データは情報ですが、ほんの一部に過ぎません。ある事象について、あるいは人の健康に関わる要因について、細部にわたって処理するデータはそれほど多くありません。データについて語るとき、私たちは情報の収集、整理、保存について考えます。

インターネットの時代になって、世界中の企業や組織が膨大な量のデータを収集し、今、私たちが議論している問題の規模は指数関数的に拡大しているのです。今、ビッグデータによって、私たちの生活に大きな影響を及ぼしています。

ビッグデータは何ですか？

ビッグデータは、従来の情報管理ツールでは対応できないほど大規模なデータであり、その収集にはさまざまな形態があります。

ビッグデータの例

• Twitterのサーバーに保存されたツイート
• 移動中のクルマを追跡して得たグーグルの情報
• 記録された当初にさかのぼる国の地方選挙と国政選挙の全結果
• 誰がどの病院でどんな治療を受けているか、健康保険会社はどこまで知っているのか
• クレジットカードに表示される購入品の種類と場所
• 人々はNetflixで何を、いつ、どこで、どれくらいの時間見ているか

ビッグデータ技術は何ですか？

私たちのコンピューターは、かなりの量のデータを管理することができます。スプレッドシートに詰め込むことができるすべての情報を想像してみてください。データベースソフトは、より大量の情報を扱うことができます。これらのツールは、ノートやフォルダーでいっぱいになった棚を必要とするデータを、ハードディスクに詰め込むことができます。

しかし、これらのツールは、ビッグデータと呼ばれるすべての情報量を扱うには十分ではありません。そのため、新たな手法を開発しました。クラウドコンピューティングは、私たちのパソコンから遠隔地のサーバーに作業を移行させます。そこから、さまざまな方法で情報にアクセスし、活用することができるのです。

ビッグデータの注目すべき活用法

ビッグデータはそれ自体で生まれるものではなく、いくつかのトレンドがその存在を後押ししています。

モノのインターネット

今皆さんが知っているインターネットは、人のインターネットです。人と人がコミュニケーションをとり、機械がそれを促進する場所です。人がデザインしたウェブサイトを見ることができる。人が入力した文字を読み取るのです。

Internet of Thingsとは、人が介在せずに機器同士が直接通信を行うネットワークのことである。天候を監視する装置。スマートサーモスタットは、これらの情報にアクセスし、家庭内の温度を調整することができます。

ビッグデータとモノのインターネットは相互に依存しています。これらのデバイスは、利用可能なすべてのデータのおかげで、独自の行動を取ることができます。このように動作する機器が増えれば増えるほど、データは増えていきます。

機械学習

機械学習とは、コンピュータがデータから学習する能力のことである。パンドラ・ラジオは、こうしてあなただけのスタイルを形作っていくのです。YouTubeやNetflixでは、コンテンツの推薦にも機械学習が活用されています。

これらの予測は、アルゴリズムによるものです。グーグルの検索アルゴリズム？Facebookのニュースフィードに何を表示するかを決定するアルゴリズム？全ては機械学習の成果です。

これらは、機械学習アルゴリズムが私たちの日常生活にどのような影響を与えるかを示すほんの一例に過ぎません。

人工知能

人工知能は、機械学習の次のステップです。ここでは、コンピュータはデータから学ぶだけでなく、その情報を使って自ら意思決定を行い、自らの行動を形成する。

マイクロソフトとグーグルは、人型ロボットの開発に取り組んでいる。技術の進化は、コンピュータの思考能力が人間の思考能力を超える勢いで進んでいます。

は何ですか？

ビッグデータのソース単体では何もわからない。誰かが情報を意味づけしなければならない。それがビッグデータ解析の分野であり、意味不明な情報の塊を見て、何が分かるかを考えることです。

今日、ますます多くの組織が新しいビッグデータプロジェクトに着手しており、各社はさまざまな分野で独自のビッグデータ分析を提供するために競い合っています。このような行動を通じて、現代のレデラーであっても、ビッグデータが人生に影響を与えるのです。

