BI／DWH分野でバズワードとなっている「ビッグデータ」。ビッグデータとはどのようなデータを指す言葉なのか。そしてビッグデータを格納するDWH製品の代表的な3つのアプローチを紹介する。
「ビッグデータ」という言葉は、ここ1年ほどで急速に取り上げられるようになったが、定義は今もって曖昧なようである。筆者が理解しているもともとのビッグデータの定義は、Twitter、Facebookといったソーシャルネットワーキングサービス（SNS）に、1日当たり数Tバイトといった莫大な単位で蓄積されるデータのことである。これらは、文字や映像を中心としたいわゆるマルチメディアデータであるため、一般的なデータウェアハウス（DWH）とは直接の関連はなかった。
しかし、ここのところDWH分野でもビッグデータという言葉が頻繁に登場するようになった。これは、ビッグデータという言葉で表されるデータの種類が、マルチメディアデータだけでなく、大量に蓄積される（されている）定型的なデータも含むようになったためと考えられる。ここで言う定型的なデータとは、行（レコード）と列（カラム）で表現されるデータのことであり、別の言い方をすると、リレーショナルデータベース（RDB）で格納可能なデータということができる。
DWH分野におけるビッグデータの定義が、大量に発生する定型的なデータを含むとするならば、ビッグデータは昔から存在する。それは、例えばPOSデータであり、eコマースサイトのデータである。もともとDWHは比較的大量なデータを蓄積するためのIT基盤ではあるが、その中でもこれらは「日々刻々と膨大な量の明細データが発生する」という意味で立派にビッグデータの資格を満たしている。
POSデータは、店舗小売業のレジで発生する販売データである。販売管理アプリケーションでは、1つのレシートが1件のトランザクションとなるが、DWHに格納される際は、購入商品アイテムごとに明細レコードとして格納するため、データ量はさらに莫大なものになる（関連記事：あるスーパーマーケットに見るPOSデータ分析の実践）。
eコマースサイトのデータは、基本的な属性はPOSデータと同じであるが、一般的に会員制を取るため、購買者の個人属性（年齢、性別など）がデータに追加され、結果としてデータ量をさらに増大させる。
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