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美容室の便利なPOSレジなどにも集約されるいわゆるビッグデータですが、このデータは主に購買層の購買欲に直結することがあります。その理由ですが、例えば過去、ハードディスクの故障件数のデータを集計している企業団体がありまして、その際、どの企業のどのモデルのハードディスクが故障しにくいかという統計を出したことがあります。この時のデータの集計方法ですが、ハードディスクの健康状態を記載するソフトウェアにその方が使用しているハードディスクの情報を入手するソフトウェアを忍ばせ、データーとして送信するという方法でモニターとして何万名かをハードディスク故障のビックデータとして集計していました。この何万というハードディスクの健康データからそのハードディスクが故障するであろう時間を割り出すということも同時に並行して行っていたこともあります。この試みは現在も続いており、だれでもビックデータの統計に参加することができます。こういったビッグデータを後に企業が入手してわが社のハードディスクの故障率が低いということを宣伝するわけです。このように、ビッグデータは会社からしてみても自社が統計上何位であるかということがわかるわけです。しかも、ビッグデータはモニターとなる人数が多ければ多いほど正確なデータとして蓄積されるため、例えばハードディスクを扱っている会社からすれば、統計上良い成績であればその成績を発表し自社が一番であると言いきれます。このようにビッグデータは購買者の人に対して全体的な成績がこうでしたよと説明するうえでは十分な役割を担っています。このデータを購買層に伝えて購買欲に訴えることができるかどうかについては企業の努力になりますが、データー自体は購買層の購買意欲に直結させるには十分なデータであるというお話です。ただ、問題はそのビッグデータを扱う期間がどういった機関であるかどうかという問題があります。HDDの場合は、ハードディスクの故障に関しての団体で構成されていてその企業団体が第３者、つまりモニターを通じてデータを受け取り整理していますので信頼できますが、ほかのデータについてはどのように統計を取り、データを発表しているかについては記載されていないことも多いです。ビッグデータは結局の所、統計データとして機能するかどうかが肝心でもあるというお話です。