時系列データベースは、時系列データの保存・管理に特化しています。従来のデータベースと比較して、処理速度や圧縮性能などにおいて、多くの優れた点があります。この記事では、時系列データベースの特徴や活用例などを解説します。
そもそも時系列データとは何か?
時系列データとは、時間情報（タイムスタンプ）を持ったデータを指します。これは、ある現象の時間的な変化を測定するために得られるデータです。
例えば、気温データや株価データ、金融データ、センサーデータ、サーバのログデータなどがその一例です。
AIソリューションでは、IoTデバイスから様々な時系列データを絶えず収集する必要があり、データ保存コストの増大、データ処理速度の遅延、データ分析の複雑化などの問題が発生する可能性があります。これらの課題を解決するには、適切なデータ管理と分析の実施が必要です。
時系列データを適切に管理・分析することで予測や予知、効果推定などに活用でき、企業の生産性向上やリスク軽減、競争力強化などの目標達成につながります。
時系列データの活用例
AIソリューションにおいては、時系列データを効果的に活用することが重要です。ここでは、需要予測、異常検知、効果推定を例に挙げ、具体的な活用方法を解説します。
需要予測
過去からの一連の時系列データを分析することで、将来の需要予測を立てられます。例えば、小売業者は過去の販売データやイベント情報、季節における需要の変動などを分析すれば、商品の需要を予測可能です。
需要予測ができると、事前に正確な生産計画を立てられ、在庫管理の最適化に寄与します。過去のデータからパターンを見つけ出し、需要予測が可能になることは、効率的なビジネス運営やリソースを最適に利用できます。
異常検知
一連の規則的な時系列データから逸脱した動きを検知することで、異常を早期に発見できます。例えば、工場設備の稼働状況を監視するセンサーデータから異常なパターンを見つけ出すことで、故障の予知が可能です。
生産設備の故障を予知できると、生産ラインのダウンタイムを減らせ、生産性向上につながります。機械学習アルゴリズムを用いて正常なデータと異常なデータのパターンを区別できることは、クレジットカード不正利用の検知やセキュリティ侵害の検知などにも活用できます。効果推定
時系列データは、マーケティング施策の効果測定にも用いられます。例えば、ユーザーログなどの時系列データの変化を利用すれば、ユーザーの興味関心の変化を把握し、ユーザー行動を詳細に分析できます。
時系列データの活用は、顧客行動分析や効果測定の精度を高めるにあたって重要です。統計分析や機械学習などの手法を用いる際に時系列データを取り入れることで、より深い顧客理解が得られ、効果的なマーケティング施策の実行が可能になります。
時系列データベースとは? 必要性について解説
時系列データベースが必要とされる理由は、高速なデータ書き込みとクエリ処理が求められるためです。時系列データはセンサーやIoTデバイスなどから絶えず発生し、大量のデータが連続的に生成されます。
従来は、時系列データをRDB（リレーショナルデータベース）に格納し処理していました。RDBはトランザクション処理に優れていますが、データベースの整合性・統一性を確保する必要があり、大量の時系列データを扱う場合、処理に負荷がかかってしまうという問題がありました。
IoTやAIなどの技術の発展により、時系列データの量はますます増加しています。時系列データベースは、大量のデータを効率的に保存・管理するために設計されており、データ量の増加にも柔軟に対応が可能です。
また、時系列データを扱うには、欠損データの補完や矛盾データの修正など、データの欠損への対策が必要です。時系列データベースの活用により、データ欠損や矛盾の発生が抑止されて信頼性が向上し、正確な分析や意思決定が可能となります。
時系列データは、時間を軸としたデータの読み出しを必要とします。時系列データベースはタイムスタンプを用いてデータを効率的に整理・検索できるインデックスを使用してデータを管理しているため、特定の時間範囲や時間点に関連するデータを効率的に取得することが可能です。
さらに、センサーをキーとするデータの読み出しなど、時系列データ特有の読み出しができることも求められます。時系列データベースは時系列データに特化しているため、これらの必要な機能を抑えており、膨大な時系列データの処理に対応可能です。
時系列データベースのメリット
時系列データベースは高速なデータ書き込みとクエリ処理が可能です。従来のRDB（リレーショナルデータベース）と比べると、主に以下2つのメリットが得られます。
データの読み書きが速い
時系列データベースは、従来のRDBと比較して、データの読み書き処理速度が高速です。時系列データベースは時系列データに特化したデータ構造を採用しており、データの読み書きに最適化されています。また、時間軸に基づいたインデックスを使用しており、特定の時間範囲のデータに素早くアクセスできることも、処理速度の高速化に貢献しています。さらにデータ圧縮機能により、データ量を削減して保存できることも、データの読み書きが速い理由の1つです。
データの圧縮性能が高い
時系列データベースは、RDBと対比して、データの圧縮性能に優れています。時系列データは、時間の経過とともに変化する傾向があり、類似したデータが多く存在します。時系列データベースはこの特徴に着目し、時系列データに特化した圧縮アルゴリズムを採用しています。これにより、データ量の大幅な削減と、ディスク容量の削減が可能です。ディスク容量が削減されると、データの圧縮でストレージの効率が向上し、コスト削減や性能の向上にもつながります。データ利活用の幅が広がる
時系列データベースには単にデータを蓄積できるだけでなく、他のシステム・アプリケーションとの連携も可能です。連携機能によってデータ利活用の幅が広がり、可視化・分析に役立ちます。例えば、グラフやチャートなどの形式でデータを可視化することで、データの傾向や変化をわかりやすく把握できます。時系列データベースは、IoTデバイスから収集される大量のデータを効率的に保存・管理することでリアルタイム分析などに活用でき、IoTプラットフォームのデータ基盤やAIソリューション基盤としての使用が可能です。
まとめ
時系列データベースは、IoTデータの有効活用に重要なツールです。商品販売量の予測や工場設備の稼働状況の監視などに活用でき、生産性向上などに貢献します。
時系列データベースは時系列データの保存・管理に特化しており、従来のRDB（リレーショナルデータベース）と比べるとデータの圧縮性能が高く、データの読み書きを高速で行えることが特徴です。
時系列データベースは、IoTプラットフォームのデータ基盤やAIソリューション基盤として広く活用されています。企業に合った時系列データベースを選ぶことで、生産効率化やコスト最適化などにつながります。
