ある物流会社が、配送車両のGPSデバイスから1秒ごとに「車両ID・緯度・経度・速度・タイムスタンプ」を送信するシステムを運用している。このデータを保存・分析するアプローチとして最も適切なものはどれか。
- A. グラフデータベースに車両と位置情報をノードとして保存し、ルート最適化のネットワーク分析を行う
- B. 時系列データベースまたは Parquet 形式のデータレイクに格納し、時間範囲クエリや傾向分析に活用する
- C. リレーショナルデータベースの単一テーブルに全車両のGPSレコードを挿入し、月次レポートのためだけに使用する
- D. Word ドキュメントにログとして追記してアーカイブ保存する
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正解: B
GPSデバイスから1秒ごとに送信されるタイムスタンプ付きの位置情報・速度データは「時系列データ」の典型例である。時系列データには時系列データベース（タイムスタンプを主キーとした高頻度書き込みに最適化）またはParquet形式のデータレイクが適しており、時間範囲クエリ（過去30分の軌跡）や傾向分析（速度の推移）を効率的に処理できる。選択肢DのWordドキュメントへの追記はテキスト文書形式であり、大量の構造化センサーデータを機械処理するには不適切で、検索・集計も困難である。選択肢Cの「月次レポートのためだけ」というユースケース設定は1秒ごとの高頻度データをリレーショナルDBに全挿入するという点でスケーラビリティの問題があり、またGPSデータの最大の価値であるリアルタイムトラッキング・時間範囲クエリを活かせない設計になっている。選択肢Aのグラフデータベースはノード間の複雑なネットワーク関係分析に特化しており、1秒ごとの時系列ポイントデータを格納・分析する目的には適していない。