データサイエンス設計マニュアル

360 12 章 ビッグデータ：スケールを追求

こういった効果の一部は綿密な正規化によって緩和できるが、分離が難しいほどデータと密着してい

ることも多く、意味のある長期的分析を不可能にする。

今後の課題

ビッ

グデータはそこにあるデータだ。優れたデータは課題の解決に適したデータである。解決し

たい問題に答えてくれないビッグデータは、バッドデータにすぎない。

12.1.2 3 つの V

経営コンサルタントたちは、ビッグデータを説明するための手段としてビッグデータの 3 つの V という

概念を生み出して、ビッグデータと通常のデータの違いを説明するための基礎を築いた。「3 つの V」とは、

量（volume）、多様性（variety）、速度（velocity）という 3 つの性質のことだ。この「3 つの V」を詳しく説

明しよう。

• 量：言うまでもなく、ビッグデータはリトルデータよりも大きい。この違いを表すものがクラスであ

る。データをスプレッドシートで表現できたり、1 台のマシンで処理できる世界ではなくなり、より

高度な計算基盤が必要になる。分析方法も効率上の理由から線形時間アルゴリズムに限定される。

• 多様性：周りから集めてきたデータは、一般に複雑で、行列ではとても表現できない。そのため、一

般性のない特殊な統合技法が必要になることが多い。

ソーシャルメディアについて考えてみよう。投稿には、テキスト、リンク、写真、動画などが含まれ

る。課題によっては、これらすべてが必要になることがあるが、テキストの処理には、リンクやマル ...