ビッグデータの変遷と影響：時代とともに進化する技術と将来の展望

ビッグデータとは?日々膨らみ続けるデータの世界

世界は急速に「データ空間」と化しつつあります。ある調査によれば、ユーザーは1日あたり約5,500万枚の写真、3億4,000万件のツイート、10億件のドキュメントをアップロードしており、その総量はなんと25京(2.5クインタイル)に達するといわれています。驚きの数字ですね。

では、従来のデータ処理アプリケーションでは対応しきれないほどの膨大なデータを、どのように管理すればよいのでしょうか。こうした爆発的なデータ増加を受けて生まれたのがビッグデータという新しい技術です。大量のデータを保存・管理・共有するための手法であり、2000年代前半に注目され始めましたが、現在その重要性はさらに高まっています。ビッグデータは、一般的に「3つのV」――Volume(量)、Velocity(速度)、Variety(多様性)――によって定義されます。

ビッグデータを構成する3つのV

• Volume(量): データは、ビジネス取引、ソーシャルメディア、マシン間通信など、さまざまなソースから収集されます。これらが集積することで巨大なデータ集合となり、Hadoopなどの新技術によって管理されます。Hadoopはオープンソースソフトウェアであり、分散コンピューティング環境で大規模なデータセットを処理することを可能にします。つまり、ごく短時間で大量のデータをシームレスに保存・管理できるのです。
• Velocity(速度): データが受信・収集され、処理されるスピードを指します。Search Cloud Computingによれば、「すべてのビッグデータ分析プロジェクトは、データソースを取り込み、相関付け、分析した上で、包括的なクエリに基づく回答や結果を導き出す。そのためには、アナリストが利用可能なデータを詳細に理解し、求める答えについてもある程度の見当を持っている必要がある」とされています。適切なデータストリーミングには、準リアルタイムおよびリアルタイムのデータ分析が不可欠です。
• Variety(多様性): データは通常、構造化データと非構造化データという多様な形式で存在します。前者には従来のデータベース内の数値データが含まれ、後者にはドキュメント、メール、音声、動画、金融取引、株価データなどが含まれます。構造化データは特別な前処理なしで処理できますが、非構造化データを扱うには適切な構造化が必要です。

これらの3つのVが、ビッグデータの伝統的な定義を構成しています。しかし、近年の研究では、さらなるVが追加されています。

近年追加された新たなV

• Veracity(真実性): データの真実性とは、データの意味のある有用性を指します。言い換えれば、データに含まれるバイアス、ノイズ、異常値のことです。大量のデータが流入しても、そのすべてが重要とは限りません。収集・分析の段階でデータをふるいにかけ、価値のある情報だけを処理し、重要度の低いものは除外することが求められます。このためには、専門チームやパートナーとの連携が不可欠です。
• Validity(妥当性): データの妥当性もまた、ビッグデータの重要な側面です。真実性と同様に重要な役割を果たします。これは、目的とする用途に対してデータが正確であるかどうかを指します。ふるい分けされたデータは、さらに分析・処理されます。
• Volatility(揮発性): 時間と有用性の観点から見たデータの有効性を指します。データがどのくらいの期間有効か、どのくらいの期間保存すべきかといった要素が含まれます。
• Variability(可変性): 意味が絶えず変化するデータを指します。多くの場合、SNS上のトレンドや特定の期間に関連する情報のように、特定の時期に出現するデータに見られます。この種のデータは、その重要性に照らして分析・処理されます。

ビッグデータは時代とともにどう変わってきたのか

増え続けるデータにより、組織がビッグデータ技術を採用することはもはや避けられません。現在、ビッグデータはいくつかの具体的な変化をもたらしました。私たちはこれらの変化を「テクノロジーの時代」と呼んでいます。

