ビッグデータ

従来のシステムでは処理が困難なほど大量かつ多様で、高速に生成されるデータの総称。3V（Volume=量、Variety=多様性、Velocity=速度）が特徴とされ、分析により新たな価値を創出する。

従来のデータベースでは処理が困難な巨大かつ多様なデータの集合体。量（Volume）、速度（Velocity）、多様性（Variety）の3Vが特徴。AI・機械学習と組み合わせた分析により、ビジネス上の価値を創出する。

従来のデータベース技術では処理が困難な大規模・多種多様・高速に生成されるデータの総称。Volume（量）、Variety（多様性）、Velocity（速度）の3Vで特徴づけられ、AIや機械学習と組み合わせた分析活用が進む。

従来の手法では扱いきれない、量（Volume）、多様性（Variety）、速度（Velocity）を備えたデータの総称。分散処理基盤で蓄積・分析し、需要予測や異常検知などの意思決定に活用する。

従来のデータベース技術では処理が困難な、大量・多種・高速に生成されるデータの総称。Volume（量）、Variety（多様性）、Velocity（速度）の3Vで特徴づけられ、AIやBIと組み合わせた分析により、経営上の意思決定や新たな価値創出に活用される。

量（Volume）、多様性（Variety）、速度（Velocity）の点で従来の手法では扱いきれない大規模データ。IoT機器からの収集ではトラフィックが増大するため、エッジでの前処理や帯域制御が設計上の課題となる。

従来のデータベース技術では処理困難な大量・多種多様・高速発生のデータ。3V（Volume：大量、Velocity：高速、Variety：多様性）の特性を持つ。IoTデータ、SNS投稿、ログデータなどが例。

従来のデータベース管理の方法では扱いきれないほど大量で多様なデータ。量（Volume）、種類（Variety）、発生・更新の速度（Velocity）の3Vで特徴づけられ、正確性（Veracity）や価値（Value）を加えることもある。分散処理基盤やクラウドで蓄積・分析し、新たな知見の発見に生かす。

蓄積したデータを集計・可視化し、業務上の意思決定を支援するツール。専門家でなくてもダッシュボードやグラフを操作して分析できる点が特徴。

情報システム部門に依頼せず、業務部門の担当者が自らデータを取得して分析する形態。迅速な意思決定につながる一方、データの解釈違いを防ぐルールが必要になる。

分析に使える状態にするため、データを収集・クレンジング・変換・結合する準備作業。分析工程全体の中で大きな割合を占めるとされる。

異なるデータソースのデータを、分析ツール上で一時的に結合して扱う手法。データ基盤側を作り替えずに、目的に応じた分析を素早く試せる。

行と列の形式で整理され、項目の意味と型が定まっているデータ。表計算やリレーショナルデータベースで扱え、集計や検索が容易である。

文書、画像、音声、動画のように、あらかじめ定まった構造を持たないデータ。そのままでは集計できず、分析にはメタデータの付与や特徴抽出が必要になる。