ビッグデータ

詳しく説明すると

ビッグデータとは、量が膨大で、形式も更新の速さもさまざまなために、従来の管理の道具では扱いきれないデータ群を指す言葉です。

言葉として広まったのは2010年代で、買い物履歴、位置情報、センサーの記録などが大量に集まるようになり、「これを分析すれば商売が変わる」という文脈で使われました。AIの時代に入って、この言葉は学習の話と合流します。大量のデータから機械にパターンを見つけさせる、というAIの育ち方そのものが、ビッグデータの発想の延長線上にあるからです。

たとえるなら、何十年ぶんの伝票が詰まった倉庫です。そこに商売のヒントが眠っているのは本当ですが、日付も分類もばらばらのまま積んであれば、探す費用のほうが高くつきます。倉庫の広さを自慢するより、棚と台帳を作るほうが先です。

中小企業にとっての実際的な話をすると、自社のデータは「ビッグ」である必要がありません。顧客名簿、売上の記録、問い合わせの履歴。この規模のデータでも、正確に付けられて形式が揃っていれば、AIに渡して要約や傾向の整理をさせる材料として十分に働きます。むしろ大量で雑なデータより、少量で正確なデータのほうが役に立つ場面が多いのが実感に近いところです。

提案書でこの言葉に出会ったら、確認は一つです。「ビッグデータを活用」の元になるデータは、具体的にどこにある何で、その整理は誰がやるのか。データの用意と掃除が自社持ちなら、その工数まで含めて見積を読む必要があります。

関連語: 「データセット」 「学習」 「DX(ディーエックス)」