「ビッグ・データ」とは？
「ビッグ・データ」という用語は、大容量、高速、多種など極端な条件のデータを表現するために、数十年前から用いられています。しかし、ビジネスにとってのビッグ・データ時代の特徴は、そのリスクと機会にあります。つまりデータ・トラフィックの急増 (特にインターネットの利用やコンピューティング能力の進化に伴うもの) は、意思決定を向上させる知見の豊富な源泉をもたらし、同時にビッグ・データの保管、管理、分析方法に関して組織に課題を突き付けています。
組織の大半は、ビッグ・データからビジネス・インテリジェンスを引き出す方法を見つけ出していますが、幅広い多様なコンテンツ (音声、動画、画像資産を含む) を大規模に管理して分析することに苦心している組織も多々あります。これは特に、データ・ソースの領域が拡大／変化し、高度なアナリティクスにより知見へのニーズが高まる中で顕著になっています。
進歩的な組織はもはや、管理、ガバナンス、知見の抽出の取り組みに関してビッグ・データとそれ以外を区別しておらず、すべてを単にデータとして扱っています。その代わり、新しい種類のデータや分析を活用し、多様なデータの組み合わせにおける関係を検出して、ビジネス上の意思決定、プロセス、成果を改善しようと積極的に取り組んでいます。
例えばシンセティック (合成) データは、実データに対してサンプリング手法を生成したり、モデルとプロセスがやりとりしてまったく新しいデータを創出する (データを現実世界から直接取り込むのではない) シミュレーション・シナリオを作成したりすることで活用されています。これが最も役に立つケースは、MLの基盤となっているデータセットに、ビジネス・ユーザーが (ごくわずかな可能性でも) 発生し得ると知っている、例外状況が含まれていない場合です。こうしたデータは依然として、MLモデルのトレーニングの支援に必要となります。
世界的なパンデミックなどのビジネスの破壊的変化も、幅広いユースケースにわたってより多くのデータ・タイプを使用する必要性を促しています (これは特に、将来の意思決定の基盤としては、従来のビッグ・データはあまり適切ではないと証明されているためです)。データ・ソーシング、データ品質、バイアス、プライバシー保護に関する懸念も、ビッグ・データの収集に影響を及ぼしており、その結果として「スモール・データ」および「ワイド・データ」と呼ばれる新しいアプローチが登場しています。
ワイド・データのアプローチによって、大小さまざまなデータ・ソースのデータ・アナリティクスが可能になり、相乗効果が得られます。こうしたデータ・ソースには、高度に組織化された主に定量的な (構造化) データと、定性的な (非構造化) データの双方が含まれます。スモール・データのアプローチでは、幅広い分析手法を用いて有益な知見を生成しますが、これはより少ないデータでも可能です。
ガートナーでは現在、スモール・データ、ワイド・データ、ビッグ・データ (要するにあらゆる種類のデータ) をまとめて説明するために、Xアナリティクスという用語を使用しています。しかし2025年までに、70%の組織は、利用可能なデータをより効果的に活用するために、ビッグ・データからスモール／ワイド・データへの重点移行を余儀なくされるとガートナーでは予測しています。これは、必要なボリュームを減らしたり、多様な非構造化データ・ソースからより多くの価値を引き出したりすることで実現します (「高度なアナリティクスとは？」参照)。
データ・アナリティクスの進化についてのこうした予測が、重要な戦略的プランニングの仮説事項をもたらし、データ／アナリティクスのビジョンとデリバリを強化します。