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ポスト・ビッグデータ時代の経営

「ビッグデータ時代」の終焉

KPMGコンサルティング
【第1回】 2017年9月8日
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 私たちは、アルゴリズムがさらに複雑化したうえでパーソナル化すると予測しています。また、IoT(Internet of Things)の取組みの進展に伴い、発生するデータ量は爆発的に増加します。データの発生源に近いエッジで、真に価値のあるデータに絞り込むことでビッグでないデータの有効性を引き出すことができます。

 アーキテクチャについては、現在のエネルギー事情を踏まえると、電力消費の少ないチップの利用が必須となることが予想されます。一説によると2011年に米国のクイズ番組でクイズ王に勝利したIBM Watsonは、サーバーラック10本分のコンピュータ・パワーを必要としたと言われています。

 また米国では2030年には、データセンターの電力消費が全産業の電力消費の半分を占めるといわれており(出典:“Gartner Says Data Centres Account for 23 Per Cent of Global ICT CO2 Emissions”)、今後、アルゴリズムがパーソナル化した場合に、電力消費に占める割合は更に増大し、電力供給能力に対して需要が大幅に上回る可能性が高く、消費電力を抑えたアーキテクチャの探索が極めて重大な企業経営上のテーマとなります。

出所:KPMGコンサルティング
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ポスト・ビッグデータ時代の経営

「ビッグデータ」が活用され始めた企業の現場で「ハードウェア資源不足に対する危機感」が問題となりつつある。この潮目の変化にいち早く気づいたコンサルタントが、「ビッグデータ時代の終焉」と「ポスト・ビッグデータ時代」の経営の要点を明らかにする。

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