インターネットの普及などにより収集される膨大なデータです。それを分析することにより、経験や勘では気づかない事実を見出し、未来への効果的な対応を可能とします。
ビッグデータとして呼ばれるのは、数100テラバイト（注：新聞の朝刊数10万年分だそうです）級の規模のものだそうです。この情報量は、今後、さらに年と共に増加していき、ある調査会社の予測では、2020年には40ゼタバイト（ゼタは10の21乗。即ち、ギガ＜テラ＜ペタ＜エクサ＜ゼタ、“A＜B”でBはAの1000倍）になるとのことです。
具体的には、商品の販売データ、位置情報、SNSやツイッターなどのソーシャルメディアから発信される情報、M2Mを利用して収集される情報、その他です。
ITの進歩によりビッグデータを高速処理できるようになってきたため、そのビジネスへの応用が今後色々な分野で登場してきそうです。
例えば、小売業におけるマーケティングへの応用は既に始まりつつあります。ポイントカードの利用を経由して集められる消費者の購買履歴をビッグデータとして分析し、売り場での商品陳列や新商品の開発に生かしたりするものです。コンビニのローソンでは共通ポイント「ポンタ」の購入データを分析し商品陳列に生かしているようです。
ただ、ビッグデータを分析し、その結果、経験や勘では気づかない事実を見出すためには、統計的な知識・能力、ビジネスのセンス、ＩＴの知識などを同時に有する「データサイエンティスト」と呼ばれる人間の力をある程度借りざるをえません。そのような人材の育成が今後の課題のひとつでもあるようです。
関連するブログには以下があります。
http://blog.goo.ne.jp/blspruce/e/10e2ca6718266c4f8eb3f8b1a54a88a8（2012.3.25）
http://blog.goo.ne.jp/blspruce/e/59ae3ef65ed90b0ed58c51a1097b3f91（2011.6.18）
ビッグデータとして呼ばれるのは、数100テラバイト（注：新聞の朝刊数10万年分だそうです）級の規模のものだそうです。この情報量は、今後、さらに年と共に増加していき、ある調査会社の予測では、2020年には40ゼタバイト（ゼタは10の21乗。即ち、ギガ＜テラ＜ペタ＜エクサ＜ゼタ、“A＜B”でBはAの1000倍）になるとのことです。
具体的には、商品の販売データ、位置情報、SNSやツイッターなどのソーシャルメディアから発信される情報、M2Mを利用して収集される情報、その他です。
ITの進歩によりビッグデータを高速処理できるようになってきたため、そのビジネスへの応用が今後色々な分野で登場してきそうです。
例えば、小売業におけるマーケティングへの応用は既に始まりつつあります。ポイントカードの利用を経由して集められる消費者の購買履歴をビッグデータとして分析し、売り場での商品陳列や新商品の開発に生かしたりするものです。コンビニのローソンでは共通ポイント「ポンタ」の購入データを分析し商品陳列に生かしているようです。
ただ、ビッグデータを分析し、その結果、経験や勘では気づかない事実を見出すためには、統計的な知識・能力、ビジネスのセンス、ＩＴの知識などを同時に有する「データサイエンティスト」と呼ばれる人間の力をある程度借りざるをえません。そのような人材の育成が今後の課題のひとつでもあるようです。
関連するブログには以下があります。
http://blog.goo.ne.jp/blspruce/e/10e2ca6718266c4f8eb3f8b1a54a88a8（2012.3.25）
http://blog.goo.ne.jp/blspruce/e/59ae3ef65ed90b0ed58c51a1097b3f91（2011.6.18）
