ビッグデータとは?IoTとの関係とは?

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ビッグデータとは? 3つのVに特徴づけられる大データ。ビジネスアナリティクスによる活用が期待

ビッグデータはもともとは2001年にDoug Laney氏によって提唱された、データ管理の困難さを示す概念です。量(Volume)、速さ(Velocity)、多様性(Variety)の3つのVの点で大きいデータです。正確さ(veracity)、変動性(variability)、可視化(visualization)、価値(value)の点でも大きなデータであるという定義もあります。現在世界にあるデータの90%は過去2年間に生み出されたものです。この、急速に増えるデータを用いた新たなサービスの市場が生まれてゆくことが予想されています。 ビッグデータに対して、専門的なデータマイニングなどを含む「ビジネスアナリティクス」(意思決定と業績を改善し、ハイパフォーマンスを加速するためのサービス)を施すことで企業価値を高めたり企業の利益を上げるということが、ビッグデータを活用するサービスの主なものです。 例えば日立ソリューションズ東日本では、下記のようなソリューションを提案しています。同社のサイトにより詳しい説明があります。

“ú—§ 本ソリューションは、分析に必要なデータ管理基盤(DWH)の構築をご支援致します。

  • データモデリング
  • DWH(データウェアハウス)
  • MDM(マスターデータマネジメント)
  • ETL(データ収集・変換・格納)
  • DWHアプライアンス

BAツールを活用することによって、分析作業の効率化、付加価値化、情報共有の促進、属人性の軽減といった効果を得ることが可能です。 (中略)本ソリューションでは、お客様ニーズにマッチした製品をご提案するとともに、初期導入を円滑・短期間に完了させるための導入支援サービスを提供致します。

  • BI(ビジネス・インテリジェンス)
  • PA(プリディクティブ・アナリティクス:予測分析)
  • Performance Management(パフォーマンスマネジメント:業績管理、CPM、BPM等)
  • What-Ifシミュレーション
  • レポーティング、クエリー、OLAP
  • Mobile(モバイル)
  • ロケーションインテリジェンス(地図連携)

(http://www.hitachi-solutions-east.co.jp/products/ba/ より)

IoTとビッグデータの関係は?

ITmediaエンタープライズの記事によると、IoTとビッグデータの関係は次の図の通りです。

l_itsolution01_R (http://www.itmedia.co.jp/enterprise/articles/1407/16/news054.html より)

IoT(モノのインターネット)により現実世界がビッグデータになり、ビッグデータのアナリシス技術によってどのようなアクションを世界に対して行うかが決定され、IoTにより実際に世界に影響が及ぼされる。IoTとビッグデータとは、ある未来の時点において、そのような関係になるとみられています。 IoTやM2Mで採取された現実世界に関する情報が、データとして企業の保有するサーバなどに収集され、ビッグデータのアナリシス技術により意味のある情報が抽出され、IoTやM2Mによって現実世界へのフィードバックされるという関係です。

ビッグデータで例えばどんなサービスが可能に?

運送業者の米UPS(ユナイテッド・パーセル・サービス)は、1980年代初頭から配送情報やトランザクションデータの活用に乗り出す。これらを収集/分析することで、現在は1日あたり平均3950万人からの荷物の追跡要求に答える。 4万6000台以上の車両にセンサーを取り付け、位置や速度、ブレーキなどの情報も取得する。取得した情報を分析することで最適な集荷/配送ルートの作成に役立てている。これにより、移動距離を年間8500万マイル短縮したほか、840万ガロンの燃料を節約したという。今後は集荷と配送ルートをほぼリアルタイムに変更できるようにする予定だ。 (http://it.impressbm.co.jp/articles/-/10753?page=3 より、2013年12月記事)

また、総務省のサイトによると、下記のようなビッグデータ活用事例があります。 whitepaper_R (http://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/h24/html/nc121430.html より)

 統計解析ソフトのメーカーであるSAS社に関するDiamond Onlineの記事によると、

ビジネス・アナリティクスの分野では今、ふたつの新しいトレンドがある。ひとつは、ソーシャルメディアのアナリティクス、もうひとつがクレジットカードや保険請求の不正の発見だ。 ソーシャルメディアは、マーケティング業界にとってはデータの宝庫である。ひとつのトピックやブランドについて、人々がどんな感情(センチメント)を持っているのかといったことから、誰と誰がつながっているのか、誰が影響力を持つのか、何を買ったのか、いつどこへ行ったのかといったようなデータが埋まっている。その種類も、テキストだけでなく画像、音声などさまざまなメディアに渡る。ここを掘り起こしアナリティクスを適用すれば、個人顧客にターゲット化したカスタマーサービスや販売企画など、ビジネスにとってはこれまでにない世界へ歩を進めていけるのだ。 また不正発見では、家電の修理要求、保険の請求などにおいて、請求の内容だけでなく、地理的時間的データなどを組み合わせることで、繰り返し起こるパターンを見いだし、不正請求者を突き止めることができる。クレジットカードの不正利用も、ユーザーの利用パターンを学習することで、そこから外れた利用を追究できるしくみだ。 (http://diamond.jp/articles/-/14687?page=2 より)

 例えばどれだけ大きなデータがあるのか?

例えば、TwitterのMAU(Monthly Active Users、月間アクティブユーザ数)は日本では2175万人、全世界では2.4億人であり、投稿数は全世界で1日あたり5億ツィートです。LINEでは、登録ユーザ数は5000万人以上で一日に送受信されるトークの回数は最大100億回です。 2012年7月のシマンテックによる調査では、

情報資産が自社の総価値に占める割合は世界平均が49%、日本企業が30%だった。企業が保有する情報のデータ量は2.2ゼタバイトに上り、中小企業では平均563テラバイト、大企業は10万テラバイト。今後1年間に増加するとみられる情報量は大企業で67%、中小企業では178%だった。 (http://www.itmedia.co.jp/enterprise/articles/1207/20/news060.html より)

となっています。ゼタバイトとは、キロ、メガ、ギガ、テラ、ペタ、エクサ、ゼタ、ヨタのうちの、ゼタなので、10の21乗バイトという意味です。

ビッグデータの市場予測は?

IDC Japanによると、ビッグデータ市場は年率35%以上で成長し、2017年には日本の市場は1016億円になると予想されています。 02 (http://cloud.watch.impress.co.jp/docs/news/20140124_632145.html より)

 ビッグデータを活用するデータサイエンティストとはどんな人のこと?

データサイエンティストについては次の記事をご覧ください。

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