なぜ、このようなことをする必要があるかというと、適切なインサイトがあれば、ビッグデータは多くの良いことをもたらすからです。

ビッグデータのメリット

ここでは、ビッグデータで成果を上げている分野を紹介します。

医療ビッグデータ

ヘルスケア業界は、新しい技術をいち早く取り入れることができない業界です。プロバイダーによっては、まだ紙からデジタルストレージへの移行が進んでいないところもあります。とはいえ、ビッグデータで成果を上げている分野もある。ひとつは、統合の領域です。保険会社や医療機関は、保険金請求、レントゲン、医師の記録、処方箋など、異なるソースからのデータの統合に取り組んでいます。

医療データの統合が進めば、より良い医療をより低いコストで提供できると多くの人が考えています。今年初め、アマゾン、バークシャー・ハサウェイ、JPモルガン・チェースの3社がヘルスケア分野での協業を発表した際、テクノロジーを重点分野としたことは、『ガーディアン』紙が報じている。

金融ビッグデータ

金融業界では、コンピューター分析に基づく意思決定という考え方が全面に押し出されています。ウォール街のフラッシュ・クラッシュは、相場の状況に応じて、人の手を介さずに機械が素早く株を売り抜ける自動売買によって引き起こされた。これは高頻度取引と呼ばれるものです。

金融データサイエンティストは現在、ビッグデータを使って、将来どの銘柄が成功するか、いつ暴落が起こるかを予測しています。また、銀行はビッグデータを収益拡大の手段として捉えています。

Eコマースとマーケティングにおけるビッグデータ

私たちは買い物をするとき、多くの情報を生み出します。お店では、クレジットカードやポイントカードが私たちの買い物をすべて記録しています。お店によっては、カメラを使って、私たちの**を追跡し、お店のどの部分が最も私たちの関心を引くかを調べることもあります。オンラインでは、買い物をする前にアカウントを作成し、購入した商品だけでなく、閲覧したすべての商品を追跡することができます。

ショップのレイアウトは、消費者の関心や行動に基づいています。オンライン販売者は、デモグラフィック情報やその他の指標に基づいて、私たちが見るものを決定します。アマゾンの新しい実店舗は、2つの世界が融合した例と言えるでしょう。

フェイスブックやグーグルは、他の広告手法やプラットフォームよりも、特定の消費者グループに的を絞った広告を販売することができるため、利益を上げているハイテク企業である。これは、私たちがサービスを利用する際に提供する、あらゆる情報のおかげなのです。

ビッグデータは危険か？

ビッグデータは有望だが、リスクももたらす。まず、プライバシーの侵害があります。人類の歴史上、最も多くの人が私たち一人ひとりのことを知るようになりました。住んでいる場所だけでなく、どこに行き、誰を愛し、どう暮らし、何を考えているのか、簡単に知ることができます。

そのため、個人も社会も**耽溺しやすくなっています。私たちは、だまされてパスワードやクレジットカード番号を教えたり、影響を受けて支持していない候補者に投票したりすることがあります。データが増えれば増えるほど、広告主やメディア企業は私たちの欲望や価値観を形成する方法を得ることができます。

私たちに関するデータはかつてないほど多くなり、より多くの場所に保存されています。そのため、攻撃対象が増えることになります。自分たちのマシンを守るだけでは、もはや十分ではありません。データ漏洩は今や日常茶飯事で、私たちのデータは手に負えなくなる可能性があります。

Facebookのように、外部からの攻撃から私たちのデータを守ることに長けている企業でさえ、そのデータを使って怪しげなことをすることがよくあります。

そして、ビッグデータによって予測できる情報を、人々がどう扱うかというリスクもあります。不健康な食習慣を持つ人に健康保険料を多く請求するか？犯罪が増えると予測される地域では、取り締まりを強化すべきなのか？裕福な地域に住むオンラインショッピング利用者のために価格を上げるか？

ビッグデータ化が進む中、データの安全性を確保し、プライバシーを尊重し、価値観を守ることは、継続的な課題です。しかし、どう考えても、良くも悪くも、私たちはビッグデータの世界に生きているのです。