米国本部ブログ：　What Is Big Data? Get to Know the Three (or More) V's

テクノロジーは、ネットワーク中立性、人工知能、拡張現実、ビッグデータのように、新しい用語が絶えず出現する独自の言語を持ちます。ここでは、最後にあげた用語「ビッグデータ」に焦点をあてます。ビッグデータとは一体何なのでしょうか。この用語は、今後に浸透していくもの、それとも一時的トレンドに過ぎないのでしょうか。ビッグデータおよびITプロフェッショナルとして知っておくべき情報を分析してみましょう。

ビッグデータとは？
ビッグデータは、企業が日々対処しなければならない非常に大きなデータセットとして定義されています。企業では、ビッグデータを分析してパターンや傾向を追跡することがあります。最終的に、そのデータを使用してより強固かつ戦略的なビジネス上の決定に活用されます。標準の分析ソフトウェアでは処理できないほど大きなデータセットであることからビッグデータと呼ばれます。

ビッグデータの基本
ビッグデータという用語は比較的新しいものですが、その背後にあるコンセプトは長年にわたって実行されてきました。多くのITプロフェッショナルは、ビッグデータのバックボーンを3つのVとして認識しています。

1. Volume（量）： これは、ビッグデータに関わる大量のデータを指します。企業は、ソーシャルメディア、ウェブサイトのリードキャプチャ、Eメール、Eコマースなどさまざまな経路から常にデータを収集しています。現代では、このようなデータを収集し追跡するのは、これまでになく容易になりました。
2. Velocity（速度）： 上記のデータは、順番に処理されるのを待つことはありません。データは、非常に速いスピードで送られてくるため、同様に迅速に処理される必要があります。
3. Variety（種類）： これは、利用可能な全種類のデータを指します。 データは、構造化または非構造化のどちらでもかまいません。 構造化データは、既存の形式やアルゴリズムで解釈できる一方で、非構造化データは、データモデルに適合せず体系的ではありません。

その他にもVeracity（正確性）、Validity（有効性）、Value（価値）など、考慮すべきVがあると主張する人もいますが、強固な基盤を作る上で、まずは上記の3つを理解するこが重要となります。

ビッグデータが使用される場所
組織は、予測分析からパーソナライズされターゲットマーケティングに至るまで、さまざまな方法でビッグデータを使用しています。以下は、IT部門がビッグデータを使用する方法のいくつかの例です。

・ サイバーセキュリティ： ビッグデータは、サイバーセキュリティチームが、違反/侵害の発生を未然に検出する上で役立ちます。有効性を発揮するには、データを効率的に管理し分析する必要がありますが、Ponemon Instituteの調査によると、サイバー脅威を検出する際には72％のサイバーセキュリティプロフェッショナルが、ビッグデータ分析に頼っているといいます。
・ アセット管理： より多くのデータベース、サーバー、アプリケーション、そしてストレージに対するさらなるニーズから、IT部門はデジタルスプロールを効率的に管理する方法を模索しています。そこにビッグデータと構成管理データベース（CMD）が登場します。これらのアセットが生成する全てのデータを正しく分析することは、改善していくべき点を特定するのに役立ちます。
・ 仮想環境のトラブルシューティング： マシンラーニングでビッグデータを活用すると、ITプロフェッショナルはアプリケーションのトラブルシューティングができるようになり、物事を適切に迅速に処理することができます。

なぜビッグデータは重要なのか？
ビッグデータはそのサイズがゆえに重要なのではなく、それを使うことでできる多くの可能性があることから重要視されています。ガーデンに水を与え豊かにするのと同じように、ビッグデータに向き合うことで、ビジネスの前進に向けた有効な活用ができるでしょう。