ガットチェックでは、ビッグ データの 4 つの V (量、多様性、速度、真実性) についてよく話しています。 しかし、他のすべての「V」よりも重要性を強調する「V」が1つあります。 データの正確性（Veracity）は、まだ改善の余地があり、ビッグデータに関して最大の課題となる分野です。
データの真実性の重要性を理解することは、ビッグ データに関してノイズからシグナルを識別するための最初のステップです。 言い換えれば、真実性は、何が重要で何がそうでないかを選別するのに役立ち、最終的には、データをより深く理解し、行動を起こすためにそれをどのように文脈化するかを生み出します。
データの真実性とは
一般的に、データの真実性は、データセットがどれだけ正確か、または真実であるかを意味します。 しかし、ビッグ データという文脈では、より多くの意味を持ちます。 より具体的には、ビッグ データの正確さに関しては、データ自体の質だけでなく、データのソース、タイプ、および処理がどれだけ信頼できるかが重要です。 偏り、異常や矛盾、重複、ボラティリティといったものを取り除くことは、ビッグ データの精度を向上させる要因のほんの一例です。
残念ながら、ボラティリティは私たちがコントロールできないこともあります。 ボラティリティは、ビッグデータのもうひとつの「V」とも呼ばれ、データの変化率と寿命のことです。 ボラティリティの高いデータの例としては、ソーシャルメディアが挙げられますが、そこでは感情やトレンドトピックが素早く頻繁に変化します。
データの信頼性の第二の側面は、実際のデータの処理方法がビジネス ニーズに基づいて理にかなっており、出力が目標に適切であることを確認することです。 もちろん、これはビッグデータで一次市場調査を行う場合に特に重要です。 ビッグデータを正しく解釈することで、適切で実用的な結果を得ることができます。 さらに、ビッグデータへのアクセスは、焦点を絞らず、どのデータポイントが関連性があるかを特定する方法なしに、情報の選別に数ヶ月を費やす可能性があることを意味します。
なぜ重要なのか
ビッグ データは非常に複雑であり、その結果、それを理解し解釈する手段はまだ完全に概念化されていません。 機械学習がビッグデータ分析に大きく活用されると考える人は多いですが、データの品質を確保し、市場調査員がビッグデータを実用化するためには、統計的手法がまだ必要です。 例えば、インターネットから業界レポートをダウンロードして、それを使ってアクションを起こすことはないでしょう。 例えば、インターネットから業界レポートをダウンロードし、それを使って行動を起こすことはないでしょう。むしろ、それを検証したり、追加調査のために使ったりして、自分自身の調査結果をまとめるでしょう。 ビッグデータも同じです。ビッグデータを検証したり説明したりせずに、そのまま受け取ることはできません。
そのため、私たちはデータ管理プラットフォームとビッグデータの理解に時間を費やし、私たちが慣れ親しんできた手法のように、研究レベルの精度でデータを統合、集約、解釈する手法を開拓し続けました。
多くの組織では、ビッグデータのソースと処理方法が高いレベルの信頼性を保持しているかどうかを本当に見極めるために必要な時間をすべて費やすことはできません。 市場調査におけるビッグデータの基礎を理解しているパートナーと協力することが、その助けとなります。 当社のクライアントが、アンケートと行動（ビッグ）データに基づくインサイトをどのように活用したかについては、以下のケーススタディをご覧ください。 また、点と点を結びつけ、オーディエンス インテリジェンスの力を引き出して、より優れた消費者セグメンテーション戦略を推進した方法もご覧いただけます。