ビッグデータ
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用語解説
ビッグデータは、量（Volume）、発生・処理速度（Velocity）、種類（Variety）などが従来の単一システムや手法では効率的に扱いにくく、分散・拡張可能な基盤を必要とする大規模・複雑なデータ群です。
■ 試験で押さえるポイント
Volumeはサイズ、Velocityは到着・更新と処理の速さ、Varietyは表、文章、画像、音声、ログなど形式・出所の多様さを表します。
正確性・信頼性を表すVeracity、分析から得るValueを加えて4V・5Vと説明することもありますが、絶対的な容量の境界はありません。
分散ストレージ、並列処理、データレイク、バッチ・ストリーム処理などを組み合わせ、計算資源を水平に増やして拡張します。
量が多ければ正しい結果になるわけではなく、偏り、欠損、出所、個人情報、目的外利用、セキュリティ、分析モデルの妥当性を管理します。
■ 選択肢での判断ポイント
3V又は4Vと、従来手法では扱いにくいため拡張可能な分散処理を用いる点を押さえます。特定容量を超えたデータだけという定義は誤りです。
例: 店舗取引表、Webクリック、SNS文章、位置情報、毎秒届くセンサ値を分散基盤へ蓄積し、需要予測へ利用するデータ群が該当します。