ビッグデータ解析（びっぐでーたかいせき）

ビッグデータ解析は、従来の処理手法では扱いきれないほど大容量で複雑なデータセットを分析し、隠れたパターンや傾向、相関関係を発見する技術です。Volume（量）、Velocity（速度）、Variety（多様性）の3Vと呼ばれる特徴を持つデータを統計学、機械学習、人工知能などの手法を用いて処理し、ビジネス価値の創出や社会課題の解決に役立てます。

関連用語と表現

類義語	データマイニング、データアナリティクス、データサイエンス
対義語	スモールデータ分析、従来型データ処理
言い換え	大規模データ分析、巨大データ解析、大量データ処理
関連用語	機械学習、人工知能、データウェアハウス

ビッグデータ解析では、構造化データ（データベースの表形式データなど）だけでなく、非構造化データ（テキスト、画像、動画、音声など）も対象とします。Apache Hadoop、Apache Spark、NoSQLデータベースなどの分散処理技術により、ペタバイト級の大容量データでもリアルタイムまたは準リアルタイムでの処理が可能になっています。 分析手法には、記述的分析（何が起こったかを把握）、診断的分析（なぜ起こったかを理解）、予測的分析（何が起こるかを予測）、処方的分析（どうすべきかを提案）の4つのレベルがあり、目的に応じて適切な手法を選択します。クラスタリング、回帰分析、決定木、ニューラルネットワークなどの統計・機械学習アルゴリズムを活用し、データから価値ある洞察を抽出します。

「ビッグデータ解析」の具体例

ビッグデータ解析は、5GやIoTの普及により今後さらに重要性が高まることが予想されます。エッジコンピューティングとの組み合わせによるリアルタイム処理の向上、プライバシー保護技術の発展、自動化されたMLOps（機械学習運用）の普及により、より身近で実用的な技術として社会に浸透していくでしょう。