ビッグデータ

ビッグデータとは

いろいろな意味がある言葉です。至るところで目にする言葉です。「1984」の「ビッグブラザー」や、米国小売大手の Target 社がティーンエージャーの妊娠を本人より先に察知するというようなこわい話のイメージが湧いてきます。現実には、「ビッグデータ」の定義が数多く出回っているため、すべてを整理して把握するのは困難です。 この用語は、意味のないバズワードのようなものになってしまっています。Forbes 誌が、かろうじて有用な定義を示しています。「ビッグデータとは、継続的な発見と分析の源になる、社内外の従来のソースやデジタルソースから得たデータの集まりである」DataRobot の定義では、ビッグデータは企業が活用できるデータの量、速さ、多様性を指します。合計で 1 日あたり約 250 京バイトが生成されているのです。これらのデータは、効果的に利用すれば、組織の意思決定に欠かせないものになる可能性があります。ただし、そのような膨大なデータポイントから有意義なインサイトを得ることは、困難または不可能な場合もあります。

ビッグデータが重要である理由

データ生成の速度は急激に上がっていて、その傾向には変化の兆しがありません。これらのデータは、さまざまな業界の企業が、自社の業務運用、顧客ベース、業界のトレンド、製品の販売機会について理解を深めることができる大きな機会を提供します – ただし、データを効果的に分析する方法を見つけられればの話です。入手できる大量のデータを活用する企業は、競争上の優位性を大幅に高めることができます。もはや、ビッグデータ分析を実装するかどうかに選択の余地はありません。実装しない組織は取り残される運命にあるからです。

アルゴリズム + DataRobot

組織はビッグデータプログラムとつきあっていく必要があると言ってよいでしょうが、ビッグデータに重要性をもたらしている特性、つまり量、速さ、多様性そのものが、利用の障壁になります。どの企業でも、現在入手できるデータの量が膨大になっているため、1 人の人間、または専任のチームでさえ、それらのデータを効率的に分析して有意義なインサイトを引き出すことはできないのです。DataRobot の自動機械学習プラットフォームでは、巨大なデータリポジトリから実用的なインサイトを得るためにかかる時間が大幅に短縮されるため、企業はビッグデータを活用して、収益に明らかに影響を与える予測モデリング機能を構築できます。さまざまな業界の企業が予測モデリングの効率10 倍に高めたため、アイデアをすばやくテストしたり、既存のモデルを繰り返し使用したりできるようになっています。DataRobot なら、「ビッグデータ」もそれほど「ビッグ」には見えないでしょう。