ビッグデータとは？
ビッグデータとは、増加の一途をたどる速度で成長する大規模で多様な情報のことです。 情報の量、情報が作成および収集される速度または速度、対象となるデータポイントの種類または範囲が含まれます。 ビッグデータはしばしば複数のソースから来て、複数のフォーマットで到着します。
ビッグデータの仕組み
ビッグデータは、非構造化または構造化に分類できます。 構造化データは、データベースおよびスプレッドシートで組織がすでに管理している情報で構成されています。 多くの場合、本質的に数値です。 非構造化データは、組織化されていない情報であり、事前に決定されたモデルまたは形式に該当しません。 ソーシャルメディアソースから収集されたデータが含まれており、機関が顧客のニーズに関する情報を収集するのに役立ちます。
3つのVは、伝統的にビッグデータを特徴付けます：データの量（量）、データが収集される速度（速度）、および情報の多様性。
ビッグデータは、アンケート、製品の購入、電子チェックインを通じて、パーソナルエレクトロニクスやアプリから自発的に収集されたソーシャルネットワークやウェブサイトで公開されているコメントから収集できます。 スマートデバイスにはセンサーやその他の入力が存在するため、さまざまな状況や状況にわたってデータを収集できます。
ビッグデータは、ほとんどの場合コンピューターデータベースに保存され、大規模で複雑なデータセットを処理するために特別に設計されたソフトウェアを使用して分析されます。 多くのSaaS（Software-as-a-Service）企業は、この種の複雑なデータの管理を専門としています。
ビッグデータの使用
データアナリストは、人口統計データや購入履歴など、さまざまな種類のデータ間の関係を調べて、相関関係が存在するかどうかを判断します。 このような評価は、企業内で社内で行うことも、ビッグデータを消化可能な形式に処理することに注力するサードパーティによって外部で行うこともできます。 ビジネスでは、こうした専門家によるビッグデータの評価を使用して、実用的な情報に変換することがよくあります。
企業のほぼすべての部門は、人事や技術からマーケティングや販売に至るまで、データ分析の結果を活用できます。 ビッグデータの目標は、製品の市場投入速度を高め、市場での採用を獲得し、オーディエンスをターゲットにするために必要な時間とリソースの量を減らし、顧客が満足することを保証することです。
重要なポイント
- ビッグデータは、増加する速度でかつより高速に到着する大量の多様な情報ですビッグデータは、構造化（多くの場合、数値、簡単にフォーマット、保存）することも、構造化しないこともできます（より自由形式で、定量化が難しくなります）。企業の部門はビッグデータ分析の結果を利用できますが、その乱雑さとノイズの処理は問題を引き起こす可能性があります。
ビッグデータの長所と短所
利用可能なデータ量の増加は、機会と問題の両方をもたらします。
一般に、顧客（および潜在顧客）のデータを増やすことで、企業は最高レベルの満足度を実現し、ビジネスを繰り返すために、製品とマーケティング活動をより適切に調整できるはずです。 大量のデータを収集できる企業には、より深くより豊かな分析を行う機会が提供されます。
より良い分析は肯定的ですが、ビッグデータは過負荷とノイズを引き起こす可能性もあります。 企業は、大量のデータを処理しながら、どのデータがノイズと比較して信号を表すかを判断できる必要があります。 データの関連性を判断することが重要な要素になります。
さらに、データの性質と形式は、処理される前に特別な処理が必要になる場合があります。 数値で構成される構造化データは、簡単に保存およびソートできます。 電子メール、ビデオ、テキスト文書などの非構造化データは、有用になる前に、より高度な技術を適用する必要がある場合があります。
