ビッグデータとはネットでは次のような説明がされております。
情報通信、とくにインターネットの発達にともなって爆発的に増大した構造化されていない莫大な量のデータ。それら様々な局面に発生した巨大データの集まりを分析することでビジネス傾向の特定、病気の予防、犯罪の対策などにメリットがあると言われている。
技術の進歩により変化するが、ペタバイト、エクサバイト、ゼタバイトなどが現在のデータの大きさの限界である。ビッグデータは気象学、ゲノミクス、コネクトミクス、複雑な物理シミュレーション[7]、環境生物学、インターネット検索、経済学、経営情報学などの分野で科学者が日常直面する課題である。
モバイル機器に搭載されたセンサー、リモートセンシング技術、ソフトウェアのログ、カメラ、マイクロフォン、RFIDリーダー、無線センサーネットワークなどでデータが収集されるようになったこともデータが増加する一因となっている。
現在のビッグデータの特徴的な課題の一つは、リレーショナルデータベースとデスクトップ統計・可視化パッケージで取り扱うことが難しいということで、数十、数百あるいは数千台のサーバー上で動作する大規模並列ソフトウェアを必要としていることである。
ッグデータの大きさはデータを取り扱う者の能力によって変わる。数百ギガバイトのデータを初めて処理する必要に迫られることが、データ管理の選択肢を再考するきっかけとなることがある。別の者にとっては、それが数十から数百テラバイトであることもある。
これらの技術を用いることで、企業の非構造化データやWebのソーシャルデータなどを含む膨大なデータから従来よりもインテリジェントな結果を導き出して、従来のアプリケーションに単に充実したUIやデータスケーラビリティを付加するだけでなく、データを駆使した企業に目に見える実益（売上増加や費用削減、損失予防など）を創出する。
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英語学習もどうもこのようなビッグデータ的な考えが必要だと思っています。それは言語音には調音音声学で言うような基本の音が並んでおりません。その音の中から特徴を選びその類似性から音声の認識をしております。この類似性を学習するには多くの音声を聞いて覚える必要があります。
英語の表現は数十万語の辞書でも説明できないような膨大な数です。その中から自分の好きな表現を選ぶ事は、多くの英語表現を聞いてみて自分の好きな、記憶に残る表現を使う事です。すると膨大な英語表現から自分の好きな表現を選ぶ必用があります。
すると英語学習は英語の音をCDで数十枚や数百枚で終わるものでなく、膨大な英語のビッグデータを処理することに似ているのではないかと思っています。