「分かりそう」で「分からない」でも「分かった」気になれるIT用語辞典

予備知識

問題

正解

ピヨピヨ解説

ビッグデータは「うそんっ！Σ（´・д・`）」ってくらい大量のデータです。
昔はコンピュータの性能もショボかったので、処理できるデータ量もそれなりでした。
技術の進歩に伴ってコンピュータの性能が上がり、昔は処理できなかった（処理するのが大変だった）大量のデータも一気にサクっと処理できるようになったのです。
そんな「昔のコンピュータでは、とても処理できなかったであろう大量のデータ」を指して「ビッグデータ」と呼びます。

それを踏まえて、それぞれの選択肢を見ていきましょう。

「ア：コストとスピードを犠牲にしても，原因と結果の関係に力を注ぐようになった。」は違います。
コンピュータの処理性能が上がったことによって、コストとスピードを犠牲に「しなくても」良くなったのです。

「イ：ビッグデータ中から対象データを無作為抽出することによって予測精度を高めるようになった。」も違います。
コンピュータの処理性能が上がったことによって、無作為抽出の必要性が減りました。
わざわざ一部のデータを抜き出して調べるよりも全部のデータをガッツリ調べる方が予測精度は高くなりますよね。
その「全部のデータをガッツリ調べる」ができる時代になったのです。

「ウ：分析対象のデータの精度を高めるクレンジングに力を注ぐようになった。」は少しだけ微妙ですね。
確かにビッグデータに対するクレンジング（データ整備）は必要でしょう。
ですが「ビッグデータ」という用語が出てくる以前もクレンジングはやっていました。
むしろ、扱うデータ量が増えたことによる「クレンジングにかかるコストの増大」がビッグデータの課題なんじゃないですかね。
身も蓋もないことを書くと、他にもっと相応しい選択肢があるので、これは正解では ありません。

「エ：膨大なデータを処理することで，パターンを発見することに力を注ぐようになった。」は、その通りです。
たくさんのデータを処理することで法則性を発見しやすくなります。
ピヨ太君1人を調べるよりもピヨ太君とピヨ子さん、ピヨ太君とピヨ子さんだけを調べるよりも、ピヨ太君とピヨ子さんとピヨ太パパとピヨ太ママを調べた方が、ピヨピヨ一族の共通点は見つけやすいですよね。
それと同じです。

ということで「エ：膨大なデータを処理することで，パターンを発見することに力を注ぐようになった。」が正解です。