3-3 DX知性 ﾋﾞｯｸﾞﾃﾞｰﾀ
【BD＝ビッグデータ、一般的なデータ管理・処理ソフトで扱うことが困難なほど巨大で複雑なデータの集合】
多種多様な大規模データを蓄積し統合し、過去と現在の分析、将来の予測を行うことで、企業を取り巻く環境変化への柔軟な対応をし、経営意思決定のスピード化をはかり、新しい事業のイノベーションを起こす。
■特徴の1 Volume 容量
その容量の巨大さにある。「既存の一般的な技術では管理できないデータ」は、数テラバイトから数ペタバイトのデータ量。
■特徴の2 Variety 種類
企業の基幹システムで通常扱っているような構造化データだけでなく、テキスト、音声、ビデオ、ログファイル、位置情報、センサ情報等のさまざまな種類の非構造化データも存在しする。これら非構造化データの中には以前から存在し蓄積されてきたものもあるが、単に蓄積するだけでなく、これを分析し、そこから有用な知見を得ようとする取り組みが始まっている。
■特徴の3 Velocity 頻度・スピード
ストアで24時間発生するPOSデータ、交通系ICカードから生み出される乗車履歴データ、昨今の変化の著しい市場環境では、これらデータによりリアルタイムに対応することが求められている。
■特徴の4 Value 価値
ビッグデータの活用場面は多岐に渡っており。ビッグデータに係る取り組みを価値の高い取り組みとし、企業が求めるべき価値を着実に得ていくためには、単なるツールの導入や新たなサービス利用だけでなく、戦略的施策に基づいて、業務やサービスを一体的に再構成する必要がある。
■ビッグデータを構成する各種データ
構造化されていない多種・多量なデータ（非構造化データ）がICTの進展に伴い、急激に増加し、かつ、分析可能となっている点にあります。
非構造化データにはブログやSNS等のソーシャルメディアに書き込まれる文字データ、インターネット上の映像配信サービスで流通している音声や動画、GPSから送信されるデータ、ICカードやRFID等の各種センサーで検知され送信されるデータなど、最近急速に生成・流通が増加しているデータが存在している。
■ビッグデータのビジネスインパクト
- ビッグデータの流通・蓄積量の増加及びデータ解析技術による発展等による“生産性向上”や“資本蓄積・投資増”が直接的な成長ドライバーとして機能する。また、データ関連ビジネスの創出による雇用創出も期待される。
- 投資活動と生産性向上が有機的に結び付き、投資収益率が向上することで、両者間のフィードバック効果が働き、当該効果が成長への間接的なパスとして機能する。
- データをどのように集めるのか、手に入れたデータをどうやって分析するのかを決める必要がある。またビッグデータは含まれる要素が多岐にわたるだけに、やみくもに分析しても、望むような結果は得ることはできない。分析用のシステムの構築にも専門知識が必要。
■オープンデータ
オープンデータは「公開されたデータ」で、提供元は主に国や地方公共団体、事業者。これら組織が持っている膨大なデータを公開し、新しい事業やサービスの創出、地域経済の活性化などにつなげることを目的としている。
オープンデータは「誰もが利用（加工・編集・再配布等）できること」「営利・非営利に関わらず二次利用が可能であること」「機械判読できること」「無償で利用できること」といった条件が定められている。
Google社が発表したデータセット検索機能「Dataset Search」は、世界中の行政機関、研究機関、出版社、デジタルライブラリー、個人Webサイトなど、あらゆる公開データを対象に、データセットに特化した検索を行うことができる新しいサービス。
日本のオープンデータを集約している公式ポータルサイトは、総務省が運営している「データカタログサイト」。
「3-3 DX知性 ﾛﾎﾞﾃｨｸｽ」へ続く。