ビッグデータが再び注目を浴びています。米国の企業Databricksのアダム・コンウェイ氏は、「ビッグデータはAIよりも重要」と指摘しました。この数年、AIが盛り上がりを見せる中、実はビッグデータがその基盤を支えていることを忘れてはいけません。
今日の企業は、1ペタバイト(PB)を超えるデータセットを扱うことが一般的です。中には10PBから100PB、更には1エクサバイト（EB）を超えるデータを保持する企業も存在します。Databricksがクライアントのために1日あたり9EBのデータを処理するとのことからも、その膨大さがうかがえます。
ハードウェアとソフトウェアの進化により、私たちは以前の制約を超えてデータの活用を進めることができるようになりました。Amazon S3のようなBLOBストレージサービスは、理論上無限のデータを保存可能です。また、Amazon EC2などのクラウドコンピュートエンジンを使えば、コストの許す限り膨大なデータを処理できます。
現在、Apache Sparkはビッグデータ処理において重要な役割を果たしています。Sparkは、従来のMapReduceに代わるオープンソースのフレームワークとして、多様なビッグデータタスクに利用されています。バッチ処理のETLやSQLクエリの実行、リアルタイムデータのストリーム処理などがその用途です。
コンウェイ氏によれば、ビッグデータは企業内で大いに活用され、AIや解析を進めるのに不可欠な役割を果たしています。古くからのデータウェアハウスと共に、信頼性の高いデータを提供するためのレイクハウスも注目されています。「多くの重要な収益やコスト削減を狙ったAIワークロードは、巨大なデータセットに依存している」とコンウェイ氏は述べています。つまり、ビッグデータがなければAIは成立しないという現実があります。
Web 2.0やソーシャルメディアの勃興がビッグデータ革命を引き起こし、今日のデータ生成の爆発的な増加を支えています。このトレンドは今後も続き、データ管理の重要性がますます高まることが予想されます。
ビッグデータってなんでそんなに重要なんだ？
AIよりビッグデータが重要ってどういうこと？全然わかんないんだけど！
ビッグデータは、AIの学習に必要な大量の情報を提供します。
AIはそのデータを基に高度な解析や予測を行うのです。
だから、ビッグデータがなければAIも成り立たないんです。
そうだね、ユータ。
アヤカの言う通りだよ。
ビッグデータというのは、AIの学習に必要な大量のデータを提供する。
このデータがなければ、AIは正確な解析や予測を行うことができないんだ。
最近では、企業が1ペタバイトや10ペタバイトを超えるデータを使って、AIと解析を進めている。
例えば、Databricksという会社は1日あたり9エクサバイトものデータを処理するんだ。
また、Apache Sparkというオープンソースのフレームワークが、ビッグデータの処理に大いに役立っている。
だから、ビッグデータがなければAIは成り立たないというのは間違いないんだ。
重要なのは、ビッグデータとAIが相互に依存し合っていることだね。
AIが進化するためには、ますます膨大なデータが必要で、そのデータを解析するための技術も日々進化しているんだ。
だから、ビッグデータとAIの両方に目を向けることが大事だよ。