DXビギンズ！
一部の誰かだけじゃない、全社員がDXに取り組むために、DXの本質と全体像をリアルにつかめる意識づけeラーニング。
デジタルリテラシー第8章：ビッグデータ具体論と活用のポイント
ビッグデータについて、もう少し詳しく見てみましょう
ビッグデータにはどのような要素が有るのか？
代表的な8つの事例を見てみましょう
身近なところだと、
- SNSに書き込まれた、コメントやプロフィール
- ネット上で公開される、動画・音声・画像など
ビジネスの場面だと、
- WebサイトやECサイトで収集される、閲覧や購買の履歴
- GPS・電子タグなどで検知される、位置・移動・温度など
- 業務管理システムで生成される、POSや取引明細データ
- Webサーバなどに蓄積される、アクセスやエラーのログ
- オフィスのPCで生成される、文書やメール・社内ツールのデータ
- CRMシステムで管理される、顧客の会員・販促データ
皆さんの身近にも、ビッグデータの要素があるのです
世の中には膨大な要素があるなぁ～
ビッグデータは、3つのカテゴリに分類できます
1つめは、オープンデータ
ルールに基づき、国や地方公共団体が公開・提供している統計・地図・観光データなど、ビジネスでも活用可能です
2つめは、産業データ
大きく分けて、企業や組織が保有するノウハウといった幅広いデータと、M2Mと呼ばれる産業用機械同士の通信データの2つが存在します
3つめは、パーソナルデータ
個人の基本情報（氏名・性別・生年月日・住所など）をはじめ、行動・購買・位置情報など、個人にまつわる情報です
情報の出所やルールが異なるんですね
ビッグデータと向きあう際に留意すべき、3Vと呼ばれるポイントがあります
1つめは、Volume＝データの量が膨大にあること
2つめは、Variety＝多様性を表し、データの種類や情報ソースが豊富であること
3つめは、Velocity＝速度を表し、データの生成・更新頻度・処理が速いこと
これらにValue（価値）とVeracity（正確性・信ぴょう性）を加えると5Vと呼ばれます
ボリューム、多様性、速度、価値、正確性といったポイントが重要なんですね
デジタルリテラシー
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