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。

従来の手法では扱いきれない規模・多様性・発生速度をもつデータ群。行動ログやセンサーデータなどが典型で、活用には専用の基盤と分析技術を要する。

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。

データを2次元の表（テーブル、リレーション）の集合として管理するデータベース。行（タプル）と列（属性）で構成され、テーブル間をキーで関連付けてデータの整合性を維持する。SQLによる操作が標準的で、最も広く普及しているデータベース形式。

データベースの定義・操作・制御・保全を一元的に管理するソフトウェア。同時実行制御、障害回復、データ機密保護などの機能を提供する。Oracle、MySQL、PostgreSQLなどが代表的で、ミドルウェアとしてOSとアプリケーションの間に位置する。

関係データベース以外のデータベースの総称。キーバリュー型、ドキュメント指向、列指向、グラフ型などがあり、大量データの分散処理やスキーマレスな柔軟なデータ構造に対応できる。

データベースの構造を外部スキーマ（利用者やプログラムから見たデータの定義）、概念スキーマ（データベース全体の論理的構造）、内部スキーマ（物理的な記憶構造）の3層に分けて管理する方式。データの独立性を高める。

3層スキーマにおいて、個々の利用者やアプリケーションプログラムから見たデータの定義。副スキーマとも呼ばれ、ビューに対応する。利用者ごとに必要なデータだけを見せることでセキュリティと利便性を向上させる。

3層スキーマにおいて、データベース全体の論理的なデータ構造を定義したもの。テーブル、属性、制約、関連などを含み、データベース管理者が設計・管理する。物理的な格納方法には依存しない。