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ビッグデータとは?実用例と共に簡単に見ていこう!

こんにちは!デジタルマーケターのウマたん(@statistics1012)です!

ちょっと前に「ビッグデータ」というバズワードが流行りました。

いつ頃かなーと思ってGoogleトレンド見てみたところ、2012年頃からバズり始め、2013年~2014年にピークを迎えていますね。

今では、それほど頻繁に聞かれることはありませんが、今でもビッグデータはデジタルマーケティング業界の注目ワードです。

この記事ではそんなビッグデータについてまとめていきたいと思います。

ウマたん
ウマたん
ブームは落ち着いたけどまだまだノリにノッているワードだよー!

ビッグデータとは何か?

そもそも、ビッグデータとは何なのか。なぜ2012年頃から急にバズり始めたのでしょうか?

ビッグデータをコトバンクではこのように定義しています。

インターネットの普及や、コンピューターの処理速度の向上などに伴い生成される、大容量のデジタルデータを指す。
(出典:コトバンク

そう、ビッグデータとは端的に言うと「大量のデータ」。ビッグデータという名前の通りですね。ただ今までのデータと何が違うのかというとそれほど大きな違いはありません。

ビッグデータという言葉が登場した背景には以下の2つがあります。

・様々な行動がデジタルに繋がりデータ化
・大量のデータを保有し解析することのできるマシーンパワー

今まで取ることの出来ていなかったユーザーの様々な行動がデータとして可視化できるようになり、さらにそれらを貯めることのできるサーバーが登場。マシーンパワーが上がり大量のデータに対して複雑な解析手法を適用することができるようになりました。

これにより、ビッグデータが持つ莫大な価値が世の中に認識されるようになってきたのです。

今までも様々なデータはありました。しかし、2012年前後を境に技術革新によってデータの価値が爆発的に上がってきたのです。

ビッグデータと切っても切り離せない「ディープラーニング」という手法は、元々古くからあったニューラルネットワークという手法を複雑にしただけなんです。

実は「ディープラーニング」は、何ら新しいアルゴリズムではないんです。マシーンパワーの上昇により複雑なモデルでも計算できるようになったから生まれた手法なんです。

トロント大学のチームがディープラーニングを用いて圧倒的勝利を勝ち取ったのが2012年。ビッグデータがバズリ始めた時期と被っています。

ビッグデータの実用例

ビッグデータの利用方法は様々です。ちょっと古い例ですが、いくつか見ていきましょう!

ウォルマートの例

有名な話ですが、ウォルマートで「おむつを買っている人が同時にビールも買っている」ということがビッグデータから分かったため、おむつコーナーにビールを併設したら売上が伸びたという話があります。

非常に分かりやすいビッグデータを活用した例ですね。膨大なPOSデータがあるからこそ法則が見えてきた例です。

これは一種のレコメンドであり、Eコマース領域では頻繁に行われています。A商品を買っている人がB商品を購入しやすいからレコメンドする仕組みをアイテムベースの協調フィルタリングと言います。

レコメンドに関しては以下の記事に詳しくまとめていますので良ければご覧ください!

レコメンドで使われる4つのアルゴリズムを簡単に紐解く!こんにちは! 消費財メーカーでデジタルマーケティングに携わっているウマたん(@statistics1012)です! ECサイ...

ちなみにこの有名なウォルマートの話は作り話らしいです笑

Googleの例

続いて、Googleの例。

こちらの書籍に載っている例です。(洋題はBig Data)

鳥インフルエンザがアメリカで流行った時、流行源を特定するのに政府機関は物凄く時間がかかっていました。

インフルエンザは発症するまでに時間がかかり、体調が悪いと感じ病院に行ってやっとインフルエンザということが認識されるため、どうしても時間的ラグが生じてしまうんです。

それを解決したのがGoogle。体調がおかしいぞと感じた人は病院に行く前にGoogleで調べます。

大量の検索データを保有しているGoogleは、その検索データを用いて鳥インフルエンザの流行源を突き止めることに成功したんです。

ビッグデータ まとめ

ビッグデータについて見てきました。

ビッグデータという言葉自体はピークを終えていますが、これからも様々なデータが取得できるようになりデータの価値は上がっていきます。

自動車や家電などのデータがインターネットにつながるようになると(IOT)、またまた大きなブレークスルーが生まれるでしょう!

データの未来から目が離せません。

ビッグデータやAIに関するオススメ本を以下の記事にまとめていますので良ければご覧ください!

書籍
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