要するに： ビッグデータとは、データ量、処理速度、または多様性が通常の処理方法の範囲を超えるデータセットを指します。規模だけで有用な結論が保証されるわけではありません。
実務でビッグデータをどう活用するか
まず、入力が明確で、出力を制御できる狭いタスクを選びます。システムが利用してよいデータ、単独で判断してはいけないこと、結果を承認する人を記録します。小さなサンプルを手作業と比較し、典型的なエラーを把握してから、より広範な自動化に取り組みます。
注意すべき点
デモは本番環境ではありません。準備された少数の例では機能しても、エッジケース、チェコ語、新しい入力では失敗する可能性があります。実際のテストケース、人による確認、コスト測定がなければ、拡大は時期尚早です。
意思決定のための質問
- テクノロジーによって、どの狭いタスクを改善すべきでしょうか？
- どのデータを利用でき、出力を確認するのは誰でしょうか？
- どの実際のケースで、精度とコストを測定するでしょうか？
- エラーが発生した場合、どのようにプロセスを停止またはロールバックするでしょうか？