ビッグデータがあなたの会社のためにできること

2020/10/15 Angela Scott-Briggs

ビッグデータがあなたの会社のためにできること

「ビッグデータ」は今やよく知られたバズワードだろう。多くの企業がビッグデータについて語るものの、競争優位を得るためにビッグデータを扱うプロセスは、未経験者にとって今なお少し謎めいている。ビッグデータは、数年前まで入手できなかったようなインサイトを活用することにより、ビジネスを成長させる要となり得る。ビッグデータの世界と、ビジネス界でイノベーションを生み出すその潜在力について、Adrian Jones氏が考察する。

ビッグデータとは何か?

ビッグデータはビジネスに付随するデータセットを分析する科学だ。あらゆるビジネスが毎年大量のデータを生み出しているが、どうすればそれを自社の役に立てられるのかに気づいていない企業もある。顧客販売データ、在庫表、顧客行動データなどはほんの一例にすぎない。ビッグデータは社内の知見を反映しており、それをもとに企業は有益な決定を下すことができる。

ビッグデータの始まり

「ビッグデータ」の概念は2000年代初頭から存在していた。ビッグデータは3つのVによって定義できる。

Volume(大量)

組織は大量のデータを集めている。このデータは、商取引、スマートデバイス、産業設備、ソーシャルメディア、社内コミュニケーション、その他さまざまなものからもたらされる。このようなデータの保管は過去には難しかったであろうが、データの収集と保管のソリューションは近年さらに洗練されてきた。

Velocity(高速)

データは驚異的な速度で移動する。IoT(Internet of Things)デバイス、RFIDタグ、センサー、スマートメーターなどのソースから流れ込んでくるデータをリアルタイムに処理し利用するにはどうすればよいか、各社が模索している。

Variety(多様)

データはさまざまな形式を取り得る。データベースや販売記録のような構造化された数値データがある一方で、構造化されていない電子メール、動画、テキスト文書なども含まれる。

データの流れは予測不能だ。よく変わるうえに、中身も大きく異なる。企業はソーシャルメディア上でどう見られているかを常に把握し、日々の、またイベントにより発生するピークデータ負荷をしっかり管理しなければならない。

データの品質も、留意すべき大きな要素だ。データはあらゆるところから流れ込んでくるかもしれないが、それは信頼できるソースから得たものでなければならない。質の悪いデータは、重複情報から誤入力情報まで多岐にわたる。データベースに触れる従業員には、情報を正確に入力する訓練が必要だ。データの信憑性がなければ、ビッグデータは役に立たないばかりか、誤った認識につながるインサイトを与えかねない。

ビッグデータの重要性

ビッグデータの重要性は、どれだけ多くのデータを持っているかではなく、それをどう解釈するかで決まる。どのようなソースからのデータでも、分析してインサイトを得ることによって、時間とコストの削減、新製品開発、スマートな意思決定につなげることができる。

ビッグデータを活用してビジネスを有利にする方法はいろいろある。1つは、失敗や欠陥の根本原因をリアルタイムに特定することだ。小売業では、ビッグデータによって顧客の購買習慣に基づいたクーポンの発行や割引が可能になる。また、ビッグデータはリスクのポートフォリオを数分で再計算できる。人間なら膨大な時間がかかるタスクだ。不正なアクティビティを検出し、利益への損害を防ぐこともできるだろう。

ビッグデータを最適化する自動化ツール

多くの企業はビッグデータを使ってミッションを推進したいと思っているが、どう進めればよいかわからずにいる。幸いなことに、ビッグデータを利用してその応答の整理を助けてくれるツールがいくつもある。

自動化ツールを使えば、企業は特定の顧客に狙いを定められる。どの購買層が自社の製品やサービスに関心を持っているかを理解できるようになるのだ。また、その製品をいつどこで販売すれば売り上げが増えるかを見極めることもできる。

ビッグデータ自動化ツールを使うことで、企業はデータの管理に費やさねばならない時間を減らし、データの価値を高められる。データの保護、データ取得の高速化、統一されたビューでデータを見られるといったことも、最高峰のデータ自動化ソリューションに共通する機能だ。

データ準備の自動化

データサイエンティストとデータエンジニアの多くが、データを使えるようにするための準備に時間の大半を費やしている。データは重複していたり不正確であったりと穴だらけのこともあり、使用可能になる前に大幅なクリーンアップが必要だ。自動化ツールを使えば、企業はデータのクリーンアップに浪費する時間を減らせるようになり、一足飛びに「良い部分」へと進んでそれぞれの状況に合ったインサイトを受け取れる。自社のデータを意のままに操れるよう支援するソフトウェアソリューションとしては、AWS Data Pipeline、Kafka、SAP HANA Data Managementなどがある。企業が独自にデータ管理ツールを開発することも可能だ。

カスタマーアナリティクス

多くの企業で使えるビッグデータの一側面として、カスタマーアナリティクスがある。アナリティクスは静的データソースからもストリーミングデータソースからも得られる。この分析の目的は、意思決定支援を強化し、既存のデータセットの理解に新しい方法を導入することだ。

カスタマーアナリティクスは顧客のリテンションを高められる。アップセルやクロスセルの機会をさらに作り出し、部門間のシームレスな連携を促せるうえ、広告収入を増やすことも可能だ。

ビッグデータの未来

年とともにビッグデータは進歩し、あらゆる企業が自社の日々の活動をよりよく理解できるようになるだろう。AIを使った自動化ツールはさらに堅固になり、データの手入れに必要なスタッフは減るはずだ。Adrian Jones氏は、すべての企業がビッグデータによるアプローチを受け入れるべきあり、情報の活用は各社が市場で競争優位を得る役に立つと信じている。

 

この記事はTechBullionのAngela Scott-Briggsが執筆し、Industry Diveパブリッシャーネットワークを通じてライセンスされたものです。ライセンスに関するお問い合わせはlegal@industrydive.comにお願い致します。

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