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ビッグデータ活用の課題 “高精度かつ高速なビッグデータ検索“を実現するためには

データ検索

ビックデータを事業のさまざまな場面で活用したいものの、社内で十分に活用できていないケースは少なくありません。今回は、そんなビッグデータ活用の課題とビックデータを活かすための活用方法について詳しく説明します。ビッグデータ活用に興味のある方課題のある方は参考にしてみてください。

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ビッグデータ活用課題 不十分な検索性能

ビッグデータは、大量のデータを分析することで、よりユーザーにマッチしたサービスの提供が可能となります。これは、さまざまな情報を分析することによって、従来よりも高精度にユーザーが求めているものを浮き彫りにできるためです。情報の提供や新商品の開発など多岐に渡った活用が期待できます。

また、ビッグデータを通して新たな気づきや脅威を事前に検知することも可能です。ビッグデータを分析できるようになることで、従来では見落としてしまっていた内容も気づけるようになる可能性があります。サービスのアイディアに活かせるのはもちろん、セキュリティ領域に関しても、脅威に対する検知速度の向上につながります。そしてこれらの点が向上すると、結果的にサービスの品質向上につながります。

このように、ビッグデータはうまく活用することで、企業はさまざまなメリットを受けられます。一方で、ビックデータ分析は、容易に行えるものではありません。以降では、ビックデータ分析のボトルネックとなる主な要因やそれによる不都合を紹介します。

課題①データのサイロ化

ビッグデータを活用する場合、大量のデータの中から必要な情報を検索したうえで、分析する必要があります。しかし、データが大量化したことによって、処理しきれなくなっているケースが少なくありません。

また、必要なデータが社内の各部署や部門に散在していたり、データの形式が異なっていたりして、それらが一元的に検索・分析できる状態にないことも多くなっています。

このような、データの大量化・サイロ化は、企業内におけるビッグデータの活用が思ったように進まない大きな理由の 1 つです。

課題②検索の長時間化と不十分な分析

データが大量化・サイロ化したことによって、必要な情報を検索し表示されるまでの時間が長くなり、ビッグデータの利便性が低い状態になっているケースも少なくありません。

また、必要な情報を検知するまでに時間がかかってしまうため、分析時間の確保が十分に行えず、ビックデータを十分に活用した分析ができないといったケースも多く見られます。

データ検索、分析にかかる時間をいかに短縮化できるかどうかは、ビッグデータを活用するにあたっての重要な課題の 1 つです。

ビックデータ活用の肝は“高精度かつ高速なデータ検索“にあり

先述したような課題はいずれも、利用する側がストレスなく必要な情報を素早く取り出せないために発生しています。そのため、課題解決にあたっては高精度かつ高速なデータ検索基盤をつくることが必要です。ここでは、高精度かつ高速なデータ検索が可能になることで、どのような効果が得られるのか具体的に解説します。

UX ・サービス品質向上によるユーザー満足度の向上

検索性能が向上することによって、待ち時間等が削減されるため、ユーザーの満足度が向上すると考えられます。例えば、必要な情報を検索して、数十秒待つのと、 1 秒で結果が返ってくるのでは、ユーザーの満足度は大きく変わってきます。サービスの品質が向上すれば、ビッグデータを活用する企業も増加すると考えられます。

セキュリティの強化

大量のデータを処理できるようになれば、検索性能の向上だけでなく、従来では時間のかかっていた脅威検知も瞬時に行えるようになる可能性も高くなるでしょう。そのため、早い段階でリスクを把握でき、セキュリティ強化につながります。そして、セキュリティが強化されることで、結果的にサービス品質の向上も期待できます。

“高精度かつ高速なビッグデータ検索“を実現するために

高精度かつ高速なデータ検索が可能になることで得られるメリットは少なくありません。では、このようなメリットを得るためにどのようなことが必要なのでしょうか。

具体例の 1 つとしてあげられるのが、シングルスレッド検索への対応です。

検索フェーズでシングルスレッドによる検索時間の長時間化が問題になるケースは少なくありません。データ量が多くない時には、構築しやすく、処理にも時間は大きくかからないため、よく利用されます。しかし、データ量が急増した時や、複雑な検索条件による抽出をしたい時に時間が多くかかってしまいます。
例えば、 MySQL や MongoDB 、さらにはそのほかの DB など、複合的な DB 構成かつ PHP でサービスを構築している場合、 MySQL ・ MongoDB ・そのほか DB それぞれの条件にあったものを検索し、重複する ID を割り出し、改めてその ID をリクエストし、表示させるといった対応を取らなければなりません。

このような課題に対して、例えば、幅広いデータ型を 1 つで管理できるような DB を構成することで、状況が改善される可能性があります。また、これに加えて、複数の条件を検索する場合にも 1 クエリ(リクエスト)で対応可能な構成・サービスを利用することで簡単な検索が可能となります。

こういったことを行うことで、高精度かつ高速なデータ検索が実現できます。

Elasticsearch を活用したビックデータ検索の最適化

ビッグデータを積極的に活用していきたい企業の場合、 Elasticsearch を利用しサイロ化した環境を一元管理することで、検索の最適化につなげられます。 Elasticsearch では、Web サイトやデータベースなど分散する情報の横断的な検索を実現。目的の情報を見つけ出すまでにかかる時間の大幅な短縮が可能です。

ビッグデータを活用する際の障害となっている課題をクリアし、さらに高精度かつ高速なデータ検索が可能となる Elasticsearch は、ビッグデータを有効活用したい企業にとっての大きな助けとなります。

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