使用されていました。

ビッグデータ分析には、構造化データ、半構造化データ、非構造化データなど、さまざまな形式の大量のデータが含まれます。このような複雑なデータには、より高度な分析手法が必要です。ビッグデータ分析では、機械学習やデータ・マイニングなどの高度な手法を使用して、複雑なデータセットから情報を抽出します。膨大な量のデータを管理するには、Hadoopなどの分散処理システムが必要になることがよくあります。

ビッグデータで使用される4つの主なデータ分析手法について説明します。

以下の５つのVは、ビッグデータ分析に内在する中核的な課題と機会を浮き彫りにしています。

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

今日、SNSフィードやIoTデバイス、取引記録などから生成される膨大な量のデータは、大きな課題となっています。従来のデータ・ストレージおよび処理ソリューションでは、この規模のデータを効率的に処理するには不十分となることが少なくありません。ビッグデータ・テクノロジーとクラウドベースのストレージ・ソリューションにより、組織はこれらの膨大なデータ・セットをコスト効率よく保存および管理できるようになり、ストレージの制限により貴重なデータが破棄されることがなくなります。

ソーシャル・メディアのリアルタイムの更新から、高頻度の株式取引記録に至るまで、データは前例のないスピードで生成されています。データが組織に流入する速度を考慮すると、ほぼリアルタイムで正確な分析を取得、処理、提供するための堅牢な処理能力が必要になります。ストリーム処理フレームワークとメモリ内データ処理は、これらの急速なデータ・ストリームを処理し、供給と需要のバランスを取るように設計されています。

今日のデータは、従来のデータベースの構造化データや数値データをはじめ、ソーシャル・メディアやビデオ監視カメラなどの多様なソースからの非構造化テキスト、動画、画像まで、さまざまな形式で提供されています。この多様性により、包括的な分析のために異種のデータ・タイプを処理し、統合するための柔軟なデータ管理システムが必要になります。NoSQLデータベース、データレイク、およびスキーマ・オン・リード・テクノロジーは、ビッグデータの多様な性質に対応するために必要となる柔軟性を提供します。

不正確または不完全なデータに基づいた意思決定はマイナスの結果につながる可能性があるため、データの信頼性と正確性は非常に重要になります。正確性とはデータの信頼性を指し、データ品質、ノイズ、異常検知などの問題が関連しています。データのクリーニング、検証、確認のための技術とツールは、ビッグデータの完全性を確保するために不可欠であり、組織が信頼できる情報に基づいてより適切な意思決定を行うことを可能にします。

ビッグデータ分析は、具体的な価値を提供する実行可能なインサイトを抽出することを目的としています。これには、膨大なデータ・セットを、戦略的な意思決定に影響を与え、新たな機会を発見し、イノベーションを推進できる、意味のある情報に変換することが含まれます。高度な分析、機械学習、AIは、ビッグデータに含まれる価値を引き出し、未加工データを戦略的資産に変えるための鍵となります。

データ専門家、アナリスト、科学者、統計学者は、データレイクハウスでデータを準備して処理します。データレイクハウスは、データウェアハウスの性能とデータレイクの柔軟性を組み合わせて、データをクリーニングして品質を保証します。未加工データを価値ある洞察へと変えるプロセスには、いくつかの重要な段階が含まれます。

• データの収集：最初のステップでは、クラウド、モバイル・アプリケーション、IoTセンサーなど無数のソースから、構造化形式と非構造化形式が混在したデータを収集します。このステップでは、組織がデータ収集戦略を適応させ、さまざまなソースからのデータをデータレイクなどの中央リポジトリに統合します。データレイクはメタデータを自動的に割り当てて、管理性とアクセス性を向上させることができます。

• データの処理：収集されたデータは、体系的に整理、抽出、変換され、ストレージ・システムに読み込ませることで、正確な分析結果が確実に得られるようにする必要があります。処理には、未加工データを分析に使用できる形式に変換することが含まれます。これには、さまざまなソースからのデータの集約、データ・タイプの変換、またはデータの構造形式への整理が含まれる場合があります。利用可能なデータが指数関数的に増加していることを考えると、こうした処理は困難になる可能性があります。処理戦略は、長期間にわたって大量のデータを処理するバッチ処理と、より頻繁にリアルタイムで小規模のデータをバッチ処理するストリーム処理とで異なる場合があります。

