ビッグデータの概要

ビッグデータとは、時間の経過とともに指数関数的に増加し続ける構造化データ、非構造化データ、半構造化データからなる、非常に大規模で多様なコレクションのことを指します。これらのデータセットは、量、速度、多様性において非常に膨大で複雑であるため、従来のデータ管理システムでは保存、処理、分析を行うことができません。

データの量と可用性は急速に増加しており、接続性、モビリティ、モノのインターネット（IoT）、AI などのデジタル技術の進歩に後押しされています。データが拡大、急増し続けるなか、企業がデータから最大限の価値を引き出すために必要なスピードでデータを収集、処理、分析できるように、新しいビッグデータツールが登場しています。

ビッグデータとは、巨大で多様なデータセットを表します。これらのデータセットは膨大であり、時間とともに急速にサイズが増大します。ビッグデータは、ビジネス上の問題を解決し、情報に基づいた意思決定を行うために、ML、予測モデリング、その他の高度な分析で使用されます。

以下では、ビッグデータの定義、ビッグデータソリューションの利点、ビッグデータの一般的な課題、組織がデータクラウドを構築してデータからより多くの価値を引き出すために Google Cloud がどのように役立っているかについて説明します。

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ビッグデータの例

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。

ここでは、あらゆる業界の組織の変革に役立っているビッグデータの例を紹介します。

消費者の行動とショッピング習慣を追跡し、高度にパーソナライズされた小売商品のレコメンデーションを顧客ごとに提供
支払いパターンをモニタリングし、過去の顧客行動と照らし合わせて分析することで、リアルタイムで不正行為を検出
注文の配送過程のあらゆる段階のデータと情報を、地域ごとの交通量に関する分析情報と組み合わせることで、フリートオペレーターがラストワンマイル配達を最適化できるようにする
自然言語処理などの AI 搭載テクノロジーを使用して、非構造化医療データを分析し（研究レポート、臨床メモ、検査結果など）、治療法の開発と患者ケアの強化のための新しい分析情報を得る
カメラやセンサーからの画像データ、GPS データを使用して、道路の陥没を発見し、都市部の道路メンテナンスを改善
衛星画像と地理空間データセットの一般公開データセットを分析して、サプライチェーンのオペレーションが社会と環境に与える影響を可視化、モニタリング、測定、予測する

これらは、組織がよりデータドリブンになるためにビッグデータを使用し、顧客や周囲の世界のニーズと期待にうまく適応できるようする方法の一例にすぎません。

ビッグデータの V

ビッグデータの定義は多少異なる場合がありますが、常に量、速度、多様性の観点で記述されます。ビッグデータのこうした特性はよく「ビッグデータの 3 つの V」と呼ばれ、Gartner によって 2001 年に初めて定義されました。

ボリューム

その名前が示すように、ビッグデータに関する最も一般的な特徴は、その膨大な量です。これは、さまざまなソースやデバイスから継続的に収集され、生成される膨大な量のデータを表しています。

速度

ビッグデータの速度とは、データが生成される速度のことです。現在、データはリアルタイムまたは準リアルタイムで生成されていることが多いため、意味のある影響をもたらすには、同じ速度で処理、アクセス、分析を行う必要もあります。

多様性

データは異種混合です。つまり、多くの異なるソースから来る可能性があり、構造化、非構造化、または半構造化されたものである可能性があります。従来の構造化データ（スプレッドシートやリレーショナルデータベースのデータなど）は、現在、非構造化テキスト、画像、音声ファイル、動画ファイル、または固定データスキーマで整理できないセンサーデータなどの半構造化データ形式によって補完されています。

前述の 3 つの V に加え、ビッグデータの力の活用に関連してよく言及される他の 3 つ、正確性、変動性、価値があります。

正確性: ビッグデータは乱雑でノイズが多く、エラーが発生しやすいため、データの品質と精度の制御が困難です。大規模なデータセットは扱いにくく、混乱を招く可能性があります。一方、データセットが小さいと、全体像が不完全なものになる可能性があります。データの正確性が高いほど、それはより信頼できます。
変動性: 収集されるデータの意味は常に変化しているため、時間の経過とともに不整合が生じる可能性があります。このような変化には、コンテキストや解釈の変化だけでなく、企業が取得、分析したい情報に基づいたデータ収集方法の変更も含まれます。
価値: 収集したデータのビジネス価値を判断することが重要です。意思決定の推進に役立つ分析情報を得るには、ビッグデータに適切なデータを含み、効果的に分析する必要があります。

