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ビッグデータとは?活用事例やスキルを身につけるための方法も解説

2020年4月9日

ビジネスの世界では先進的なテクノロジーを積極的に活用していこうという流れが起こっていますが、そのなかでも「ビッグデータ」というキーワードを耳にしたことがある方も多いのではないでしょうか。

なんとなく言葉のイメージは分かっているものの、真の意味や正確な定義を問われるとよく分からないという方がほとんどです。

今回の記事では、ビッグデータの概要から活用事例、そして今後ビッグデータに関連するスキルを身につけるための方法もあわせて解説していきます。

ビッグデータとは

ビッグデータと聞くと、単に「大量のデータ群」のようなものをイメージする人も多いと思いますが、実はデータそのものの量以外にも、「種類」や「頻度」という指標も重要になってきます。すなわち、単に大量のデータが存在しているものはビッグデータとはいえず、「量(Volume)」、「種類(Variety)」、「頻度(Velocity)」の3つの条件が揃って初めて要件を満たすことができます。

分かりやすい例として気象データがあります。たとえば1年間の気温の変化を記録したデータがあったとしても、年間を通じたおおよその気温分布を見ることはできますが、例年に比べて高いのか低いのかを判断することはできません。また、なぜその日に気温が低かったのかということについても、気温以外のデータがないと判断することは難しいものです。そのため、気象データをビッグデータとして扱うためには、以下のような条件が必要になると考えられます。

量(Volume) 数年または数十年単位の気象データ
種類(Variety) 気温、天気、湿度、降水量、風速、気圧 など
頻度(Velocity) 時間ごとの変動データ

ビッグデータの代表的な活用事例

気象データをもとにひとつの事例としてビッグデータの基本概要を紹介しましたが、実際にどのような場面でビッグデータは活用されるのでしょうか。いくつか代表的な事例をもとに解説します。

需要予測

小売店やメーカーなどにおいて、生産や流通の無駄を省くためには正確な需要予測が欠かせません。たとえば真冬の時期にアイスクリームを大量に仕入れても売れ残りが発生するのと同様に、さまざまな要因から予測して商品を製造したり仕入れたりする必要があります。

過去のPOSデータをもとに、季節ごとに売れる商品や天候に左右されがちな商品、イベント時期に合わせて売れやすい商品など、さまざまな需要予測にビッグデータを役立てることができます。

不正取引の解析

金融や保険分野におけるビッグデータの活用事例のひとつとして考えられるのが、不正取引の解析です。たとえば預金口座から数十万円、数百万円単位での引き落としが複数回行われているような場合、本人による取引なのかを確認しなければならないケースもあるでしょう。また、クレジットカードの利用履歴や保険金の支払いなどにおいても、不正がないか確認が必要なケースも考えられます。

一般的な需要とかけ離れたような特殊な使い方を検知し、不正な取引を自動的に判別するためにもビッグデータが役立ちます。

ビッグデータが注目されている理由

大量かつ多種多様で更新頻度の高いビッグデータは、ここ最近になって登場したものではありません。コンピュータが登場した当時からデータを処理するという作業はあったのですが、そもそもなぜここ最近になって注目されるようになったのでしょうか。

活用事例のなかで紹介した「品質分析」を例にとって解説してみましょう。これまで品質分析をコンピュータで自動化させようとすると、1から細かにプログラミングをして判断させるしかありませんでした。しかし、一口に規格外品といっても、傷や汚れ、凹みなど、要因となるパターンはさまざまなものがあります。それらすべてのパターンをプログラミングしようとすると、膨大な時間と労力が必要となり決して現実的とはいえません。

ところが、ここ最近ではAIによるディープラーニングの技術が発達し、規格外品のパターンを読み込ませるだけでコンピュータが理解し、それに近しい条件のものをピックアップすることが可能になったのです。また、必要なデータを収集する仕組みとしてIoTによるセンシング技術が発達したことも大きな要因となりました。

このように、ビッグデータがここ数年の間に注目されるようになったのは、AIやIoTといったビッグデータを扱うテクノロジーが飛躍的に向上したことが大きいといえるのです。

ビッグデータのスキルを転職に活かすために

ビッグデータを自在に扱えるようになると、さまざまな業種において作業効率化に活かすことができ、仕事の幅も飛躍的に向上します。多くの企業では業務効率化のために最先端のテクノロジーを積極的に活用していこうという動きがあり、ビッグデータもそのうちのひとつに数えられます。

ビッグデータを扱う専門職としては「データエンジニア」や「データサイエンティスト」とよばれるものがあり、統計学やプログラミングスキルなど幅広い知識が求められます。専門職である以上、当然のことながら未経験で雇ってくれる会社は決して多くありません。関連性の高い資格である「Professional Data Engineer」や「統計検定」などを勉強しながら、データエンジニアとしての基礎を身につけていきましょう。

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