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ビックデーター…
最近耳にする「ビックデーター」ってつまりはどういうものなのでしょうか。 なんか多量のものから抽出した情報という認識なんですが。
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アメリカでの話。 中学生の娘さんに、ベビー用品の通信販売のDMが来て、お父さんがそのDMを送った会社にクレームの電話をかけました。 電話先の担当者は、間違っていないと回答し、お父さんを激怒させました。 後日、娘さんから、妊娠したことの相談をされ、その会社の判断が正しいことが分かりました。 その娘さんの診療情報やベビー用品の購入が知られたわけではありません。 日頃の購買動向の変化や、監視カメラなど、ネットにつながった大勢の人たちの行動を分析した結果、最近妊娠したばかりの女の人と判断されたんです。 その通販会社は、その都市の入手可能なあらゆるデータを分析して、妊娠したばかりの女性に、少しでも他社より早く自社製品のDMを送ろうとしました。 その結果、家族どころか本人も妊娠を知らないタイミングでDMが届いた、ということです。 ビッケデータをつかうと、こういうことが可能になります。 例えば、フェイスブックは、ネット上の画像データ、動画データから、個人を特定する仕組みの特許を持っています。 ネット上のある人の画像から、フェイスブックに本人や友人がアップしているデータと照合して、その人が誰で、いつ、どこのカメラに写ったかを把握するわけです。 この情報を企業に売ることで、利益を上げています。 人ひとりを追跡、分析するのではなく、大勢の大量のデータから、動きを得るわけですね。 日本の例だと、ソフトバンクは、すべての契約者の位置情報を把握しています。アプリを無料で配ることで、他社の情報も得ています。 それによって、いつ、どこで、通信や通話が切断されたか、その人の社会的な発信力とセットで把握しているので、どこに基地局を立て、どの地域は諦めるかを判断しています。 あきらめた地域では、解約無料などの施策をとって、つながりにくさの悪評が出るのを防ぎ、発信力の強い人にはつながりやすさを印象づけるわけです。
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- tanuki4u
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膨大なデータの分析は昔から有る話。 http://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E3%83%9E%E3%82%A4%E3%83%8B%E3%83%B3%E3%82%B0 データマイニングより引用 歴史 データマイニングの発展には、大量のデータ蓄積が可能となったことが直接的に関係している。デジタル形式でのデータの収集は、コンピュータを用いてデータ解析をすることを念頭に置いて1960年代には既に行われつつあった。関係データベースとその操作用の言語SQLが1980年代に出現し、オンデマンドで動的なデータ解析が可能となった。1990年代に至り、データ量は爆発的に増大した。 最近耳にするのは 1 新しい言葉だから 同じようなことが手を変え品を変え、名前を変えて出てくるものです 2 補完技術 個々のデータは穴あきだらけです。そのままでは分析できなかったが、欠落データの補完技術が向上したので、分析しやすくなった 3 政府の方針 http://blogs.itmedia.co.jp/business20/2013/05/e-stat-d800.html 2とも絡みますが、政府というのは膨大なデータの巣窟。2008年に活用させる方針を出した。穴あきの個別のデータを補完する根拠が出てきたわけです。 こういった背景があり、ビッグデータというワードが頻出するようになった
お礼
昔からあるものなんですね~ 最近生み出された技術かとおもってました… ありがとうございます!
http://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/h24/html/nc121410.html ここにそんなことが書かれています。 多量のものから抽出するのではなくて、逆です。 個人の小さい情報を集めて、処理・解析することです。 ビックデータは、小さいデータの集まりを解析し 今後の問題点をわかりやすくして 問題がある、と判断すれば、その対策を考える。 スマホや携帯の記す個人の位置情報を 集めて、この日人はそどう移動したのか? を判断したり カーナビの移動・停滞情報を集めて、解析する。 この日は暑かったから、海に行く車が多いね などと車1台1台の位置情報を集めます。 すると渋滞情報がわかりますから この道、もっと広げようか?ここに新しい道をつくるか? などが見えてきます。 ビックデータは、もともと私たち個人の生活スタイルの 情報を集めたデータです。
お礼
ありがとうございます! 便利な側面、なんかこわいかんじもしますね…
- IDii24
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ようするに処理しきれないほどの情報ということです。例えばネットに広がる情報の数。でも同じカテゴリーの場合、どこにどれほどの情報があるのか、場所や形は問題ではなく、それらを利用し役立てることが課題です。 昔なら一つのデーターベースにすべて同じ形式で格納し、取り出しやすい形にすることを目指してましたよね。でももはやネットの情報はそのレベルでは無いのです。でも有用な情報はそこらじゅうにある。これをどういう風に利用するべきか研究されているのです。 タグ付けであったり、レポジトリの設置、Mapなど。検索エンジンもその一つですがね。少し違います。 XMLは有用なキーワードの一つですね。ネット上にある情報を関連づける作業は進みつつあります。
お礼
ありがとうございます! 整理というより紐付け方…と考えたほうがよさそうですね。
お礼
使いようによっては便利だけれども、反面こわいです。 なんかエネミーオブアメリカをおもいだしちゃいました…。 ありがとうございます!