ビッグデータは、大容量で多種性、リアルタイム性があり、さまざまな種類・形式が含まれる非構造化データ・非定型的データのことをいう。情報通信技術の発達に伴い、生成や収集が盛んに行われるようになり、さらに幅広いテクノロジーの発達により、以前は計測が出来なかったものを計測し、データ化が出来るようになった。

膨大なデータを処理できる技術が確立され、情報を解析し取捨択一することで、ものごとの傾向や状況等、さまざまな知識や洞察を得ることが可能になったといえる。2010年代に入り、一般に広く注目されるようになり、最近では同じく注目されるIoT（モノのインターネット）やAI（人工知能）とも相互に作用し合う関係にある。多くのデータが蓄積されていても、何ら活用されていない場合もあり、ただデータが大きいだけでは、ビッグデータとは呼ばない。

ビッグデータの例と活用

ビックデータの仕様は、広範囲にわたる。身近なものでは、ソーシャルメディアに投稿される内容やオンラインの音楽・映像等のマルチメディアのデータがある。また、ウェブサイトのビジターの購入・登録等の行動履歴や顧客情報もビッグデータになりうる。

さらに、温度といったセンサーが収集するデータやスマートフォン端末の使用傾向と位置情報、コンピューター使用時のメールやドキュメント作成、ソフトウェアの履歴、ウェブサーバーで自動生成されるアクセスログやエラーデータ等もビックデータに含まれる。データの生成されるスピードとその量は、日増しに増加しており、ビッグデータを活用すると、多くの有益な知識が生まれ、それは新たなニーズの発見サービスの向上、問題の解決等につながる。

また、ビッグデータは情報に基づいた推論では大きな力を発揮する。たとえば多くのデータを集めて分析したからこそ、明らかとなる病気の傾向や顧客の行動パターン等を導き出すことが出来る。さらに、気象情報や人工衛星の画像データと農作物の発育状況を記録し、農作業の効率化や作物の収穫量や質の改善にも活用される。

そして犯罪データを蓄積・分析し、リスク回避や未然に防ぐ対策を講じ、社会の安全にも貢献する。道路交通では、移動時の携帯の動きをデータ化し、道路の混雑状況や渋滞を検知することで初めて走る道でも、ドライバーが走行ルートを最適化することが出来る。

このようにビックデータは多種多様な分野で活用される一方で、ビッグデータにばかり頼りすぎた分析には弱みもある。想像力を交えたり、データに表れない先の先を読んで推察したりすることが難しい。うまく用途を考えて活用することが重要だ。

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