ビッグデータの定義には、量的な側面と質的な側面が存在する。量的な側面としては、一般的なデータベースソフトウェアが把握し、蓄積し、運用し、分析できる能力を超えたサイズのデータを指す。全世界で1年間に発生するデータ量がゼタバイトの域に達している2015年現在は、テラバイトからペタバイトのデータ量に対してビッグデータと呼ぶ。

ビッグデータとは

ビッグデータの定義には、量的な側面と質的な側面が存在する。量的な側面としては、一般的なデータベースソフトウェアが把握し、蓄積し、運用し、分析できる能力を超えたサイズのデータを指す。全世界で1年間に発生するデータ量がゼタバイトの域に達している2015年現在は、テラバイトからペタバイトのデータ量に対してビッグデータと呼ぶ。

ビッグデータ」の定義には、量的な側面と質的な側面が存在する。

量的な側面としては、一般的なデータベースソフトウェアが把握し、蓄積し、運用し、分析できる能力を超えたサイズのデータを指す。全世界で1年間に発生するデータ量がゼタバイトの域に達している2015年現在は、テラバイトからペタバイトのデータ量に対してビッグデータと呼ぶ。

質的側面としては、2次元のテーブル構造に格納される構造化データとセンサー機器などから発生する準構造化データ(半構造化データ)、さらに、テキストデータなどの2次元のテーブル構造への格納が難しい非構造化データといった構造の異なるデータを網羅的に扱うこと、それ自体をビッグデータと称することもある。

構造の異なるデータであっても、ビジネスチャンスを広げるという視点で捉えると、企業にとっては等価なデータである。さらに、データを連携させることでビジネスに付加価値を創出できる可能性もある。

このように、従来は、網羅的に扱うことが難しかった構造の異なるデータをビジネスに活かすデータとして扱うことをビッグデータ活用と呼ぶこともある。

企業が扱うデータ量も爆発的に増加するなか、正しい現状把握と未来予測に対するニーズが高まり、企業におけるビッグデータ活用に注目が集まっている。

ビッグデータの例としては、オンラインショッピングサイトやブログサイトで蓄積される購入履歴やエントリー履歴、配信サイトで提供される音楽や動画等のマルチメディアデータ、ソーシャルメディアにおいて参加者が書き込むプロフィールやコメント等のソーシャルメディアデータがある。

また、企業内で保管されるログ情報、CRMシステムで管理されるカスタマー情報なども、そのビッグデータである。

今後、GPS、ICカードで検知される位置、乗車履歴、温度等のセンサーデータなどの活用も期待される。

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