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ビッグデータ活用を成功に導くクラウド利用のすすめ(前編)

ビッグデータという言葉の認知度は上がっているものの、多くの企業にとってコストやスキル面でのハードルはまだ高い。ビッグデータ活用を成功に導くクラウド利用について解説する。

 “クラウドファースト”という考え方が当たり前の時代になりつつある今、企業はどのようにクラウドを利用してシステムを変革すべきか――。第2回は、モノのインターネット(IoT)や人工知能といった注目キーワードの中心となるビッグデータと、そのためのクラウド活用について解説します。

 データ活用に新たな可能性をもたらすトレンドとして、近年、ビッグデータという言葉が多くの企業から注目を浴びています。特に最近では、ビッグデータと関連してIoTや人工知能といったキーワードもよく目にしますが、日々発生するさまざまなデータを活用するという観点では共通する部分が多いといえます。

 そもそもビッグデータとは何なのでしょうか。よく知られているのは、Gartnerが提唱した“3つのV”、つまりVolume(量)、Velocity(速さ)、Variety(多様性)で定義されるデータです。ビッグデータに関してはさまざまな解釈や定義があると思いますが、ここで議論するつもりはありません。重要なのは、そうした大量かつ多様なデータが私たちの生活や企業活動の中で日々発生し続けているという事実と、その全件データを使ってリアルタイムに活用できる安価な技術が生まれてきたということです。

 では、ビッグデータ活用にはどのような要素が必要なのでしょうか。データの取得や蓄積、分析、活用、アクションなどどれも重要です。しかしながら、データ活用の観点で見ると、これらの要素はビッグデータ以前の時代と何も変わっていません。何が変わったのかと言えば、その要素を構成する技術が進化したのです。

 「うちの会社にはビッグデータと呼べるような大量のデータなんて存在しない」「ビッグデータの前にスモールデータの活用だ」といった声もよく耳にしますし、それを否定するつもりはありません。ですが、ビッグデータの活用技術が一般企業でも利用できるようになることで、大量のデータから新たな価値を生み出すだけでなく、既存システムのコスト削減にもつながるとすれば、話を聞いてみたいと考える人も少なくないでしょう。

 ビッグデータ活用のために生まれてきた技術にはどのようなものがあるのでしょうか。「大量かつ多様なデータをどのように蓄積し、管理するか」という観点から、オープンソースの分散並列フレームワーク「Apache Hadoop」と、従来のリレーショナルデータベース(RDB)とは異なる「NoSQL」、そして現在も多くのシステムで使われているリレーショナルデータベース管理システム(RDBMS)に焦点を絞って、その特徴と活用例を紹介します。

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