• データのクリーニング：規模の大小にかかわらず、データの質と関連性を確保するためには、データをクリーニングする必要があります。データのクリーニングには、データを正しくフォーマットすること、重複を削除すること、無関係なエントリを削除することなどが含まれます。クリーンなデータにすることで、出力の破損を防ぎ、信頼性と正確性を確保します。

• データの分析： データ・マイニング、予測分析、機械学習、ディープラーニングなどの高度な分析を使用して、処理およびクリーニングされたデータをふるいにかけます。これらの方法により、ユーザーはデータ内のパターン、関係性、傾向を発見でき、情報に基づいた意思決定のための強固な基盤が提供されます。

分析においては、大規模なデータセット内のパターンや関係性を識別するために使用されるデータ・マイニング、将来の傾向や機会を予測する予測分析、人間の学習パターンを模倣してより抽象的なアイデアを発見するディープラーニングなど、たくさんのテクノロジーが稼働している場合があります。

ディープラーニングでは、複数の層を持つニューラル・ネットワークを使用して、データの複雑なパターンをモデル化します。従来の機械学習アルゴリズムとは異なり、ディープラーニングは画像、音声、テキストから学習します。ビッグデータ分析においては、この強力な機能があればデータの量と複雑さを気にする必要はありません。

自然言語処理（NLP）モデルにより、機械は人間の言語を理解、解釈、生成できるようになります。ビッグデータ分析では、NLPは組織内外で生成される膨大な非構造化テキストデータから洞察を抽出します。

ビッグデータには、以下の３つの種類が存在します。

• 構造化データ
• 非構造化データ
• 半構造化データ

構造化データとは、簡単に検索できる高度に整理された情報のことで、通常はリレーショナル・データベースやスプレッドシートに保存されます。これは厳格なスキーマに準拠しているため、各データ要素は明確に定義され、レコードまたはファイル内の固定フィールドでアクセスできます。構造化データの例としては、次のようなものがあります。

• 顧客関係管理（CRM）システムにおける顧客の名前と住所
• 売上高や口座残高などの財務記録の取引データ
• 人事データベース内の従業員データ（役職や給与など）

構造化データの主な利点は、入力、検索、分析が簡単なことであり、多くの場合、SQLなどの単純なデータベース・クエリが使用されます。しかし、ビッグデータの世界が急速に拡大しているため、組織が利用できるデータ全体の中で構造化データが占めるのは比較的少ない範囲となっています。

非構造化データには事前定義されたデータ・モデルがないため、収集、処理、分析がより困難になります。現在生成されているデータの大部分を占めており、次のような形式が含まれています。

• ドキュメント、Eメール、ソーシャル・メディア投稿などのテキスト（文字）コンテンツ
• 画像、オーディオ・ファイル、動画を含むマルチメディア・コンテンツ
• IoTデバイスからのデータ（センサー・データ、ログ・ファイル、時系列データなどの組み合わせが含まれる）

非構造化データに関する主な課題は、統一性の欠如とその複雑さであり、インデックス作成、検索、分析にはより洗練された方法が必要になります。非構造化データから意味のある洞察を抽出するために、NLP、機械学習、高度な分析プラットフォームがよく使用されます。

半構造化データは、構造化データと非構造化データの中間に位置します。リレーショナル・データベースには存在しませんが、セマンティック要素を分離し、データ内のレコードとフィールドの階層を強制するためのタグやその他のマーカーが含まれています。たとえば、以下のような例が挙げられます。

• JSON（JavaScript Object Notation）およびXML（eXtensible Markup Language）ファイル。これらはWebデータ交換に一般的に使用されます。
• Eメール：データの形式は標準化されていますが（ヘッダー、件名、本文など）、各セクション内のコンテンツは構造化されていません。
• NoSQLデータベース：半構造化データを従来のリレーショナル・データベースよりも効率的に保存および管理できます。

半構造化データは構造化データよりも柔軟性があり、非構造化データよりも分析が容易であるため、Webアプリケーションやデータ統合タスクで特に役立つバランスを提供します。

