ビッグデータを活用するのに必要な環境とは｜課題や注意点の解決に必要なポイントを解説
近年はビッグデータの価値が浸透し、多くの企業が活用方法を模索する時代になりました。
しかし、ビッグデータを活用するにはその特性やメリットの把握に加えて、必要な環境を整備する必要があります。
本記事では、ビッグデータの基本や活用における課題、必要な環境について解説します。
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Contents
ビッグデータの基本
ビッグデータを活用するには、まずその基本を把握する必要があります。
以下では、ビッグデータの基本的な概要について解説します。
ビッグデータとは人間では把握しきれないほど巨大なデータ群
ビッグデータとは、人間や一般的なソフトウェアでは全体を把握しきれないほど「巨大で複雑なデータ」のことを指します。
ビッグデータに明確な定義は存在しませんが、「Volume（量）」「Variety（多様性）」「Velocity（速度・頻度）」の3つを高レベルで備えているデータ群を指すのが一般的です。
具体的には、以下などがビックデータに含まれます。
- SNSのデータ
- Webサイトのデータ
- カスタマーデータ
- オフィスの文書やメールなどのデータ
- GPSなどのセンサーデータ
- サーバーのログや通信記録などのログデータ
ビッグデータは構造化データ・半構造化データ・非構造化データに分類される
ビッグデータは、「構造化データ」「半構造化データ」「非構造化データ」の3つに分類できます。
- 構造化データ：形のある表形式で表現できる顧客名や住所などのデータを含みます。
- 半構造化データ：規則性はあるけれど表形式にならないデータを指します。
- 非構造化データ：規則性がなく決まった形を持たないのが特徴です。
ビッグデータは主に、「半構造化データ」と「非構造化データ」を扱います。
ビッグデータが注目されている理由
ビッグデータに注目が集まっている背景には、さまざまな理由があります。
以下では、ビッグデータが注目されている理由について解説します。
蓄積されるデータ量が膨大になった
スマートフォンの一般化やパソコンのデータ処理技術の向上などによって、蓄積されるデータの量が膨大になっています。
膨大なデータのなかから自社にとって有益なものを選別し、活用することが業務の効率化や新しい事業の発見につながります。
世の中でやり取りされるデータ量の増加が、ビッグデータそのものと活用方法の注目度を高めている理由になっています。
IoT・AIとの連携が注目されている
ビッグデータは、近年多くのシーンで活用されているIoT・AIとの連携でも注目されています。
IoTで収集したデータを蓄積してビッグデータとして構造化し、AIを活用して分析する流れが多くの企業で実践されています。
また、AI開発にはビッグデータの情報が活用されるため、相互に必要な間柄となっている点も注目される理由です。
ビッグデータの活用方法について
ビッグデータを有効活用するには、具体的な方法を把握する必要があります。
以下では、ビッグデータの活用方法について解説します。
ビッグデータを見える化してリアルタイムで活用される
分析技術の向上によって、蓄積された膨大なビッグデータはリアルタイムで見える化できます。見える化されたビッグデータは自動運転を実現したり、工場で使用される機械の故障を事前に検知する予知保全に活用されたりしています。
精度の高い予測に活用される
膨大なビッグデータの分析は、傾向や需要を予測する際の精度を高められます。予測の精度を高めることで、在庫の過不足を解消したり、非効率的な業務をみつけ出したりといった活用方法が考えられます。
CX・UX向上に活用される
ビッグデータは、CXを向上させる施策を考案するためにも活用されます。ビッグデータを分析して個人にパーソナライズされた情報源を獲得・提供することで、顧客からの信頼を得てLTVの最大化につなげられます。
ビッグデータによるパーソナライズは、個々の学習に活かせることから教育関連のサービスでも注目され、「ラーニング・アナリティクス」という形での応用が進んでいます。
ビッグデータを活用するメリットとは
ビッグデータの活用には、さまざまなメリットがあります。
以下では、ビッグデータの活用時に想定されるメリットを紹介します。
データドリブンによる意思決定が進められる
ビッグデータは、個人の勘や経験ではなく、データに基づいた論理的な意思決定をするデータドリブン経営に活用できます。蓄積・可視化されたビッグデータを分析および検証することで、客観的な視点を取り入れつつ経営に最適な行動を考案可能です。
データドリブンは商品の開発過程やマーケティング施策の立案など、多くのシーンでの活用が期待できます。
多様化する顧客ニーズへの対応が可能になる
ビッグデータは、多様化する顧客ニーズへの対応に役立つメリットもあります。
