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最新動向

市場規模から見るビッグデータ最新動向

2013年頃から爆発的に広まった“ビッグデータ”というキーワードですが、当時は“よくあるバズワードでしょ”と気にとめない方が多かったのではないかと思います。

しかし2016年現在も予想を反し常にビジネスの中心にあることから、ビッグデータ分析に必要性をひしひしと実感しているのではないでしょうか?

今年は“ビッグデータ勝負の年”とも言われており、各企業の活用に注目が集まっています。

そして今回の記事では、市場規模からビッグデータの最新動向を割り出し、今後の展開を考えていきたいと思います。

ビッグデータを取り巻く様々な技術

2015年のビッグデータテクノロジー市場は947億7,600万円であり、前年比32.3%の急成長を遂げています。

ちなみにこの勢いは止まらず2020年までに平均年間成長率25.0%で拡大し、最終的な市場規模は2,889億円と5年間で3倍にも増加すると予測されているのです。

参考:国内ビッグデータテクノロジー/サービス市場予測を発表

ここではその市場規模の成長を支えている、ビッグデータを取り巻く技術について紹介していきます。

IoTデバイスによる膨大なデータの誕生

現在ビッグデータテクノロジーの中で最も注目されているものと言えば、やはりIoT(Internet of Tshings)ではないでしょうか?

“モノのインターネット”とも言われ、今後数年ではIoTデバイスは世界で数百億台も普及すると言われています。

そしてこのIoTデバイスが生み出すものこそビッグデータそのものです。

各IoTデバイスに取り付けられたセンサーからは様々な情報が生成され、現在の数倍あるいは数十倍のデータ量がデジタル上を飛び交うことになります。

また、データ量が増加するということは単純に分析精度が向上するということでもあるので、IoTデバイスとの相乗効果によりビッグデータテクノロジーは飛躍的に進歩していくことでしょう。

BLEビーコンによるリアル行動ターゲティング

BLEビーコンとはBluetooth Low Energy(省電力近距離無線通信)を搭載した小型モジュールであり、スマートフォンのBluetoothと連動することで様々なプロモーションの提供は、データの取得が可能になります。

特にBLEビーコンが有用なのは、ユーザー1人1人のリアルな行動をトラッキングできるところです。

例えば百貨店内で等間隔にBLEビーコンを設置すれば、ユーザーが店舗内に入店してから出店するまでの行動をすべて記録することができます。

これほテナントレイアウトやプロモーションに活用すれば、大きな効果を得られることでしょう。

ちなみにこういった取り組みは既に大手百貨店などを実施しており、確実な成果を得ているようです。

東京オリンピックが開催される2020年にはリアルマーケティングの要として活躍すると期待されています。

クラウドを活用した処理基盤の構築

ハードウェアリソースを自由に増減したり、OSやミドルウェアといったシステム開発・稼働環境をスピーディかつ低コストで提供するクラウドは、既にビッグデータ分析に中心となっています。

膨大なデータ量の分析基盤を物理サーバ調達なしに構築できるのはコスト面でも技術面でも多くのメリットがあり、今後もクラウドファーストは続くことでしょう。

また、“MapR on Azure”のようにクラウド上で提供されている分散処理システムもあり、多くの企業がオンプレミスからデジタル上の環境へとシフトしています。

人工知能による活用シーンの拡大

ビッグデータテクノロジーの中でも、昨今成長著しいのがやはり人工知能(AI)でしょう。

マーケティングオートメーションなど多くのビジネスツールで既に人工知能が搭載され、業務効率性のアップとビジネスプロセスの最適化に大きく貢献しています。

今後、ビジネスインテリジェンスはデータ処理基盤にも人工知能が搭載され、多くのプロセスが自動化されている時代が来るのではないでしょうか。

データサイエンティストは今後どうなる?

2009年にGoogleのチーフエコノミストであるハル・ヴァリアン氏が“今後10年で魅力的な職業は統計分析になるだろう”と語ったことで、一躍脚光を浴びた“データサイエンティスト”という職業ですが、現在は“今後10年で消える”とも言われています。

ビッグデータ分析が活発化することでデータサイエンティストの需要が増加するのは頷けますが、反対に現場社員に対するデータ分析のニーズも高まってます。

現場のデータ分析は現場社員に任せることで、理想と現実のギャップを埋めやすく、より効果の高いビッグデータ活用が期待されているのです。

つまるところ、今後は現場社員の誰もが“データサイエンティストとして求められる人材になっていく”ということです。

実際にセルフ型ビジネスインテルジェンスなどの分析ツールの登場により、着々にこの構想が現実化しています。

ただデータサイエンティストのニーズが完全になくなるわけではありません。やはりプロとしてのスキルや専門知識が必要とされるシーンはあり、今後も活躍の場は用意されています。

もちろんその分高い分析スキルは、分析結果をビジネスへ転換するセンスが求められていくでしょう。

データ処理基盤なら分散処理の“MapR”

ビッグデータ分析と言えばリアルタイム性の高い分析環境が重要であり、これを実現するためにはデータ処理基盤を慎重に設計することが必要です。

データ処理基盤が分析のスピードを決めると言っても過言ではないので、今後ビッグデータ分析に乗り出す企業には注力して欲しい部分でもあります。

そこでおすすめなのが分散処理システムの“MarR”です。

MapRは世界中で導入されているHadoop製品の一つであり、Hadoopが持つ多くの弱点を解消しつつ、さらに高いパフォーマンを提供することで多くの企業から選ばれています。

特に他の製品と異なる部分は、通常Javaで実装されているHDFSなどを100%の互換性でC/C++として“再実装”しているところです。

こうすることでHDFSやMapReduceが持つ問題を改善しつつ高いパフォーマンスを提供しています。

その一方で、サポートしているAPIはApache Hadoopと同じであり、Hive・Hbase・Pigといった通常環境と同様のフレームワークをMapRの上で動かすことができます。

前述しましたが、最近ではクラウドであるMicrosoft Azure上で構築された分散処理システムを提供しているので、ユーザーのニーズに合わせて自由な環境を提供しています。

まとめ

ビッグデータ市場の勢いがどこまで続くのかは分かりませんが、今後数年で急拡大していくのは確実であり、また新たなテクノロジーが生まれている予感は誰もが抱えているかと思います。

やはり今後のビジネスはビッグデータ分析を成功させた企業が”競合優位性を取る”というのは事実でしょう。

皆さんはどのようにしてビッグデータを活用していきますか?

いずれにしろ、活用目的は課題などを明確にし、最適な処理基盤や分析ソリューションを導入することが重要で、すでに幅広く活用され始めています。

また、ビッグデータをいかにビジネスに結び付けるかというセンスを磨くことも大切でしょう。

導入事例:メディカル・データ・ビジョン株式会社

導入事例:メディカル・データ・ビジョン株式会社
社名に“豊富な実証データに基づいた医療の実現”という意味がこめられたメディカル・データ・ビジョン株式会社は、2003年の創業以来、膨大に蓄積された医療・健康情報を有効活用することが、医療の質向上、ひいては生活者にとってのメリット創出につながると考え、医療データの収集と利活用を中心に事業を展開しています。同社では、蓄積した医療ビッグデータの基盤として安定的かつ高性能、将来を見越した拡張性を備えたMapRを採用しました。

こちらの資料では、同社の課題である、

  • データ量の増大による拡張性

  • データ量の増大によるパフォーマンス問題

  • 様々なデータフォーマットに対応する基盤の必要性


を、MapRを導入することでどのように解決したのかをお話いただきました。

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