[最前線]

ビッグデータ時代の本格到来に向けて組織体制と人材の戦略的な整備を

2012年5月14日(月)

日本におけるビッグデータの現状と課題 昨今、ソーシャルメディアの発展やITの進化を背景に、構造化されていない大量のデータが発生するようになった。 そうしたデータを効果的に蓄積・分析して、経営に有用な情報を得ようという取り組みが世界で急激に進んでいる。 本稿では、今、最も注目が高まりつつあるキーワードの1つである「ビッグデータ」の全体像を整理すると共に、 日本におけるデータ活用の実態や課題、ビッグデータ時代の本格到来への備えを考察する。 ※本記事は野村総合研究所発行の「ITソリューションフロンティア」2012年3月号 Vol.29 No.3の記事を一部編集して掲載しています。

2011年あたりから急に注目されるようになったITのキーワードに“ビッグデータ”がある。ビッグデータとは、一般的に「既存の技術では管理が困難なデータのまとまり」と定義されることが多い。

ビッグデータを管理するのが困難な理由は、3つのキーワード「Volume(量)」「Variety(多様性)」「Velocity(発生速度や更新頻度)」で表わされるビッグデータの特性にある。ITで処理されるデータの量は飛躍的に増えており、その種類もソーシャルメディア上のテキストデータから映像や音声、センサーデータなどと多様である。加えて「Suica」や「PASMO」など交通系ICカードの履歴データのように、量だけでなく速度や頻度が重要なデータもある。ビッグデータというとデータの量にだけ目が向きがちであるが、このようなデータの性質についても着目する必要がある。

しかし、これだけでは現在のビッグデータをめぐる問題のすべてをとらえることはできない。野村総合研究所(NRI)では、ビッグデータをより広く定義する必要があると考えている。

具体的には、ビッグデータとは「Volume、Variety、Velocity(3V)の面で管理が困難なデータ、およびそれらを蓄積・処理・分析するための技術、さらにデータの本質的な意味を洞察できる人材や組織」を含む包括的な概念である(図1)。

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