ここまでは「業務を効率化するための情報システム」について、いろいろな手法
や形態を解説してきました。ここからは「導入した情報システムを経営に役立てる
ために必要なこと」を解説します。
なお、本項の内容のうち、ITパスポート試験では、「データマイニング」「情報リ
テラシー」の2つの用語がよく出題されますが、その他の用語も万遍なく出題されるので、全体像をイメージしながら読み進めてください。中でも「BI」「データウェ
アハウス」「デジタルディバイド」は重要です。

BIとデータウェアハウス

BI(Business Intelligence)とは、社内外に蓄積されているデータを分析して、経
営の意思決定に役立てようとする手法や技術です。
以前は、BIを行うには専門的な知識が必要でしたが、現在では、経営者や一般従
業員といった、アナリスト(データ分析の専門家)以外の人でも簡単にデータ分析
が行える「BIツール」が多数用意されています。

などにおいて、さまざまな課題が残っているのが現状です。

ビッグデータとデータマイニング

ビッグデータとは、従来のデータベース管理システムでは取り扱いが困難なほど
大きく、そして複雑なデータの集まりです。一般的にビッグデータには次の3つの
特徴があります(3つの特徴の頭文字をとって、これらのことを「3V」といいます)。

  • データの量が大きい(Volume)
  • データの更新頻度が高い(Velocity)
  • データの種類が多様(Variety)。テキスト、静止画、動画、センサーからのデータ、決済データなど

このように、膨大で、更新頻度が高く、多様なデータを分析することで、従来の
分析方法では見つけることのできなかったデータの傾向や関連性を見つけられるよ
うになります。
ただし、その分析は容易ではなく、技術的にも、データの収集や保管、解析処理

データマイニングとは

データマイニングとは、蓄積されている膨大なデータから、有益な情報を取り出
すための手法の総称です。「マイニング」とは、本来は「金を掘る」という意味です。
ITパスポート試験では、「データマイニング」という用語の定義が出題されること
があります。

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