スマートフォンの普及によって個人が収集できる情報量が増加しているため、さまざまなニーズが生まれています。
ビッグデータによる分析はニーズの変化や需要予測に活用できるため、先読みして効果的な施策を考案できます。
新規事業を創出するきっかけとなる
ビッグデータを基にして、新規事業の創出も考えられます。ビッグデータには先に紹介したように、さまざまな種類のデータがあります。それらを掛け合わせて新しい価値を見出し、新規事業・商品として展開できる点もメリットです。
新規事業の考案や展開に行き詰まっている際には、ビッグデータの活用がおすすめです。
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ビッグデータの将来性・これからの可能性
ビッグデータを活用する際には、その将来性とこれからの可能性について知るのも重要です。
新たな通信技術との連携に期待される
5Gなどの新しい通信技術と連携することで、蓄積されるデータ量はさらに増加すると想定されます。そのほか、IoTが普及することでデータを取得する機会が増え、ビッグデータの蓄積がさらに加速する可能性もあります。
このように新技術と組み合わさることで、ビッグデータの取得・蓄積がよりスムーズになり、短期間でも有益な活用が可能になると予想できます。
ビッグデータを活用するための環境整備が進んでいる
近年はビッグデータをより有効活用するために、専用の環境整備が進んでいます。ビッグデータをデジタライゼーション（デジタル技術を活用して新たな事業価値や顧客体験を生み出すこと）につなげる環境構築が進めば、蓄積されたデータの価値はさらに高まるでしょう。
ビッグデータを活用するために必要な環境
ビッグデータを有効活用するには、いくつか必要な環境があります。
以下では、ビッグデータの活用に最適な環境について解説します。
収集したビッグデータを修正できる環境
収集したビッグデータに欠損や重複、誤記などがあると正確な分析ができない可能性があります。そこでビッグデータのデータクレンジング（データを修復して正確性を高める作業）を行う環境を整備し、データを実際に活用できる形に整えます。
社内のデータリテラシーが高い環境
ビッグデータを活かすには、従業員のIT知識やデータへの理解度を高め、データリテラシーの向上を進める必要もあります。ビッグデータを活用する方法や価値を理解し、適切に応用できる人材育成が求められます。
データリテラシー向上につながる育成環境の構築も、ビッグデータの活用には重要です。
ビッグデータを活用する際の課題
ビッグデータを活用する際には、課題となり得る要素を把握するのもポイントです。
以下では、ビッグデータの課題について解説します。
ビッグデータを活かせる人材の確保
社内のIT人材だけでは、ビッグデータを活用しきれないケースも多いです。
データリテラシーの教育にもある程度の時間がかかるため、ビッグデータを活用できる人材の確保が課題になりやすいでしょう。
ビッグデータの収集や整理方法を確立できない
ビッグデータを収集する方法やその後の運用、既存データの整理方法を確立できないケースも課題になりやすいです。ビッグデータの扱いに慣れている人材が社内にいないと、効率的なデータ活用および具体的な応用が難しくなるでしょう。
ビッグデータの活用環境を構築するには「Go Analytics」がおすすめ
ビッグデータを活用する際には、「Go Analytics」の導入がおすすめです。Go Analyticsとは、専門のデータサイエンティストがビッグデータを分析するための環境整備や人材育成をサポートするサービスです。
ビッグデータを活用する専用ツールを導入する方法とは異なり、Go Analyticsはデータサイエンティストが直接社内の運用体制および組織体制の構築まで支援します。伴走型のデータサイエンティストサービスであるため、継続して支援を受けることが可能です。
そのほか、Go Analyticsは小売業に関する知見があり、DXの導入支援やPOSデータ分析支援なども行えます。
特定の業種における支援が可能な点も、Go Analyticsの特徴です。
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まとめ
ビッグデータの活用は、多くの企業にメリットを与えます。新規事業の考案や既存事業の改善など、さまざまな活用方法が検討できます。
この機会にビッグデータの基本を把握し、社内での活用を検討してみてはいかがでしょうか。
ビッグデータを活用する際には、環境を整備するためにGo Analyticsの利用がおすすめです。
専門のデータサイエンティストがデータ活用における悩みや課題を発見し、解決方法を提案します。
社内のデータリテラシー教育にも貢献できるため、長期的にビッグデータを活用できる環境を構築可能です。
この機会にGo Analyticsを活用して、ビッグデータを活用するための環境整備を進めてみてください。
