ビッグデータとは

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ビッグデータってなに？

AI（人工知能）、IoT（モノのインターネット）、RPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）、クラウドなどと同じように、近年よくニュースで見かけるビッグデータ。

ビッグデータとは、名前の通り巨大なデータの集まりのことをいいます。

またビッグデータを定義する要素として「3V」があげられます。

• Variety：データ多様性
• Volume：データ容量
• Velocity：データ処理頻度

Variety（データ多様性）

3Vのうち「Variety」はデータの種類。規則性のある構造化データ（CSVファイルや固定長ファイルなど）だけではなく、テキスト、音声、画像などの非構造化データも扱うことができるようになりました。

音声や画像、動画などを扱うことで、音声や画像分析などを行うことが可能となります。

Volume（データ容量）

3Vのうち「Volume」はデータの容量。「Variety（データ多様性）」で説明した通り、様々なデータを扱うようになり、その結果データ自体の増加に加え、動画のようにサイズの大きいものや、センサー/SNSのように発生頻度の高いものがあり、必然的にデータ容量は大きくなります。

Velocity（データ処理頻度）

3Vのうち「Velocity」は膨大なデータを高頻度で高速に処理すること。「Variety（データ多様性）」で扱うデータの種類が増え、「Volume（データ容量）」でデータの容量が増えました。

ただしこの膨大なデータを高頻度で高速に処理できなければ意味がありません。リアルタイムで処理するという要素が加わることで、ビッグデータが有用なモノになるのです。

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なぜ"ビッグデータ"が注目されているの？

近年、ビッグデータは注目を集めています。なぜ今更ビッグデータが注目を集めているのでしょうか。

それはテクノロジーの発展に理由があります。

これまでの技術では、以下の大きな壁が存在していました。

• ビッグデータの収集ができない
• ビッグデータの収集ができても、データを保存する容量がない
• ビッグデータを高速に処理する技術がない

このように従来はビッグデータを扱うための、テクノロジーが発展していなかったのです。

しかし、近年テクノロジーが発展し今まで「大きな壁だった」"容量"と"速度"の問題が解消されビッグデータを扱うことが可能になってきたのです。

膨大なデータである「ビッグデータ」を高頻度で高速に処理できるようになり、AI（人工知能）やIoT（モノのインターネット）でもビッグデータを活用するケースが増えてきました。

例えば、現在注目される「車の自動運転」も、走行シーンの膨大なデータを蓄積し、ビッグデータとして活用しています。

このようにビッグデータは様々なケースで活用されてきているのです。