ビッグデータの概要

「ビッグデータ」とは、組織にある膨大な量のデータであり、その量と複雑さが原因で、多くのビジネスインテリジェンスツールを使って簡単に管理または分析できません。

ビッグデータ用ツールは、収集されるデータのボリューム、組織がそのデータを分析に利用できるようになるまでの時間、そのデータの複雑さや多様さに対して役立ちます。

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ビッグデータの概要

ビッグデータは、個人用デバイスでよく見られるギガバイトではなく、ペタバイト（100 万ギガバイト以上）とエクサバイト（10 億ギガバイト以上）で構成されます。

ビッグデータの登場により、それを保存および管理する機能を備えたコンピューティングモデルも登場しました。集中型または分散型のコンピューティングシステムにより、ビッグデータにアクセスできます。集中型コンピューティングでは、データが中央のコンピュータに保存され、処理は BigQuery などのコンピューティングプラットフォームで行われます。

分散型コンピューティングとは、ビッグデータがネットワークを介して通信するさまざまなコンピュータに保存され、処理されることを意味します。Hadoop のようなソフトウェアフレームワークでは、データを保存し、アプリケーションを実行してデータを処理できます。

ビッグデータを分散型システムから抽出して分析するよりも、集中型コンピューティングを使用して、ビッグデータが存在する場所で分析する方がメリットがあります。ビッグデータを 1 か所に保存し、1 つのプラットフォームで分析することで、社内のすべてのユーザーが分析情報にアクセスして、日々のワークフローに組み込むことができます。

ビッグデータの特性

ビッグデータは、そのボリュームの複雑さ、それを処理および分析するための高度なビジネスインテリジェンスツールの必要性のために、一般的なデータアセットとは異なります。ビッグデータを定義する属性は、ボリューム（volume）、多様性（variety）、速度（velocity）、変動性（variability）です。これらのビッグデータ属性は、一般的に「4 つの V」と呼ばれます。

ボリューム

ビッグデータの重要な特徴は、その規模（企業がさまざまなデバイスやソースから収集可能なデータ量）です。

多様性

多様性とは、メール、音声ファイル、動画、センサーデータなど、取得データの形式を表します。ビッグデータは、構造化データ、半構造化データ、非構造化データに分類されます。

速度

ビッグデータの速度とは、大規模なデータセットの取得、処理、アクセスの速度のことです。

変動性

ビッグデータの変動性とは、データの意味が常に変化することを意味します。そのため、ビッグデータを分析する前に、データセットのコンテキストと意味を適切に理解する必要があります。

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ビッグデータが重要な理由

データは企業にとって最も価値のある資産です。ビッグデータを活用して分析情報を得ることで、市場状況、顧客の購入行動からビジネスプロセスまで、ビジネスに影響を及ぼす領域を理解することが可能です。

これらを理解することで、効果的な意思決定の推進につながります。

ビッグデータの例

企業が管理する多様で大容量かつ高速なビッグデータは、ビジネス成果の改善に向けた意思決定の強化を促進できる重要なアセットです。効果的なデータ分析を通じてビッグデータを活用することで、多くの競争上の優位性が得られます。ビッグデータの用途は次のとおりです。

ビッグデータを活用した小売でのハイパーパソナライズ

ビッグデータから得た分析情報により、小売企業は顧客の好みや行動をより深く理解できます。その結果、小売業者はカスタマーエクスペリエンスを再定義するマーケティング活動やショッピングエクスペリエンスを高度にパーソナライズできます。

ビッグデータによる財務プロセスの合理化

ビッグデータを活用すると、財務データを最大限に活用して時間とプロセスを実用的な分析情報に合理化することで、企業の業務効率の向上につながります。これにより、ボトルネックを最小限に抑え、新しい収益機会の特定により多くの時間を使えるようになります。

ビッグデータによる規模の拡大

ビッグデータには重要な分析情報が隠されています。これらの分析情報を活用することで、企業は業績向上や競争力強化、新規市場への進出を成功させるためのビジネスモデルを効果的に調整できます。

ビッグデータ用ツール

BigQuery は、Google Cloud のフルマネージドでサーバーレスの企業データウェアハウスソリューションです。情報に基づいた意思決定をすばやく行うにあたって役立つように設計されているため、ビジネスの変革と競争力の維持の実現につながります。設定や管理が必要なインフラストラクチャがないため、データ分析を費用対効果の高い方法で開始し、デジタルトランスフォーメーションを効率よく進めることができます。

Google Cloud のその他のビッグデータソリューションを活用すると、コンテキストリッチなアプリケーションを構築し、機械学習を組み込み、データを行動につながるインサイトに変換できます。