• ソーシャルネットワーク/メディア: 現代において、ソーシャルメディアは完全に主流となっています。何十億人もの人々が、世界中の人々とのつながりや、ビジネス、広告、情報交換のためにソーシャルメディアを活用しています。その結果、ソーシャルメディアとそのネットワークから膨大なデータが生成されており、これこそがビッグデータの顕著な例といえます。
• データソース――パブリック/オープンデータ: かつてと異なり、現在では多くの民間・公共機関が、ユーザーが閲覧・利用できる形で多くのデータを公開しています。これには、地域・国家レベルのデータ、経済活動に関するデータ、公共サービス情報、人口動態や環境現象に関する情報、モビリティや交通に関する情報などが含まれます。
• モノのインターネット(IoT): 現代のあらゆる製品には、電子部品の小型化と、モバイルかつ「ユビキタス」な接続機能が組み込まれ、モノをデジタル制御できるようになっています。たとえば、自動車や家庭用製品は、何らかの形でインターネットとテクノロジーを中心に設計されています。Ingenium Magazineは次のように述べています。「私たちの環境のあらゆる部分は、自然現象(地滑り、気候変動など)や行動・社会現象(交通、都市部の人の流れ、安全レベル、コミュニティ監視など)に関するデータや情報を収集するために『強化』できる。今日の世界のあらゆる領域はデジタル化でき、それによりほぼ無限のデータ・情報源となりうるのです」
• インターネット、Web、eコマース、アプリ: 今日生成される情報は、主にインターネット/Webや急成長するアプリ上に存在します。ビッグデータの一部を形成するうえで、インターネット/Web、eコマース、アプリは無視できません。データ利用において、ユーザーが最も依存する領域だからです。

ビッグデータがもたらす影響

ビッグデータが状況を変えるにつれ、特定の業界に大きな影響が及んでいます。以下、業界別に主な影響を見ていきましょう。

• マーケティングへの影響: マーケティングにおいて、ビッグデータは消費者とのより良いエンゲージメント、顧客維持、ロイヤルティの向上に役立ち、マーケティング戦略から最適な成果を引き出すことを可能にします。ビッグデータがマーケティングの在り方を根本から変えたと言っても過言ではありません。

• ビジネスへの影響: Matisia ConsultantsのCEO兼創業者であるクリスティーナ・ロス氏は、「ビッグデータがあれば、各改善プロジェクトから教訓を学び、それを次のプロジェクトに組み込むことで、企業はより速く、より良く、より低コストで改善していける」と述べています。さらに、組織がデータを安全に保つのにも役立っています。ある調査では、以下のような結果が明らかになりました。
  • IT企業の64%がビッグデータに多額の投資を行っている。
  • 回答者の69%が「ビッグデータは極めて重要であり、最優先事項である」と回答。
  • CIOの75%が、ビッグデータが生産性と全体的な効率に好影響を与えたと回答。
  • 参加者の70%が、ビッグデータ投資によりビジネスに好影響があったと回答。

• 社会への影響: ビッグデータは日常生活と社会にも大きな影響を与えています。たとえば、先端技術によってナビゲートされる自動運転車のように、知能によって生活をより便利にする新しいテクノロジーが登場しています。近い将来、問題は表面化する前に解決されるようになるでしょう。インテリジェントなアプリやガジェットも、既存のものに取って代わる可能性があります。

これらに加えて、ビッグデータは医療、ソーシャルメディアマーケティング、広告、経済のその他の側面にも大きな影響を与えています。

ビッグデータの将来展望

今後、さらに多くの企業がビッグデータを採用していくと考えられています。研究者たちは、ビッグデータの将来についてさまざまな予測を立てています。主なものは以下の通りです。

• 運用から分析へのシフト: 既存の技術はデータストリーミングの運用に役立ってきましたが、今後は、データを取得している各領域でのデータ分析に重点が移っていきます。言い換えれば、リアルタイムストリーミングこそがビッグデータの未来像だということです。
• プライバシーが課題に: データ増加が止むことなく続く限り、プライバシーはこの成長中の技術にとって大きな課題となります。特に、ユーザー情報が不可欠な役割を果たす銀行業やソーシャルメディアなどの業界で、この傾向が顕著になるでしょう。
• ビジネスが大きな恩恵を受ける: 前述の通り、企業はすでにビッグデータから恩恵を受けていますが、これは今後さらに拡大します。最適化の強化と生産性向上が主なメリットとなるでしょう。具体的には、企業全体で4,300億ドル規模の生産性向上効果が見込まれています。

今、私たちが注目すべき大きなテクノロジーがあるとすれば、それはビッグデータ以外の何ものでもありません。日々生み出される膨大なデータを集約する準備が整ったビッグデータは、時とともに進化し、世界をより良い方向へと変革していくことでしょう。