ビッグデータの仕組み

ビッグデータの中心的なコンセプトは、あらゆるものの可視性が高まれば、より的確な意思決定、成長機会の発見、ビジネスモデルの改善に役立つ分析情報をより効果的に取得できるということです。

ビッグデータを機能させるには、主に次の 3 つのアクションが必要です。

統合: ビッグデータは、さまざまなソースからテラバイト、場合によってはペタバイトの元データを収集します。これらの元データを受信、処理し、ビジネスユーザーやアナリストが分析を開始するために必要な形式に変換する必要があります。
管理: ビッグデータには、クラウド、オンプレミス、またはその両方の大規模なストレージが必要です。また、データは必要な形式で保存される必要があります。また、リアルタイムに処理して利用できるようにする必要もあります。無制限のコンピューティングとスケーラビリティを活用するために、クラウドソリューションに目を向ける企業が増えています。
分析: 最後のステップはビッグデータを分析し、それに基づいて行動することです。そうしなければ、投資する価値がありません。データそのものを調べるだけでなく、誰もが理解できる方法でビジネス全体で分析情報を伝達し、共有することも重要です。これには、チャート、グラフ、ダッシュボードなどのツールを使用してデータを可視化することも含まれます。

ビッグデータのメリット

意思決定の改善

ビッグデータは、データドリブンな組織になるための重要な要素です。ビッグデータを管理、分析できれば、パターンを見つけ出し、分析情報を取得して、運用的および戦略的意思決定を改善し、推進できます。

アジリティとイノベーションの向上

ビッグデータを使用すると、リアルタイムのデータポイントを収集して処理し、分析することで、迅速に適応して競争上の優位性を得ることができます。これらの分析情報により、新しいプロダクト、機能、アップデートの計画、製造、リリースが導かれ、促進されます。

カスタマーエクスペリエンスの向上

構造化データのソースと非構造化のデータソースを組み合わせて分析することで、消費者に対する理解、パーソナライズ、エクスペリエンスを最適化して消費者のニーズと期待に応える方法に対してより有益な分析情報が得られます。

継続的インテリジェンス

ビッグデータを使用すると、自動化されたリアルタイムのデータストリーミングを高度なデータ分析と統合して、継続的にデータを収集し、新しい分析情報を見つけ、成長と価値の新たな機会を発見できます。

業務の効率化

ビッグデータ分析のツールと機能を使用すると、データをより迅速に処理し、分析情報を生成して、費用の削減、時間の節約、全体的な効率の向上を実現できる領域を判断できます。

リスク管理の改善

膨大な量のデータを分析することで、企業はリスクをより適切に評価できます。これにより、すべての潜在的な脅威の特定と監視がしやすくなり、より堅牢なコントロール戦略と軽減戦略につながる分析情報を報告することが容易になります。

ビッグデータ分析を実施する際の課題

ビッグデータには多くの利点がありますが、組織がこのような膨大な量のデータを収集、管理し、アクションを起こす際に、組織が対処すべき課題がいくつかあります。

最も一般的に報告されているビッグデータの課題は次のとおりです。

データ人材とスキル不足。データサイエンティスト、データアナリスト、データエンジニアは人材不足であり、IT 業界で最も注目度の高い（そして高給の）プロフェッショナルです。ビッグデータに関するスキル不足と高度なデータツールの経験不足が、ビッグデータ環境から価値を実現するための主な障壁の 1 つです。
データの増加のスピード。本質的に、ビッグデータは常に急速に変化し、増加しています。処理、ストレージ、ネットワーク、セキュリティのニーズに対応できる強固なインフラストラクチャが整っていない場合、管理は非常に困難になります。
データ品質の問題。データ品質は、意思決定、データ分析、計画戦略の品質に直接影響します。元データは乱雑で、整理が難しい場合があります。ビッグデータがあったとしても、データが正確で、関連性があり、分析用に適切に整理されていなければ、結果は保証されません。報告が遅れる可能性がありますが、対策を講じないと、誤解を招く結果や価値のない分析情報につながる可能性があります。
コンプライアンス違反。ビッグデータには多くのセンシティブデータや情報が含まれているため、データの処理とストレージがデータローカライゼーションやデータ所在地に関する法律などのデータプライバシー要件や規制要件を確実に満たすようにすることは容易ではありません。
統合の複雑さ。ほとんどの企業は、組織全体のさまざまなシステムやアプリケーションでサイロ化されたデータを使用しています。異なるデータソースを統合し、ビジネスユーザーがデータにアクセスできるようにする作業は複雑ですが、ビッグデータからなんらかの価値を引き出すには不可欠です。
セキュリティに関する懸念。ビッグデータには重要なビジネス情報や顧客情報が含まれているため、ビッグデータストアが攻撃者にとって価値の高い標的になります。これらのデータセットは多様かつ複雑であるため、それらを保護する包括的な戦略やポリシーを実装することは困難な場合があります。

