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ビッグデータ

ビッグデータとは、様々な種類や形式が含まれる非構造化データ・非定型的データのことで、従来のデータベースソフトウェアが蓄積、運用、分析できる能力を超えたサイズのデータのことをいいます。

ビッグデータの定義

ビッグデータは容量(volume)、多様性(variety)、速度(velocity)の3つのVから構成されるといわれています。

容量(volume)

既存の一般的なシステムでは管理できない容量の大きさのことをいいます。動画のようなサイズの大きいもの、SNSのような頻度が高いものなどがその一例です。

多様性(variety)

これはデータの種類の多さのことをいいます。テキスト、音声、画像などのデータも処理対象になります。

速度(velocity)

収集した膨大なデータを分析し、タイムリーに提供することをいいます。ビッグデータは制度よりもスピードを重視しています。

ビッグデータの必要性

ビッグデータの目的は膨大なデータの収集ではなく、データを分析することにあります。

ビッグデータを活用することによって、これまで不可能だった大規模データの可視化が可能になり、ほかの情報と関連づけて顧客ニーズを予測できるため、新しい製品やサービスの開発、市場投入のタイミングを最適化できるようになります。

そのため、コスト削減や省力化、機会損失の回避、迅速な意思決定を実現することができるようになるのです。

ビッグデータの活用例

ビッグデータはさまざまな分野で活用できます。その代表的なものがFacebook、Twitter、InstagramなどのSNSです。

参加者が書き込む膨大なプロフィールやコメントなどをもとに、性別・年代別のトレンド分析に活用されています。

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