データとは？データと情報の違い、データの種類や尺度、ビッグデータについて解説

こんにちは。
ワークスアイディの奥西です。

「ビッグデータ」という言葉が世に広まり始めてから、もう10年以上が経ちました。この間、多くの企業がデータ活用に取り組むようになり、私も様々なプロジェクトをお手伝いする機会が年々増加しています。「データでビジネスをもっと面白く」という言葉を実感できる時代になりましたね。

企業にとって、データの有効活用は競争力を高める鍵です。今ではデータドリブンが経営の基本姿勢として定着しつつありますが、そもそも「データ」とは何を意味するのか、どんな種類や特性があるのかを理解しておくことが重要です。

本日は「データとは何か？」をテーマに、データの基礎から一緒に学んでいきましょう。

データとは

データとは、事実や事象を記録したものであり、数値や文字などの形式で表されます。
例えば、温度計の測定値、テストの点数、アンケートの回答など、解釈や分析が行われる前の事実や数値のことです。

これらは観測や計測、計算によって得られた「生の事実」であり、それ自体はただの素材にすぎません。
重要なのは、そのデータをどう調理(整理・分析)し、価値ある「情報」に変えていくかという点です。

「データ」と「情報」の違い

データと情報は混同されがちですが、実は異なるものです。

データとは、まだ意味を持たない、未処理の事実や数値です。
一方、情報とは、そのデータを分析や解釈して、役立つ形に変換したものを指します。

例えば、ある店舗の1ヶ月間の売上データがあるとしましょう。
これ自体は単なる数字の集まりですが、それを分析して売り上げの推移や繁忙日や閑散日を特定することで、データは「情報」へと変わります。
データ活用には、まずは情報に変えるということが重要になります。

データの種類

構造化データと非構造化データ

データは形式に応じて「構造化データ」と「非構造化データ」に分類されます。

構造化データ

行と列に整形されたデータで、表形式で保存されるものです。
エクセルやSQLデータベースの情報が典型的な例で、取り扱いや分析がしやすいのが特徴です。

非構造化データ

テキストや画像、動画、SNSの投稿など、固定の形式を持たないデータです。
データに規則性がなく、分析が難しいとされていましたが、近年ではディープラーニング技術の進展により、こうした非構造化データの分析も進んでいます。

定量データと定性データ

データは「定量データ」と「定性データ」にも分けられます。

定量データ

数値で表される測定可能なデータ。
商品の価格、売り上げ数、温度など。

定性データ

数値化できないデータ。
客の満足度や口コミなど、主観的な要素を含む。

定量データは数値として客観的に捉えられるため、統計的な分析に向いています。
定性データは「人の感情」や「意見」といった深い洞察を与えるため、双方を適切に使い分けることが重要です。

データの尺度

データは「名義尺度」「順序尺度」「間隔尺度」「比例尺度」の4つに分類されます。
それぞれに異なる特徴があり、適切な分析手法を選ぶ上でこれらの違いを理解しておくことが大切です。

①名義尺度（Nominal Scale）

名義尺度は、データをカテゴリに分けるための尺度です。
数値が意味を持つのではなく、単に区別を示すために使用されます。

例えば、性別(1=男性、2=女性)、郵便番号、国籍などがこれに該当します。

②順序尺度（Ordinal Scale）

順序尺度は、データに順序やランクを与える尺度です。
ただし、その順序が表す間隔は一定ではありません。

例えば、スポーツの大会の1位、2位、3位という順位や、アンケートの「非常に満足」「満足」「普通」「不満」といった順序が与えられたデータがこれに該当します。

③間隔尺度（Interval Scale）

間隔尺度は、データ間の間隔に意味があるものです。
例えば、温度や偏差値、西暦などがこれに該当します。

ただし、比率の意味を持っていないので、10℃が20℃になったからといって2倍暑くなるということではありません。

④比例尺度（Ratio Scale）

比例尺度は、データ間の差だけでなく比率も考慮できる尺度です。
例えば、重さ、距離、価格などがこれに該当します。

間隔尺度と異なり「2倍」や「3倍」という計算が可能です。

ビッグデータとは

ビッグデータとは、その名の通り膨大な量のデータを指します。
従来のデータベースや処理手法では対応できないほどのデータ量が対象となり、これには構造化データだけでなく、非構造化データも含まれます。

ビッグデータは一般的に以下の3Vで定義されます。

• Volume（量）: 巨大なデータ量
• Variety（多様性）: 様々な形式のデータ
• Velocity（処理速度）: 高速に処理されるデータ

さらに最近ではValue（価値）とVeracity（正確さ）を加えて5Vで定義することもあります。
データが価値を有している、もしくは何かしらの価値を生み出せること、そしてデータの正確性も、ビッグデータを表す重要な要素といわれるようになっています。
ビッグデータの真の価値は、その膨大なデータから新たなビジネス洞察を引き出す力にあります。

まとめ

データは現代のビジネスにおいて極めて重要な資産です。
データを適切に扱い、情報に変換し、意思決定に活用することで、競争力を高めることが可能になります。ビッグデータの活用もまた、新たなビジネスチャンスを生み出す鍵です。

ぜひ、皆さまの会社でも「データ活用」について議論し、ビジネスの成長に繋げていきましょう。
本日もGOOD JOB！

ワークスアイディは、「『働く』をデザインする」をコンセプトに、企業の課題解決をサポートします。

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