よく話題にあがる「ビッグデータ」という言葉について、基本的な解説をしているよ。初心者向けなのでこの動画だけでは理解は深まらないけど、企業のDXを検討するうえで欠かせない領域だし、データに対して苦手意識があってまったく知識がない人には、いいきっかけになる。

ビッグデータとは、文字通り膨大なデータのことで、それが何テラバイトか何ペタバイトかといった定義が注目されがちだけど、それを分析することで何らかの価値を生むデータである、ということが最も重要であることを忘れてはいけないと思う。

価値というのは、企業にとっては経済的な価値であることが重要だけど、それ以外にも交通事故を減らすとかの社会問題を解決したりする場合もある。いずれにしても、何の価値を生まないのであれば、どれだけ大量のデータがあっても無意味だからね。

動画では、ビッグデータの特徴について、価値（Value）だけでなく、量（Volume）、速さ/頻度（Velocity）、多様性（Variety）、正確さ（Veracity）といった「5つのV」について解説しているよ。それぞれの意味については動画を見てほしいけど、これらの要素がある程度揃って、初めてビッグデータと呼ぶにふさわしい資産になるということだ。

この動画では、小売店舗が売上データや顧客データを分析して在庫管理や需要予測に活用するとか、オンラインショッピング会社が購入データや閲覧データを分析してマーケティングや広告に活用する、といった例に簡単に触れている。

他の動画では、回転すしのスシローがお皿にチップを入れて寿司ネタの需要を分析し、寿司の廃棄量が大幅に減少した例とか、自動車メーカーのホンダがカーナビのデータを分析し、事故が起きやすい場所を特定して対策につなげ、事故の件数を減らした例が紹介されていたよ。

同感だね。自社にとって必要な分析をするためのデータが、もし収集できていなかったのであれば、あらためて収集する方法を考えればいいわけだし。

5GとかIoTとかAIとか、大量のデータを収集、分析する手法が増えたのは確かだし、それで初めて可能になったことも少なくない。でも重要なのは、データを分析して価値を生むこと、特に企業にとっては経済的な価値を生むことであって、そこを強く意識せずに漫然とデータを収集、分析することのないようにしたいものだ。

なお、ビッグデータに関連するDX人材の職種として、データアナリストやデータサイエンティストといったものがあるので、そちらの動画もあわせて見ると理解が深まると思うよ。