アクセスが容易で取り扱いしやすく、有意義な洞察が可能だからです。
スモールデータとは、アクセスが容易で取り扱いしやすく、有意義な洞察が可能なデータです。
数百程度の焦点が絞られているデータセットを、わかりやすい基礎的な手法で分析することで、有意な結果が得られるため、ビッグデータを補完する役割として、その価値が認められています。
企業にはスモールデータの分析によって解決可能な課題が多く、しかもビッグデータと比較してスモールデータのプロジェクトは成功する確率が高くなります。
スモールデータの分析により、組織のデータ分析力を培います。
スモールデータを分析することは、組織のデータ分析力を培います。
データを有効に用い、必要なスキルを獲得することで、ビッグデータを扱うために何が必要かを、組織全体が学ぶ助けとなるのです。
ビッグデータとスモールデータの目的に応じた使い分けが重要なのです。
有意義な分析では、データの掛け合わせ、拡張分析が重要になります。
企業内には、様々な種類のデジタルデータが存在し、それぞれが連携しています。
スモールデータで説得力の高い分析結果を得るには、どのデータとどのデータを掛け合わせるかを検討しなくてはなりません。
また、近年は、データ分析に機械学習やAIを組み込む動きも盛んになっています。
機械学習やAIを活用した拡張分析では、データの前処理やパターン抽出により、より深い知見が得られるとされています。
