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結局「ビッグデータ」って何がいいの? 今さら聞けない3つのメリットとは

2017年02月23日
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「ビッグデータって結局どこがすごいの?」 何となくビッグデータがらみのニュースを見聞して知った気にはなっているが、実はよく意味を理解していない諸兄も多いのではないだろうか。今回は、そんな諸兄のためにビッグデータについてごく初歩的な解説を加える。具体的にはビッグデータのメリットにスポットを当て「結局のところビッグデータを利用することでどんな『いいこと』があるのか?」を明らかにしたい。

ビッグデータの定義における「3つのV」

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そもそも「ビッグデータとは?」を説明する言葉として、「3V」というのがある。これは、アメリカのリサーチ会社ガートナーが「high-volume」「high-velocity」「high-variety」の頭文字を取った用語だ。

参考:What Is Big Data? – Gartner IT Glossary – Big Data

日本語にすると、「データ量」「処理速度」「データ種類」といったところだろうか。要するに、従来のデータと比較して質量ともに多く、処理される速度がきわめて速いのがビッグデータである。

 

ビッグデータのメリットとは?

ビッグデータのメリットを考えるためには、そもそもデータを活用して企業の業績を改善したり、コストを削減したりするためには何をしなければいけないかを想起すればよい。つまり、データを集め、分析し、アウトプットを改善に活用するというプロセスである。

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データ収集の効率化

技術の進歩によって収集できるデータの量が圧倒的に増えた。有名な「ムーアの法則」では、集積回路におけるトランジスタ数が18ヵ月ごとに1.5倍になると定式化された。ムーアの法則は、コンピューターの処理能力の飛躍的な向上を象徴的に表現したものである。このように処理できるデータ量が増えたことに伴い、収集できるデータのキャパシティも増えた。以前であればとても蓄積しきれなかった量のデータでも、問題なく収集できるようになったのである。ビッグデータの活用例として、Googleをはじめ各IT企業や自動車メーカーがしのぎを削る自動運転車が挙げられるが、これもデータの収集量が増えなければとても開発に乗り出すことはできなかっただろう。自動運転車の開発に際しては、テスト走行を繰り返すことで路面や周囲の状況、気温、天候などといったさまざまな種類のデータを取り込む必要がある。こうしたデータがなければ、周囲の状況に応じて安全に走行することはできない。

データ解析・分析の効率化

次に、データ解析・分析の効率化が挙げられる。いくら大量のデータを蓄積できたとしても、それを手際よく分析できなければ宝の持ち腐れだ。コンピューターの処理能力が向上しただけでなく、AI(人工知能)の利用も進んでいる。これによって、大量に収集されたデータを高速で分類・分析し、目的に沿った仮説を提示できるようになった。自動運転車の例で考えるなら、気温や天候に関する大量のデータを分析する中で、「この坂道は雨が降ると(車のスピードが落ちて)渋滞になりやすいので回避する」などといった判断を自動的に下せるようになるのである。

データ活用の生産性アップ

最後に、収集されたデータの活用である。ビッグデータを収集・分析することで、人間の経験や勘では思いつかなかったレベルの仮説を出すことができる。ビッグデータによって企業の製品・サービスのクオリティが上がれば、消費者にとっても大きなメリットとなるだろう。自動運転車が開発されれば、人間は運転の手間から解放される。高齢者や障害者であっても、安全に車を利用できるようになるはずだ。それぞれの車が、データに基づいて最適化されたルート選択を行うことで、渋滞の緩和につながる。車利用における安全性も快適さも、現在とは比べものにならないほど向上することが期待される。

ビックデータのメリットについて理解いただけただろうか。
利用することのメリットとは、「データの収集」「データの分析」「データの活用」それぞれを効率化することにあると言えるだろう。

 

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