解説

ビッグデータの特徴と取扱いに関する問題です。ビッグデータは一般に3つの V、すなわち Volume（量: 大量のデータ）、Variety（多様性: 構造化データだけでなく文書・音声・画像などの非構造化データも含む）、Velocity（速度: リアルタイムに発生・更新される）で特徴付けられます。この特徴に沿った取扱いとして適切なのは、イの「蓄積した静的なデータだけではなく、Web サイトのアクセス履歴などリアルタイム性の高いデータも含めて処理の対象とする」です。Velocity の特徴をそのまま反映した記述であり、正解です。ビッグデータ分析では、従来の統計分析のように母集団からサンプリングするのではなく、収集した全量データをそのまま処理することや、SNS の投稿のような不特定多数による雑多なデータ、音声・画像のような非構造化データも分析対象に取り込むことが特徴です。各選択肢は3つの V のどれかを否定する記述になっており、「ビッグデータは多様・大量・高速のデータを排除せずに活用する」という方向性を理解していれば一貫した基準で正誤を判定できます。

なぜ他の選択肢は違うのか

選択肢 ア

ソーシャルメディアで個人が発信するクレーム情報のような不特定多数によるデータは、まさにビッグデータ分析が活用対象とする典型的なデータです。製品の評判分析や需要予測などマーケティングに有用な情報源であり、「処理の対象にすべきではない」という記述はビッグデータの Variety（多様性）の特徴に反します。データの発信者が不特定多数であることは排除の理由になりません。

選択肢 ウ

データ全体から無作為にサンプリングして全体の傾向を推し量るのは、計算資源が限られていた時代の従来型の統計分析のアプローチです。ビッグデータ分析では、分散処理技術の発達により全量データをそのまま処理することが可能になっており、サンプリングでは見落とされる少数のパターンや異常値も発見できる点が価値とされています。

選択肢 エ

音声データや画像データのような非構造化データを処理の対象から外すという記述は、ビッグデータの Variety（多様性）の特徴に真っ向から反します。正規化された構造化データに限定せず、文書・音声・画像・動画・センサデータなど多様な形式のデータを分析対象に含めることこそがビッグデータ活用の本質的な特徴です。

解くときのポイント

ビッグデータは3つの V（Volume＝大量・Variety＝多様・Velocity＝リアルタイム）で判定。「排除する・限定する・サンプリングする」方向の記述は特徴に反するので誤り、と一貫した基準で選べる。