昨今のデジタル話題を語る際には
この「ビッグデータ」は避けて通れません。
今あなたが思い描く「ビッグ」のイメージを遥かに凌ぐ「ビッグ」な情報が日々集積&活用されています。
ビッグデータとは、組織が非常に大きなデータセットとそれらが保存されている施設を作成、操作、および管理できるようにするすべての技術を指す。一般的なデータ管理・処理ソフトウエアで扱うことが困難なほど巨大で複雑なデータの集合を表す用語である。組織が非常に大きなデータセットを作成、操作、および管理できるようにするすべてのものと、これらが格納されている機能を指す。
Wikipedia
現状ではデータの集まる施設やデータそのものでは無くて
集まったデータの価値について語られる文脈が多いです。
なのでデータの量よりも「ビッグデータの活用」的な活用要素ですね。
シンプルな例としては
Amazonなどで買い物する際に「オススメ商品」や「これを買った人はこんな商品も買ってます」とか出ませんか？
これはレコメンドと言って貴方の購入履歴や商品属性から探って購買意欲を誘っています。
Google検索した際に「○○では無いですか？」を見た事無いですか？
これはあいまい検索の答え合わせをしています。
通常の検索の場合は一字一句間違えなく入力しないとヒットしませんが、この機能でユーザーに判断させて類似値でも関連検索を可能にします。
（この人はこれを検索したかったけど、間違えて入力したなと）
身近でも日々データが集まり分析されています。
これらを総じて「ビッグデータ」と読んでいます。
ではもう少し身近なビッグデータ事例を
装置IoTで稼働率を取得：
中小企業なのでデータ取得してもビッグデータになりません。
→ビッグデータにはデータ量の定義はありません。なので1回/分でも1回/日データが集まって分析が出来ればビッグデータの分類です。
生産管理や経理システムなどで日々の集計データの履歴などもビッグデータです。単に履歴としてでは無く、分析して傾向を導き出したりして初めてビッグデータになります。
これを機会に単に履歴として集計しているデータを角度を変えて分析集計してみませんか？
今まで気づかなかった結果が見えて来るかもです。
ーPRー