データドリブン型ビジネスのパフォーマンスはどうなっているか？

ビッグデータをうまく活用するには時間、労力、コミットメントが必要なため、全面的にビッグデータを活用することにまだ注意を払っている組織もあります。特に企業は、確立されたプロセスを再構築し、データをあらゆる意思決定の中心に据えるために必要な文化的な変革を促進することに苦労しています。

しかし、ビジネスをデータドリブンにするには、それだけの価値があります。最近の調査で明らかになったことは次のとおりです。

データに基づく意思決定を行う企業の 58% は、そうでない企業よりも収益目標を達成できる可能性が高くなります。
高度な分析情報主導のビジネス能力を持つ組織は、前年比で 2 桁の成長を報告する可能性が 2.8 倍高い
データドリブンな組織は平均して、年間 30%以上の成長を生み出している

今一歩を踏み出し、ビッグデータの導入に向けて大きく前進している企業は、将来的に勝者となるでしょう。

ビッグデータの戦略とソリューション

確固たるデータ戦略を策定するには、達成したいことを理解し、具体的なユースケースと現在使用可能なデータを特定することから始まります。ビジネス目標を達成するために必要な追加データと、目標達成に必要な新しいシステムやツールについても評価する必要があります。

従来のデータ管理ソリューションとは異なり、ビッグデータのテクノロジーとツールは、大規模で複雑なデータセットを処理して価値を引き出すのに役立つように作られています。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。

たとえば、データレイクは、あらゆる規模の構造化データ、非構造化データ、半構造化データをネイティブ形式で取り込み、処理、保存します。データレイクは、可視化、リアルタイム分析、ML など、さまざまな種類のスマートアナリティクスを実行するための基盤として機能します。

ビッグデータに関しては、万能の戦略は存在しないことを覚えておくことが重要です。ある企業で通用するアプローチが、ご自身の組織固有のニーズに合わない場合もあります。

ここでは、ビッグデータへの効果的なアプローチを形作るうえで Google Cloud のお客様から学んだ 4 つの重要なコンセプトを紹介します。

オープン

今日の組織には、必要なツールとソリューションを使用して、求めるものを構築できる自由が必要です。データソースが拡大し続け、新たな技術革新がもたらされるにつれ、ビッグデータの現実は、複数のインターフェース、オープンソースの技術スタック、クラウドを含むものです。ビッグデータ環境は、企業がソリューションを構築し、成功に必要なデータを取得できるように、オープンで適応性があるように設計される必要があります。

インテリジェント

ビッグデータには、スマートアナリティクス、AI および ML テクノロジーを活用して、ビジネス上の意思決定を向上させる分析情報の提供とビッグデータインフラストラクチャ全体を管理する時間と労力の節約が可能なデータ機能が必要です。たとえば、プロセスの自動化やセルフサービス分析の導入を検討し、従業員が他のチームからの支援を最小限に抑えて、自分でデータを操作できるようにすることが考えられます。

フレキシブル

ビッグデータ分析は、イノベーションを妨げるのではなく、サポートする必要があります。そのためには、コンピューティングリソースとストレージリソースにオンデマンドでアクセスでき、データの統合によって簡単にデータを見つけてアクセスできるようにするデータ基盤を構築する必要があります。また、ワークロードとユースケースに最適なデータツールセットを作成するために、簡単に組み合わせて使用できるテクノロジーとソリューションを選択できることも重要です。

信頼できる

ビッグデータが有用であるためには、信頼できることが不可欠です。つまり、データには信頼性、つまりデータが正確で関連性があり、保護されているという信頼を構築することが不可欠です。データの出所に関係なく、デフォルトでセキュリティを確保する必要があります。また、戦略では、コンプライアンス、冗長性、信頼性を確保するために必要なセキュリティ機能を考慮する必要があります。