ビッグデータの描く未来

2011年11月29日情報・コミュニケーション部鈴木隆弘

最近、大手ITベンダーやシンクタンクのレポートでビッグデータに関する記事を見かけることが多い。本稿ではビッグデータの定義、体系化、活用、未来について考えてみたい。

ビッグデータとは

そもそも、ビッグデータとは何であろうか。広義には、漠然とではあるが巨大かつ複雑なデータとして説明されたり、更にはその活用ビジネスまで含めて定義される。また、狭義には、膨大なデータ量を意味するVolume（量）、リアルタイムで高頻度にデータ取得することを意味するVelocity（速度）、多種多様なデータを意味するVariety（多様性）の3つのVの要件を同時に満たす概念として定義されることもある。ここでは、広義の概念に沿って論を進めたい。

ビッグデータの活用による成功事例としては、Google社による検索・広告サービスやAmazon社のECサイトでも利用されているレコメンドサービスがよく知られている。では、ビッグデータをどのように活用すれば、競争力を向上させることができるのであろうか。マネジメントや経営の分野の父と呼ばれるP.F.ドラッカーは、“整理して体系化しない限り、データは情報とならず、データのままである^（*1）”と述べている。この考えに立てば、ビッグデータもデータのままでは有用なものとはいえず、体系化してはじめて、競争力の源泉となるということであろう。

ビッグデータの体系化

筆者は、ビッグデータの体系化は次の3つの方法で実現できるのではないかと考えている。

（1）ビッグデータの一元化
ビッグデータは、テキスト、画像、音声、センサー情報など“多種多様なデータ”から構成される。各データは独立して管理されることが多く、データを体系化することは極めて困難である。しかしながら、クラウド化によって各データをサーバーへ集約し、一元管理化することができるならば、ビッグデータがどのようなデータで構成されているかを容易に把握することができ、体系化が可能になる。

（2）ビッグデータのリアルタイム集計
ビッグデータは、“膨大な量のデータ”であり、かつ“リアルタイムという高頻度で取得されるデータ”であるため、データの収集・蓄積・分析にかかる処理時間は計り知れない。並列処理基盤^（*2）を構築して、並列分散処理（データ処理の高速化）を行うことにより、データをリアルタイムで集計することが可能になる。

（3）ビッグデータのセマンティック化
ビッグデータは、単に集約・蓄積された状態では、知見を得ることができない。しかしながら、データマイニングやBIツール^（*3）などを用いた分析を行うことで、データ間における関連性や相関関係などの意味を含めたデータにより知見が得られる。

このような体系化により、ビッグデータは重要な情報となり、我々に未知なる可能性を示唆するものになるだろう。