近年よく話題にあがる「ビッグデータ」。大企業を中心に、いかにビッグデータを活用するか研究が進んでおり、世間での認知度も徐々に高まってきています。
ビッグデータは大企業しか活用できないから自分たちは関係ない」と思われている中小企業や個人事業主の方は多いのではないでしょうか。定義が曖昧な部分が多いのですが、「ビッグデータ」という概念は今後あらゆる企業に関係してくる可能性があります。
今回はビッグデータの概要から、これから到来するであろうビッグデータの時代にどのように対応していけばいいかを解説します。

1.今年に入り「ビッグデータ」の認知度は急上昇するも、大企業以外の関心は低め

ITプロが読者向けに行った調査によると、2013年の段階で「ビッグデータ」という言葉の認知度は6割を超えており、ビジネスマンの間では知っていて当たり前のキーワードになってきたようです。とはいえ、実際にビッグデータ活用に踏み切っているのは一部の大企業のみで、ほとんどの企業では半数以上が関心が無いという回答結果に。認知度は上がっても、まだ一般的に活用される段階にはきていないようです。


ビッグデータの周辺では、高速化やデータモデリング、パーソナルデータの法的問題といった様々な話題が今日も活発に飛び交っているが、一方で調査会社のガートナー ジャパンは独自のユーザー調査に基づき、「ユーザー企業はビッグデータという言葉にはIT業界が思う以上に冷静だ」という見解を昨年から発表している

2.ビッグデータの明確な定義はなし。「多量性」「多種性」「リアルタイム性」がキーワード

総務省によるビッグデータの解説には、「数十テラバイトから数ペタバイト」に及ぶようなデータがビッグデータとされますが、「目的面から量的側面を考えるべき点について、留意する必要がある。」とし、目的によっては「数十テラバイトから数ペタバイト」の範囲外でもビッグデータの定義に入る場合がある、ということです。つまり、「ビッグデータ」と一口に言ってもその範囲は広く、「多量性」「多様性」「リアルタイム性」があればビッグデータとして定義されることが多いようです。


ビッグデータとは何か。これについては、ビッグデータを「事業に役立つ知見を導出するためのデータ」とし、ビッグデータビジネスについて、「ビッグデータを用いて社会・経済の問題解決や、業務の付加価値向上を行う、あるいは支援する事業」と目的的に定義している例16がある。

3.ビッグデータは煩雑で、データそのものには価値は無い

ビッグデータの定義は曖昧ですが、あらゆるデータが蓄積可能となった情報社会の中では、ビッグデータ活用は命題となってくるでしょう。こちらの記事ではこれからビッグデータ活用を考えている企業に向けて知っておくべき情報を紹介しています。要約すると、ビッグデータはまだ煩雑な状態でデータそのものには価値は無く、プロが分析するからこそ価値が出るもので、知識不十分のまま手を出すものではないということです。ただ適切な処理・分析を行い、適切なツールを使ってビッグデータ利用すればその可能性は無限大だとも述べられています。


ビッグデータは、特に遅れて活用に乗り出す企業には理解しにくいことも多い。ビッグデータをよりよく理解するために役立つ10項目を紹介する。

4.ビッグデータを高速で解析できるツールを低価格で提供

先月末、大阪のベンチャー企業であるバンクラックジャパンが、世界最速でビッグデータを解析できるツールを100万円未満で販売開始しました。通常、ビッグデータ解析ツールは数百万~数億円というのが相場でしたが、技術革新と価格破壊が始まったようです。ビッグデータの解析ニーズは確実に高まっていくので、今後もこのような技術革新と価格破壊は繰り返されるでしょう。

システム開発ベンチャーのバンクラックジャパン(大阪市西区、梶井雄介社長)は、企業内に蓄積されたまま眠っている膨大な「ビッグデータ」を100万円未満という低価格に…

5.では、「ビッグデータ」を持たない企業はどうすればいいか?

今、ほとんどの企業では「ビッグデータ」と呼べるほどのデータを蓄積されていないと思います。Web担当者様も、ビッグデータ活用と聞いてもあまりピンとこない方が多いのではないでしょうか。そのような企業では、現状はやはり「1人1人の顧客と向き合っていくこと」が重要です。


昨今、ビッグデータが騒がれるようになってから、データ解析・統計学的分析が非常に注目を集めています。しかしながらデータ分析の威力は、標本数(データ数)が大きいものでないと、あまり信憑性を帯びません。

まとめ

ビッグデータの定義は曖昧で、まだ一部の大企業が高度な技術を利用して分析している状況ですが、ビッグデータ活用は遅かれ早かれ広がっていくでしょう。
なぜならユーザー行動を解析する・ユーザー心理を理解するうえで重要な手がかりとなるからです。

データは資産です。
自社にとって必要なデータは何かを見極め、できるだけ多く蓄積できるような環境を整えましょう。