データ品質とデータ完全性の確保、異種のデータソースの統合、データ・プライバシーとセキュリティーの保護、データの分析と解釈を行う適切な人材の確保は、膨大なデータ量を活用したい組織にとって難しい課題となる可能性があります。ビッグデータ分析で成功を収めた場合の組織にとってのメリットは次のとおりです。

• リアルタイムのインテリジェンス
• より情報に基づいた意思決定
• コストの削減
• 顧客エンゲージメントの向上
• 最適化されたリスク管理戦略

ビッグデータ分析が他の分析手法とは異なる大きなメリットの1つは、リアルタイムの情報を提供できることです。組織は、さまざまなソースからさまざまな形式で生成される膨大な量のデータを分析できます。リアルタイムの洞察により、企業は迅速な意思決定を行い、市場の変化に即座に対応し、機会が発生したときにそれを特定して行動することができます。

ビッグデータ分析により、組織はこれまで隠れていた傾向、パターン、相関関係を明らかにすることができます。より深く理解することで、リーダーや意思決定者は効果的に戦略を立てるために必要な情報を得ることができ、サプライチェーン管理、電子商取引、オペレーション、および全体的な戦略的方向性におけるビジネス上の意思決定を強化することができます。

ビッグデータ分析は、ビジネス・プロセスの効率化と最適化を明らかにすることでコスト削減を促進します。組織は、大規模なデータ・セットを分析し、業務を合理化し、生産性を向上させることで、無駄な支出を特定できます。さらに、予測分析により将来の傾向を予測できるため、企業はリソースをより効率的に配分し、コストのかかる失敗を回避できます。

顧客のニーズ、行動、感情を理解することは、エンゲージメントを成功させるために不可欠であり、ビッグデータ分析はその理解を実現するためのツールを提供します。企業は、顧客データを分析することで消費者の好みに関する洞察を得て、マーケティング戦略を調整します。

ビッグデータ分析は、脅威をリアルタイムで特定、評価、対処するためのツールを提供することで、組織のリスク管理能力を高めます。そして予測分析により、潜在的な危険が現実化する前に予見できるため、企業は先手を打って戦略を考案することができます。

さまざまな業界の組織がデータを活用して意思決定を促進し、業務効率を向上させ、顧客体験を向上させようとする中、ビッグデータ分析に精通した専門家に対する需要が急増しています。ビッグデータ分析を活用する代表的なキャリアパスをいくつか紹介します。

• データサイエンティスト
• データ・アナリスト
• データ・エンジニア
• 機械学習エンジニア
• ビジネス・インテリジェンス・アナリスト
• データ可視化スペシャリスト
• データ・アーキテクト

データ・サイエンティストは複雑なデジタル・データを分析して、企業の意思決定を支援します。データサイエンスのトレーニングと、機械学習や予測モデリングなどの高度な分析テクノロジーを駆使して、データに隠されたインサイトを明らかにします。

データ・アナリストは、データを情報に変換し、情報を洞察に変換します。統計的手法を使用してデータセットから意味のある傾向を分析および抽出し、ビジネス戦略や意思決定に役立てることがよくあります。

データ・エンジニアは、ビッグデータのインフラストラクチャーとツールを準備、処理、管理します。また、組織内でデータ・ソリューションを開発、保守、テスト、評価し、多くの場合、分析プロジェクトを支援するために大規模なデータ・セットを取り扱います。

機械学習エンジニアは、機械学習アプリケーションの設計と実装に重点を置いています。データから学習し、データに基づいて予測を行う高度なアルゴリズムを開発します。

ビジネス・インテリジェンス（BI）アナリストは、データを分析して実用的な洞察を生み出すことで、企業がデータに基づいた意思決定を行うのを支援します。多くの場合、BIツールを使用して、データをビジネス関係者にとってわかりやすいレポートや視覚化に変換します。

これらのスペシャリストは、データの視覚的表現に重点を置いています。データを視覚的なコンテキストに配置することで、エンド・ユーザーがデータの重要性を理解するうえで役立つデータ可視化を実現します。

データ・アーキテクトは、組織のデータ・アーキテクチャーを設計、作成、デプロイ、管理します。また、さまざまなデータ・エンティティーやITシステムによってデータがどのように保管、消費、統合、管理されるかを定義します。