ビッグデータとは？

ビッグデータの意味

従来の一般的なデータベース管理手法では扱いきれないほど、量（Volume）・種類（Variety）・発生速度（Velocity）が大きいデータ群の総称。

ビッグデータの具体例

SNSの投稿ログ、店舗のPOSデータ、IoTセンサから絶え間なく送られてくる稼働データなどはビッグデータの典型例で、これらを分析して経営判断に活かす取り組みが広がっている。

ビッグデータは試験でどう引っ掛けられる？

「単に量が多いデータ」ではない。量・種類・発生速度の3つで捉え、SNSの投稿や画像・音声など形が揃わない非構造化データを含む点が要点。分析手法であるデータマイニングやAIそのものを指す語ではない。

ビッグデータと関連する用語

• データサイエンス・データマイニング

ビッグデータが出た過去問

• データサイエンティストの主要な役割はどれか。

  正解：情報科学についての知識を有し，ビジネス課題を解決するためにビッグデータを意味ある形で使えるように分析システムを実装・運用し，課題の解決を支援する。

  要点：データサイエンティストは分析で事業課題の解決を支援する

  データサイエンティストは、統計や情報科学の知識を用いて大量・多様なデータを分析し、そこから得た知見をビジネス課題の解決に結び付ける役割を担う。分析のための仕組みを設計・実装・運用し、経営や現場の意思決定を支援する点が特徴である。ほかの選択肢はシステム監査人、ネットワークエンジニア、プロジェクトマネージャの説明である。

  出典：平成30年度 秋期 情報セキュリティマネジメント試験 午前 問47（IPA）

• コンピュータの能力の向上によって，限られたデータ量を分析する時代から，Volume（量），Variety（多様性），Velocity（速度）の三つのVの特徴をも…

  正解：膨大なデータを処理することで，パターンを発見することに力を注ぐようになった。

  要点：ビッグデータ時代は大量データからのパターン発見が中心

  ビッグデータの時代には、標本抽出して厳密に因果を突き止めるより、大量のデータをそのまま処理して相関やパターンを見つけ、予測や意思決定に生かす方向へ重心が移った。多少のノイズよりデータ量の多さが価値を生むという発想である。

  出典：平成29年度 秋期 情報セキュリティマネジメント試験 午前 問46（IPA）

• ビッグデータの活用例として、大量のデータから統計学的手法などを用いて新たな知識（傾向やパターン）を見つけ出すプロセスはどれか。

  正解：データマイニング

  要点：データマイニングは大量データから傾向や規則を発掘する

  データマイニングは、蓄積された大量のデータに統計的手法や機械学習を適用し、人が気付いていない相関や傾向、パターンといった知識を掘り出すプロセスである。データを蓄積する基盤であるデータウェアハウスとは役割が異なり、分析の対象と手段の関係にある。

  出典：平成29年度 春期 情報セキュリティマネジメント試験 午前 問45（IPA）

• eコマース運営会社がビッグデータを用いて新たなニーズを発掘し、その後のビジネス戦略に生かそうとしている。ビッグデータの収集から活用までのフローは、a「ビッグデー…

  正解：機械学習を用いて自然言語処理やクラスタリングを行い、新しい傾向を導き出す。

  要点：収集・整備・分析・活用のうち、分析は傾向を導き出す工程

  この4段階では、収集で外部からデータを取り込み、整備でノイズ除去や表記ゆれの修正を行い、分析で統計処理や機械学習によって傾向を導き、活用で戦略立案につなげます。機械学習による自然言語処理やクラスタリングで新しい傾向を導き出す作業は、まさに分析の段階に当たります。

  出典：令和8年度 （公開問題） 情報セキュリティマネジメント試験 kamokuAB 問11（IPA）