モーリーのビ ジ ネ ス Tip【最低限知っておきたいビックデータのこと #２】

☆　最低限知っておきたいビックデータのこと

現在の　新技術　と呼ばれる　

代表的な AI 　ビックデータ　IOT について　

お話しています。

前回は　AIについて　お話しましたので

今回 　ビックデータについてです。

ビックデータが　

そもそも　何を指すのかについては

いくつかの　定義があります。

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その中でも　有名なのは　

アメリカの　調査会社である　

ガートナー社が　

定義した３V というものがあります。

これは

Volume

データ量が巨大である。　

Velocity 　

GPS の位置情報のようにデータが頻繁に更新される。

Variety

画像・動画・音声などデータの種類が多様である。

これら３つの頭文字を　取ったものです。

そして　

これまでの技術の進歩により　

今までは処理しきれなかった　

ビックなデータを　コンピュータが　

取り扱えるようになりました。
　

では　データが　ビックだと　

どんな良いことが　あるのでしょうか？

ビックデータが　価値あるもになったのは

前回　お話した

機械学習の進化　によるところが大きのです。

機械学習の得意領域は　

識別　予測　発見　でしたが

分析の質は　データの量によって　

飛躍的に向上していきます。

例えば　Amazonは　

Aという　食品を　買った人は　

Bという食品も　買う確率が高い・・・

という　顧客全体の過去データに基づいた　

レコメンドを　行っています。

この　レコメンドの質は　

データの大きさに　左右されます。

例えば　レコメンドのシステムが　

全く同じであっても

購入履歴が　数百件の

スモールデータだった場合には　

Aという商品を　買った人自体の

人数が少ないため・・・

全体的に売れているもの　や

Aという商品を買った　

わずか数人が　たまたま　次に買ったものを　

レコメンドされてしまいます。

一方　実際の　Amazonでは　

月に何億という大量の

顧客の行動データを　持っており

A商品を買った人が　次に何を買うかについての　

データも　大量に保有しています。

そのため　より一人一人の　ニーズにあった　

商品を　レコメンドできる　確率が高いのです。

Amazonの　レコメンドシステムは　

それ自体が　非常にすぐれたものですが

顧客の行動データが　ビックでなければ　

その優秀さを　

発揮することができないのです。

このように　

ビックデータを保有しているか

どうか・・・が

経営上の

危機になってしまう業界が　

今後　ますます増えていくでしょう。

本日は以上です。

それでは　皆さん　良い1日を

また　さよなら

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