2015ビッグデータとは何か最近ではすっかり日常的に使われるようになったビッグデータという言葉。データを大量に蓄積しておいて、データマイニングによって規則性などを発見してビジネスに生かす、という手法は昔から行われており、DWH(データウェアハウス)という用語で表されていました。データの倉庫ということですね。目的をもって集めたデータとは異なり、とにかくいろいろなデータを集めて集まったものを分析して何か有益な情報を導く、ということですね。これとビッグデータの活用とはどうちがうのでしょうか。実は内容はあんまり違わない部分も多いです。大きな違いとして、ビッグデータと言った場合には、とにかくデータの量が多いということです。最近の処理する側のコンピュータのハードウェア的な能力の向上(ストレージやメモリの大容量化)及びデータを収集する機器の技術向上によってビッグデータが集めやすくなおかつ処理がしやすくなったことから、ビッグデータという新しい名前を付けてみた、という感じですかね。データを収集する機器というのは、各種のセンサがあげられます。ある農作物の収穫時期を予測しようとしたとき、現在であれば、畑にセンサをつけてピンポイントでこれらを測定してデータを集めることができます。通信機器が発達し、ストレージの容量も大きくなっているため、測定する時間間隔を短くして大量のデータを集めても平気です。これらはデータ量が多ければおおいほど正確に予測が出来ると考えられるため、有効なビッグデータの利用方法と言えます。http://www.calbee.co.jp/potatochips/doumei/seiiku.htmlこのほか、話題のものでいえば、交通系ICカードによって集められる人の動きのデータや、多店舗で使える共通ポイントカードによって集められる消費行動のデータなど、ビッグデータの代表的な活用方法となっています。ビッグデータが集めやすく処理もしやすくなったといっても、やはり中小企業にはかなりの負担といなる費用が掛かります。統計学的な手法を使えば、十分なサンプル量さえあればビッグデータでなくてもデータマインニングは可能です。