ビッグデータの基本的な特徴や活用、課題などを理解するのに役立つクイズをご用意しました。ビッグデータは現代の社会や企業を大きく変えつつある重要な概念です。この10問のクイズを通して、ビッグデータの基本を確認し、その可能性と留意点を考えていただければと思います。データ活用の今後の展望を探る良いきっかけになれば幸いです。
Q1 : 次のうちビッグデータ技術の発展によって可能になったことは何か？
ビッグデータ技術が発展したことで、従来不可能だった膨大なデータのリアルタイム分析が可能となりました。これにより市場の動向把握、サービスの最適化などに活用されています。インターネットそのものの普及は別の技術的背景ですし、紙媒体のデータ管理が増えることや情報の“完全な”秘匿化とは本質的な関係がありません。
Q2 : ビッグデータの課題として正しいものはどれか？
ビッグデータの活用が拡大する中で、データに個人情報が含まれる場合のプライバシーリスクや、情報漏洩などセキュリティへの配慮は重要な課題となります。また、膨大なデータの保管・管理・分析コスト、データの品質管理などさまざまな課題が存在します。
Q3 : ビッグデータの活用において求められるスキルは？
ビッグデータの活用では、集まったデータをもとにパターンや関係性を抽出する統計解析や、機械学習などを駆使するデータサイエンスの知識が非常に重要です。大量・多様なデータの中から価値を見出すには、プログラミングや可視化の技術も必要となります。
Q4 : ビッグデータのデータ取得源として正しいものはどれか？
ビッグデータの取得源には、センサーデータ、SNS、Webアクセス履歴、スマートフォンのGPS情報、IoT機器のログなど様々な電子的・自動的データが含まれます。これらは日常的に大量・高速・多様に生成されるため、ビッグデータの大きな特徴となっています。郵便はがきや手書き伝票、文庫本など手作業や紙媒体のみの情報は概ねビッグデータには含まれません。
Q5 : ビッグデータの取扱いで重要となる技術はどれか？
ビッグデータは従来のデータ解析手法では扱いきれない膨大で多様なデータを含むため、その解析やパターン抽出・予測に機械学習技術が広く用いられます。機械学習により、大量データから自動的に有用なパターンや法則を見出すことができ、ビッグデータ分析の中核となっています。
Q6 : ビッグデータの「Variety（多様性）」とは何を指すか？
Variety（多様性）はビッグデータの重要な特性の1つです。構造化データ（表形式）だけでなく、画像・動画・音声・テキストなど様々な形式のデータが含まれていることを意味します。そのため従来型のデータベースでは管理・解析が困難でした。これにより、より豊富な情報源から新しい知見を得ることが可能となります。
Q7 : 次のうちビッグデータの活用例として最も適切なものは？
ビッグデータの活用例としては、SNS投稿やスマートフォンの位置情報など大量かつ多様なデータのリアルタイム解析によって消費者動向や世論の把握、サービス改善につなげることが挙げられます。一方、名刺の手入力管理や紙の帳票整理といった手作業が主体の業務、データ規模が小さい解析はビッグデータとは言えません。
Q8 : ビッグデータが注目される理由として正しいものはどれか？
ビッグデータが注目されるのは、従来活用されてこなかった膨大なデータからパターンや傾向を発見し、新たな知見や価値を生み出しやすくなるためです。これによってマーケティングの最適化や業務効率化など、さまざまな分野でイノベーションを引き起こすことが期待されています。
Q9 : ビッグデータの分析に利用される代表的な分散データ処理基盤はどれか？
ビッグデータ分析では膨大なデータを効率よく保存・処理するために、分散データ処理基盤が使われます。その中でもHadoopは代表的なオープンソースの分散処理フレームワークで、分散ストレージ（HDFS）と分散処理（MapReduce）から構成されています。MySQLやExcel、PowerPointはこの用途には一般的に用いられません。
Q10 : ビッグデータの特徴としてよく用いられる「3V」に含まれないものはどれか？
ビッグデータの3Vとは「Volume：データ量」「Velocity：処理速度」「Variety：データの多様性」を指します。これらはビッグデータを特徴づける要素であり、従来のデータ管理では対応しきれない規模や多様性・リアルタイム性を意味します。一方「Vision（展望）」は3Vには含まれていません。
まとめ
いかがでしたか？ 今回はビッグデータとは何かクイズをお送りしました。
皆さんは何問正解できましたか？
今回はビッグデータとは何かクイズを出題しました。
ぜひ、ほかのクイズにも挑戦してみてください！
次回のクイズもお楽しみに。
