たとえるなら
全国のお店のレジの記録が、休みなく流れ込んでくる様子を想像してください。1枚のレシートはただのメモですが、山のように集まると「雨の日はこの商品が売れる」といった、1枚だけでは絶対に見えない発見が眠った宝の山になります。
もう少しくわしく
ビッグデータは、従来のデータベースや表計算ソフトでは処理しきれないほど大規模なデータを指す言葉です。特徴は量だけではありません。文章・画像・位置情報・センサーの記録など種類が多様であること、そして毎秒絶え間なく発生し続けること。この3つが揃うのがビッグデータの典型です。
使い道は身近なところにあふれています。コンビニが天気と売上の関係から品揃えを変える、動画サービスが視聴履歴からおすすめを出す、地図アプリが走行データから渋滞を予測する——どれもビッグデータの分析です。1件だけでは意味のないデータも、大量に集まると傾向やパターンが浮かび上がります。
これほどの規模のデータは1台のコンピューターでは処理しきれないため、クラウド上でたくさんのサーバーに分担させて処理する技術が発達しました。また、ビッグデータはAI・機械学習の学習材料でもあります。データが豊富にあるほどAIは賢くなるため、この2つはセットで語られることが多いのです。
現場での使われ方
「うちもビッグデータを活用していこう」
経営会議などでよく出る言葉。実際の中身は「集めたデータをきちんと分析して、サービスや経営判断に活かそう」という提案です。
よくある質問
どのくらいの量からビッグデータと呼びますか？
何件以上という明確な線引きはありません。量・種類・発生する速さの面で、従来の道具では扱いにくい規模になったとき、ビッグデータと呼ばれるのが一般的です。
ビッグデータを扱う仕事にはどんなものがありますか？
データを集めて整える基盤を作るデータエンジニア、分析して意味を読み取るデータサイエンティストやデータアナリストなどがあります。どの仕事でもSQLやデータベースの知識が土台になります。