データを経営の意思決定やマーケティング、営業活動などに活用しようという潮流が生まれ、「データドリブン」という言葉が身近になってきました。特に経営においては、実現手段としてBIツールを導入する企業が増えてきました。
ビッグデータやデータドリブンといった言葉が身近になり、企業が経営にデータを活用することが当たり前の時代になりました。
BIツールが市場に現れたのは、1990年代後半だといわれています。 それから20年余りが経過し、日本でも徐々に普及が進んでいます。
「ビッグデータ」という言葉の浸透に遅れて「BIツール」も耳目にする機会が増えてきました。 BIとは、Business Intelligence（ビジネス・インテリジェンス）の略で、企業内に蓄積されたデータを集約して示唆を得、経営上の意思決定に活用することを指しますが、BIツールを使うと具体的に何ができるのか疑問を抱えている方も多いかもしれません。
OLAP分析とはオンライン分析処理のことで、BIツールの機能の一つです。ある問題点についてその結果に至った要因がどこにあるかを調査するなど、複雑な分析を素早く行うことができます。
「経験」や「勘」に基づく属人的な意思決定方法から、データという客観性のある根拠へ基づく意思決定へとビジネスにおけるトレンドが変化しており、企業活動のさまざまな場面で「データドリブン」が一般的になってきています。
ビッグデータは一般的に、 ・Variety（多様性）・Velocity（速さ）・Volume（データ量） の3つのVで説明されることが多いですが、近年ではここに2つのV、すなわち ・Veracity（真実性）・Value（価値） を加えた5つのVから成り立っているという考え方が広まっています。
BIツールのような膨大なデータを扱うツールでは、その分野に精通したプロフェッショナルがいるとその効果を何倍も享受することができます。 実際にデータサイエンティストの求人数は年々増加傾向にあり、ニーズが高まってきています。
「ビッグデータ」の概念が世の中に広まり出したのは2010年頃のことです。この10年間でビッグデータの実用性は高まり、さまざまな用途に活用されるようになりました。
ビッグデータについて語るとき、AIの存在を無視することはできません。 ビッグデータは、そのままでは利活用することができず、BIツールなど分析のためのシステムが必要となり、そこにAIが活用されているケースも多いです。また逆に、一定レベル以上のAI開発を行う際も、ビッグデータが必要になります。
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