エイドリアン・ジョーンズ氏が考察する、ビッグデータがあなたの会社のためにできること

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今では、「ビッグデータ」は、よく知られたバズワードになりました。多くの企業がビッグデータについて語るものの、実際に競争優位性を得るためにビッグデータを使うプロセス自体は、今なお未経験者にとって少し謎めいています。しかし、ビッグデータとは、適切に扱うならば、数年前まで手にすることなどできなかったインサイトを活用できるようになり、ビジネスを成長させる要になりうる存在なのです。そこで、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、自動化の専門家であるエイドリアン・ジョーンズ氏に話を伺いました。

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です。あらゆるビジネスが毎年大量のデータを生み出していますが、どうすればそれを自社の役に立てられるのか、気づいていない企業もあります。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ません。実のところ、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のです。

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ました。そして、量を意味するボリューム、速さを意味するベロシティ、そして、多様性を意味するバラエティという、3つのVによって定義することができます。

ボリューム(Volume)

組織は大量のデータを集めています。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、その他のさまざまなところからもたらされるものです。このような大量のデータを保管することは、過去には難しいことだったかもしれませんが、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ています。

ベロシティ(Velocity)

データというものは、驚異的な速度で移動します。IoTデバイスやRFIDタグ、センサー、スマートメーターなどの情報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て有効に利用するにはどうすればよいか、今も各社が模索しています。

バラエティ(Variety)

データは、さまざまな形式を取り得る存在です。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、そこには、電子メール、動画、テキスト文書などの構造化されていないデータも含まれています。

また、データの流れは予測不能です。流れ自体がよく変わるうえに、中身も大きく変化します。企業は、消費者からソーシャルメディア上でどのように見られているかを常に把握し、日々の、あるいは特定のイベントによって発生するピークデータ時の負荷をしっかり管理しなければなりません。

加えて、データの品質も、留意すべき大きな要素です。データはあらゆるところから流れ込んできますが、信頼できるソースから得たものでなければなりません。質の悪いデータの種類は、重複した情報から誤入力された情報まで、多岐にわたります。そのため、データベースにアクセスする従業員には、情報を正確に入力する訓練が必要です。そもそも、データの信憑性を確立できなければ、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ません。

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ります。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り、時間とコストの削減や新製品の開発、スマートな意思決定につなげることができるのです。

ビッグデータの活用により、ビジネスを有利に展開する方法はいろいろとあります。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です。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ります。また、ビッグデータは、人間であれば膨大な時間がかかるリスクのポートフォリオの再計算を数分で行うことが可能です。そのため、不正なアクティビティを検出して、利益への損害を防ぐこともできるでしょう。

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一方で、具体的に、どう進めればよいかわからずにいる状態です。しかし、幸いなことに、企業がビッグデータを活用し、結果を整理するためのツールが用意されています。

そのような自動化ツールを使えば、企業は特定の顧客層に狙いを定めることも可能です。そして、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ります。また、そうした製品を、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のです。

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ます。データの保護、データ取得の高速化、統一されたビューによるデータの閲覧なども、トップクラスのデータ自動化ソリューションに共通する機能です。

データ準備の自動化

実のところ、データサイエンティストとデータエンジニアの多くは、生のデータを使える状態にするための準備に、作業時間の大半を費やしています。生のデータは、重複していたり不正確であったりと、完全ではなく、使用可能なものとするには大幅なクリーンアップが必要なのです。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「望ましい状態」に到達して、状況に応じたインサイトを受け取ることができます。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データ・パイプライン、カフカ、SAP ハナ・データ・マネジメントなどがあり、企業が独自にデータ管理ツールを開発することも可能です。

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利用の一側面として、カスタマー・アナリティクス、つまり顧客分析が挙げられます。このアナリティクスは、静的なデータソースからも、リアルタイムで収集されるストリーミング・データソースからも可能です。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にあります。

カスタマー・アナリティクスは、顧客の維持率を高めるうえで役立つほか、より上位の、または関連する製品/サービス購入の機会を作り出し、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にも利用可能です。

ビッグデータの未来

今後も、毎年のよう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することが可能となるでしょう。加えて、AIを使った自動化ツールはさらに堅固なものになる一方で、データの準備に必要なスタッフの数は減るはずです。エイドリアン・ジョーンズ氏は、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、市場における競争優位性を確保するうえで情報の活用こそが役に立つと信じています。

 

この記事はTechbullion向けにアンジェラ・スコット−ブリッグスが執筆し、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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