「ビッグデータ」（Big Data）とは、数百テラ（1兆）バイトからペタ（1,000兆）バイト級の膨大なデジタルデータの集積のことです。ビッグデータには文字、数字、図表、画像、音声、動画など、さまざまなタイプのデータが含まれます。従来、こうした大容量データは取り扱い自体が困難でしたが、データ管理テクノロジ―の進化と低価格化により、効率的、効果的な処理・活用が可能になり、ビッグデータの解析から得た知見を、マーケティングなど企業経営や新しいビジネスの創造に活かそうという動きが活発化しています。
GPS（位置情報サービス）やSNS（ソーシャルネットワーキングサービス）などの定着、スマートフォンなどのモバイル端末の普及により、インターネット上に保存・蓄積されるデータが爆発的に増えています。従業員1,000人以上の米国企業では、平均235テラバイトの「ビッグデータ」を管理しているといわれます。これが数量的にどれほど“ビッグ”なのかというと、カリフォルニア大学バークレー校の試算では、米国議会図書館の誇る2,000万冊以上の蔵書のデータ総量が10テラバイトですから、その数十倍の規模。まさしく膨大な情報量になるわけです。
ビッグデータで注目すべきなのは量が多いというだけではなく、そのデータの中身。多くの日本企業でも、売上データや在庫管理データなど、汎用データベースに収められるように「構造化」（整理）されたデータはもともと大量に保有しています。しかしビッグデータの特徴は、メールやSNSへの書き込み、音声や画像、動画といった数値化されず、データベースに収まらない「非構造化データ」が全体の8～9割を占めること。しかもこうした非構造化データは時々刻々と生み出され、急激に増え続けています。
SNS上の話題を分析して消費者の興味の方向性を探ったり、消費行動を予測したり、またコールセンター内に蓄積された音声データを分析して顧客対応の改善に活かしたりするなど、ビジネスに変革をもたらしつつあるビッグデータ活用の可能性に、多くの企業が期待を寄せています。
目下の課題は人材不足。特に大量のデータから有用なモデルやパターンを抽出できるデータ分析のスペシャリストは、世界的に足りないのが実情です。いち早くビッグデータ時代が到来したアメリカでは、応用統計学に通じたデータ解析能力のある人材が14万～19万人ほど不足しているといわれます。
製品開発やマーケティングに役立つビッグデータ分析をてこに、システムの受注を増やしたい国内のIT各社も、人材の確保・育成に向けて動き出しました。日本IBMやNTTデータでは、社内の既存組織を活用してスペシャリスト養成を“内製化”。データ分析の専任部門に、システム受注を目指す事業部から若手社員を送り込み、専門知識やノウハウを習得させています。対照的に伊藤忠テクノソリューションズでは、分析システムを手がける海外のIT企業に社員を派遣、3ヵ月～半年の短期間で技術者を育成する方針です。
