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ビッグデータとは

世の中のIT技術が進歩するにつれて、今まででは考えられないようなサイズの大きなデータ(=ビッグデータ)を用いたビジネスを進めることができるようになりました。
ここでは、ビッグデータとは何か、何ができるのかということをご紹介します。

ビッグデータとは何か

ビッグデータとは、従来の技術では扱うのが困難であるような非常に大きなデータのことを指します。
こういったデータには、一見価値の無いデータに見えることもありますが、正しく分析することで眠っていた価値を掘り出し、新たなビジネスへ繋がる足がかりとなることもあります。ここではビッグデータの概要についてご紹介します。

ビッグデータ利用の現状

多くの会社では現在、何らかのログやデータを蓄積していると思います。しかし、それらのデータを有効活用できている企業がいる一方で、「とりあえず」ためている企業も少なからず存在していると思います。
また、そもそもデータとして発生しているが不必要なものとして捨てているケースもあるかもしれません。
こういったデータを収集し、活用するのはもはや当然のこととなっています。
これはかつて、技術革新によってビジネスの現場にITが急速に利用され始め、今ではITを駆使していない企業が存在しないまでになったのと同じ状況であるともいえます。

ビッグデータは宝の山

各種デバイスから集めたビッグデータは、一見すると役に立たないデータに見えることもあります。
しかし、統計分析や機械学習、深層学習、AIなどを駆使して分析/可視化を行うことで、初めて価値を創造することができ、また、時にはビジネスに大きなブレイクスルーを与えるような法則や気付きを得ることもあります。
そういった意味で言うと、社内でデータを貯めこむだけでいることは、競合他社にすでに遅れを取っている可能性があり、何もしていないことがリスクとなっていることもありうるのです。

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ビッグデータ分析

ビッグデータは、Excelなどの旧来のBIツールなどではデータの大きさから起因する速度の低下などで、効率的な分析は困難を極めます。
また、一つ一つのデータを人が点検するのは困難な場合も多く、ビッグデータ分析には専用の処理が必要となってきます。ここでは一般的なビッグデータ分析のやり方についてご紹介します。

分析フロー

分析は大きく3つのフェーズにわかれています。
1つめのフェーズでは、ビッグデータを分析しやすくするために間引き/補完/加工します。
2つめのフェーズでは、実際に分析を実施し、結果を見やすく加工/可視化します。
3つめのフェーズでは、担当者が結果が何を表しているのか解釈/判断します。
このようなサイクルでビッグデータを分析し、ビジネスへ活用していく流れが一般的となっています。

分析手法と対応する Google Cloud Service のサービス

分析手法にはいくつか種類がありますが、大きく分けると以下のように3つに分類することができます。なお、[]内は Google Cloud Platform で対応しているサービスの一部を挙げています。
・統計分析 : [ Big Query / Cloud Dataproc / Cloud Datalab ]
・機械学習 : [ Vision API / Cloud Machine Learning / Cloud Dataproc / Cloud Datalab ]
・深層学習/AI : [ Cloud Machine Learning / Cloud Dataproc / Cloud Datalab ]
下に行くほど高度な技術となり、得られる結果も異なってきます。また、それぞれの手法はコストが異なり、やりたいことにマッチした手法を選択する必要があります。

分析のコツ

ビッグデータの活用が叫ばれてから久しいですが、実際の所、ビッグデータを本格的にビジネスに活用できている企業は未だそう多くないのが現状です。
一方で、早くから自分たちのデータに価値を見出し分析を進めていた企業も存在し、そこには確実に差が生まれている状況です。
このような背景から、ここではできるだけ効率的に結果を出しやすくするためのコツをご紹介します。

何をしたいか明確にする

データ分析はシステム開発とよく似ているポイントがいくつかあります。
その一つが、予めやりたいことを明確にする必要があるということです。
データ分析は試行錯誤の繰り返しで、分析したからすぐに/必ず良い結果が得られるとは限らないものです。
そのような性質から、分析を始める前にこのデータで何ができそうかというのと、企業の課題を照らし合わせた後に方向性を決定しておく必要があります。

社内/社外のデータを横断的に活用

分析対象となるビッグデータは大きければ大きいほど、種類が多かれば多いほど様々な観点から分析することができるようになります。
こういった側面から、自社内のデータに関わらず、グループ会社/関連会社とデータを連携し、さらなるデータ活用を行うケースも増えています。
また、天候情報や地形データといった、公共機関から公開されているデータやテレビの視聴データやインバウンドのGPSデータなどを社外へ公開している企業も増えてきています。
こういったデータを横断的に活用することで、より多角的に分析を行えるようになり、選択肢を増やすことができる様になります。

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