ビッグデータとは
ビッグデータは、企業が直面する課題の特定や解決、新たなビジネス構築などのために使用されます。例えば、医療業界では患者の治療根拠に基づく治療、金融業界では融資判断の迅速化、小売業界では売上予測や在庫管理の最適化など、業界ごとに用途はさま ざまです。
総務省はビッグデータの種類として、以下の8つの例をあげています。
ソーシャルメディアデータ
ソーシャルメディアにおいて参加者が書き込むプロフィール・コメントなど
マルチメディアデータ
web上の配信サイトなどにおいて提供される音声・動画など
webサイトデータ
ECサイトやブログなどにおいて蓄積される購入履歴・ブログエントリーなど
カスタマーデータ
CRMシステムにおいて管理されるDM販促データ・会員カードデータなど
センサーデータ
GPS・ICカード・RFIDにおいて検知される位置・乗車履歴・温度・加速度など
オフィスデータ
オフィスのパソコンにおいて作成されるオフィス文書・Eメールなど
ログデータ
webサーバーにおいて自動的に生成されるアクセスログ・エラーログなど
オペレーションデータ
販売管理の業務システムにおいて生成されるPOSデータ・取引明細データなど
ビッグデータ活用の技術的な課題
ビッグデータの活用には多数の課題があります。膨大な量のデータは一般的なシステムでは処理しきれないため、専門的なシステムを構築してデータ分析・活用を行う必要があります。また、情報保護の観点からデータの管理が重要になります。
データの転送・加工・抽出時間
ビッグデータの処理には、データの転送・加工・抽出に時間がかかる傾向があります。
データの保持場所・コスト
ビッグデータは維持・管理するためのインフラコストが発生します。
スケーラビリティの課題
データの処理能力や保存容量の拡張には限界があり、単純なスケールアップでは対応できない場合があります。
異なるデータの統合
多様な形式のデータを統合して分析するのは難しく、時間がかかります。
セキュリティとデータ漏えい
多種のデータを扱う場合、取り扱うデータの種類によってセキュリティリスクやデータ漏えいのリスクが高まります。
データの有効性
膨大なデータの中から有用な情報を見つけ出すのは難しいです。
解決方法
ビッグデータの問題点に対する最適な解決方法は以下の通りです。
クラウドインフラの活用
クラウドサービスを利用し、必要に応じてデータの処理能力やストレージを柔軟に確保する必要があります。
適切なインフラの導入
ビッグデータ向けのインフラを導入し、効率的なデータ処理と高速な分析を実現することが大切です。
専門知識や技術を持つ人材の確保
データサイエンティストやエンジニアなど、専門知識と技術を持つ人材を確保し、適切なデータ活用の推進が不可欠です。
データ管理研修
従業員に対するデータ管理とセキュリティの研修を行い、データの有効活用とリスク管理能力を向上させることも重要です。
EVERRISEによるビッグデータ活用支援
EVERRISEでは、企業が戦略的にビッグデータを活用し、スピーディーな意思決定を行えるよう支援しています。
ビッグデータ活用基盤の構築
御社要件に合わせた最適なインフラおよびアーキテクチャー構成を提案します。
ビッグデータ活用に最適な開発チームのご提案
ビッグデータの活用には多数の注意すべき点がありますが、それらを考慮したアーキテクチャーの構築および運用保守面も考慮した開発を実行できるチームを提案します。
最適な運用フ ローおよび体制のご提案
ビッグデータの維持および運用コストを最適化する運用フローのご提案とその実行体制をご提案します。また御社従業員への維持管理のための教育も実施します。
よくあるご質問
Q.
ビッグデータプロジェクトの開始に必要なステップは何ですか？
A.
まずビジネスの目標を明確に定義し、データ戦略を策定することが重要です。次に、適切なデータインフラを構築し、データソースを特定して収集を開始します。続いて、データ処理と管理のプロセスを確立し、分析ツールを導入します。最後に、継続的なモニタリングと評価を行い、プロジェクトの進捗と成果を確認します。
Q.
ビッグデータ活用のためのデータ収集方法にはどのようなものがありますか？
A.
ビッグデータ活用のためのデータ収集方法には、内部システムからのデータ収集（ERPシステム、CRMシステムなど）、ウェブスクレイピングやAPIを利用した外部データ収集、センサーやIoTデバイスからのリアルタイムデータ収集、ソーシャルメディアやオンラインプラットフォームからのデータ収集、そして3rd Party Dataプロバイ ダーからのデータ購入があります。
Q.
ビッグデータの品質を維持するためにはどうすればよいですか？
A.
ビッグデータの品質を維持するためには、データ収集時にデータの正確性、完全性、一貫性を確認し、データクレンジングプロセスを導入してデータのエラーチェックと修正を行うことが重要です。また、データガバナンスフレームワークを確立し、データの使用ルールやポリシーを定義すること、定期的にデータ品質監査を実施することも有効です。
Q.
ビッグデータのセキュリティ対策にはどのようなものがありますか？
A.
ビッグデータのセキュリティ対策には、データの暗号化（保存時と転送時の両方）、アクセス制御と認証の強化、データの使用とアクセスの監視、セキュリティポリシーとコンプライアンスの遵守、定期的なセキュリティ評価とペネトレーションテストの実施が含まれます。さらに、データ漏えい防止（DLP）ソリューションの導入も検討すべきです。
