特集：ビッグデータに関する用語

DXをデジタルトランスフォーメーションと読めるようになった方は多いと思いますが、AARRR、BI、BAなど、どんどん新しい用語がでてくるのがビッグデータ界隈の特徴の１つです。ここでは、ビッグデータに関連する用語をピックアップしたので、是非、こちらをご覧下さい。専門家と話す時の前提知識として、誰もが知っておく必修ワードを厳選してご紹介しました。
もちろん、ここで取り上げていない用語についても数多く検索いただけます。

サービス概要

用語集は、日本語、英字・数字・記号の両側面から、様々な用語を説明している用語集です。
ビッグデータに関するもの、AIに関するもの、システム開発に関するもの、マーケティングに関するもの、統計に関するもの、定量・定性解析・分析手法に関するものなど、多岐にわたっています。
もちろんbodaisのアプリに関するものなどもこちらで検索頂けます。

アナリティクス（Analytics）とは、分析、解析のことですが、ある目的に基づいて、様々な分析手法やソフトウェアベースの「アルゴリズム」を駆使しながら、データに潜んでいる特定のパターンや相関関係などの知見を抽出することです。
また、アルゴリズムという単語もよく使われますが、ビッグデータの理解という観点では、問題を解くための手順を定式化した形で表現したものををさします。

ビッグデータは、その名前の通り、巨大なデータの集まりです。
これを組織における課題解決といった目的に有益な情報に整理し、人間が判断できるように提示される必要があります。BI：Business Intelligence／ビジネスインテリジェンス）とは、企業が情報システムなどで蓄積しているデータを、業務や経営の意思決定に役立てるために分析し、加工することを意味しています。BIの特徴は、経営者や現場の担当者が、みずから情報システムにあるデータを抽出・分析し、有益な情報に加工することで、意思決定を迅速化することにあります。また、その有益な情報への加工には、しばしばデータの可視化が用いられるのも特徴的と いえます。

尚、BIでは、提示された情報は「過去のデータ」を元に作成されたものである点には留意。この過去のデータに基づいて意思決定を行うのはあくまでも使う側なので、可視化がきれいにされても、その情報の意味するところや、具体的な行動変容についてはさらに利用者に検討を要求されることもしばしばです。この点はBAとの違いでもあります。

BIと似ていますが、もう一つよく専門家に使われる用語にBA： Business Analytics/ビジネスアナリティクスというものがあります。
BIでの分析結果をもとに、さらに分析を加えて将来を予測し、次のアクションを決めることを目指す仕組みのことを意味しています。ポイントは、BIの目的が意思決定を迅速化するための支援であるのに対し、BAでは将来予測による意思決定そのものに重点が置かれていることです。
つまり、BAの理想形はデータから将来を予測して結果を最適化し、意思決定に至るまでのプロセスを自動化することにあります。
これにより、さらに組織内のアクションを高速にまわす、といったことが行えます。

ビッグデータをビジネス課題に活かすには、いくつかのプロセスを経る必要があり、1つのプロジェクトといえます。
そうしたプロジェクトを統括したり、顧客の課題を解析的に解ける課題なのか？を見極めたりするスキルを持った人物のことを、データサイエンティストとよんでいます。
また、データサイエンティストは、データアナリストと呼ばれる、データの可視化、定型分析、各種ツールを使った「運用」を担当する人材とチームを組んでビッグデータのプロジェクトを成功に導くことが多いです。

ビッグデータをビジネスに活かすという文脈で以前から使われていた言葉にデータマイニングがあります。
マイニングは「mining：採掘」といった意味があり、データからビジネスに役立つ知見を発掘するというとことから、データマイニングといわれるようになりました。
より具体的には、統計学、パターン認識、人工知能等のデータ解析の技法を活用することになります。

以前よりも遙かに容易に組織にはデータが蓄積可能になってきました。ところが、上述のように、データがあるだけではビジネスに役立つとはいえません。
データサイエンティストが率いるプロジェクトチームによって、ビジネス課題が解析にとけるかどうかの検証（PoC：Proof of Concept）を行うといったことも必要です。そうして、どういうデータがあれば解析を行う上で適しているかといった点が決まると、解析用のデータを蓄積する場所として、もともとあった基幹システムとは別に解析専用のデータベースとしてDWHを構築することがあります。
また、このDWHと基幹システムから、例えば定期的にデータを抽出する手段としてETLとよばれる専用のツールを利用する場合があります。ETLとはExtract（抽出）、Transform（変換）、Load（ロード）の略称で、複数のシステムに含まれているデータを抽出し、適宜データ変換と加工を行ったうえでデータの集積を行うデータウェアハウス（DWH）へ渡す処理を行います。