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モバイルデバイス、ソーシャルメディア、およびその他の非構造化ソースからのデータの使用により、データ量は急速に増加しています。 Hadoopなどのビッグデータテクノロジーは、さまざまなソースで大量のデータを分析する新しいアプローチを導入することで、ビジネスの世界で運転席に乗っています。
ビッグデータは、タイムリーにデータを管理および分析する組織の能力を超えるデータの量、種類、速度として定義されます。 ビッグデータの真の利点は、事実に基づいた迅速な意思決定のために収集でき、ビッグビジネスの意思決定につながる場合に実現します。 そのため、ビッグデータを探索して活用できる組織には、明確な利点があります。 ここでは、ビッグデータができること、1つのデータが豊富な分野でそれをどのように適用できるか、ビジネスおよび政府の他の分野にどのような広範なアプリケーションがあるかを見ていきます。
データ爆発
ビッグデータを定義する最良の方法は、「私たち全員が毎日作成し消費する情報の量と複雑さの増大です」とIBMのヘルスケアおよびライフサイエンス向けビッグデータソリューションのディレクターであるチャーリー・シックは述べています。 実際、私たちは毎日、さまざまな購入取引記録から医療の医療画像、科学研究の調査結果、ソーシャルメディアメッセージまで、さまざまなソースを使用して約2.5キロバイトのデータを作成しています。
検索エンジンとTwitterなどのソーシャルメディアは、大規模に収集される小さなデータの新しいインスタンスを設定しました。 これも、このデータの収集と管理に関する考え方を変えました。 現在の文化では、これらの小さなデータを短時間で大量に消費しています。 このアプローチは、データ管理のエキサイティングな機会と同様に大きな課題を提示します。 ビジネスモデルを成功させるには、小規模でますます多様化する方法でキャプチャされた大量のデータを処理できる必要があります。
データの量を考えると、データを収集するための効率的なメカニズムを見つけることは困難です。 医療とソーシャルメディアのデータの場合を考えてみましょう。 これらの領域には両方とも大量のデータがあります。 これらのフィールドのデータ収集は、ビッグデータの進化における重要なステップです。 データを収集する適切なメカニズムがなければ、正確な結果を得ることができません。
ビッグデータの調査と処理
今後、ビッグデータを探索して活用できる組織は、より証拠に基づいた意思決定を迅速に行うことができると考えられています。 ビッグデータを使用すると、ほぼすべての分野でいくつかの重要な質問に対する回答を簡単に提供できます。 ただし、ここでは、ビッグデータが大きな影響を与える力を持つ分野であるソーシャルサービスセクターに注目します。
たとえば、ビッグデータは次の質問を分析して回答し、最終的にはより良い患者転帰を提供できるはずです。
- 再入場と社会サービスへのアクセスとの相関関係は何ですか？
- 滞在期間と介入の有効性との間に相関関係はありますか？
- 自宅の住所と訪問頻度の間のリンクは何ですか？
- 家族の状態、介入、および結果の間のリンクを見つけて、それらがケアシステムに入るときに同様の介入候補を特定するのに役立ちますか？
- 10代の妊娠や家庭内暴力などの負の傾向に対応する、または先へ進むためにプログラムを調整するように導く人口のセグメントに対する洞察はありますか？
ビッグデータにより、これらの状況を処理し、問題の理由を発見することができます。 これは、特定された問題を根絶するのに役立ちます。 問題を発見するには、トレンドと履歴データを見るだけです。 ソーシャルメディアでは、データの分析中に傾向分析メカニズムが必要です。 分析するデータのセットが大きいほど、より良い、より正確な結果が得られます。 ビッグデータは、大量のデータを処理する方法を提供するだけでなく、幅広いデータを処理するための革新的なソリューションも提供します。 ビッグデータには、構造化データ、非構造化データ、および半構造化データのセットを処理する機能があります。 （詳細については、ビッグデータが解決できる5つの実世界の問題をご覧ください。）
社会科学におけるビッグデータ分析
ソーシャルデータ分析は、ソーシャルデータの分析に他なりません。 このデータはどのフィールドからでも取得できます。 前述のように、特定の分野での高校の退学などの否定的な結果の正確な理由を見つける必要があります。 問題が特定されると、状況の処理が容易になります。 ビッグデータは、これらの洞察を見つけることを可能にするツールです。
