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ビッグデータ活用を阻む問題点と導入企業の成功事例


ビッグデータとは何か

ビッグデータとは、膨大なデータの塊のようなものです。

ただデータ量が多いだけにとどまらず、その形状や性質が多彩であることも大きな特徴です。ビッグデータには音声、画像、動画のように過去には活用が難しいとされたデータも大量に含まれています。

ビッグデータの発生源は無数にあり、今このときもリアルタイムでデータが蓄積されつつあります。発信元は公表されるデータから消費者行動に伴い発生するデータ、SNS、通信、IoTなどからの取得データとほぼ無限大です。

データの発生頻度や更新頻度もそれぞれ異なり、「いつの」「どの」データを活用するのかを見極めるのは、極めて難しい課題であるといえます。


ビッグデータ活用の問題点

ビッグデータの特性と問題点

ビッグデータと呼ばれる情報は、組織で一元管理されているものとは異なり、品質が均一ではありません。

ビッグデータに含まれる個々のデータ発信源は、世界中のあらゆる場所にあります。IoT家電から収集されるデータと官公庁が提供するデータでは、その質や型がまったく異なるのは当然です。

データによっては誤差があったり、ゴミと呼ばれる何の意味もない情報や重複、テキストの誤字や表記ゆれ、一部に欠如があり不完全なデータなどがあったりします。

データ活用の大前提として、情報の正確さがあります。データに誤差が多く、不完全な場合、どのように優れた分析を行っても信用性が低下します。

精度の低い分析結果では、ビジネスの現場で到底使い物にならないことが目に見えています。

正しい分析処理を行うためには、こうした課題をクリアする必要があります。非定型のデータを定型化し、信頼性の高いデータのみを選択していくためには、非常な手間と高度な技術が求められます。

ビジネスに活用する際の課題

現在ビッグデータをすでにビジネスに導入している企業は、珍しくありません。しかしながら、思うように活用できていないケースは多数見られます。

活用に関する課題は、その企業によってさまざまです。

例えばIoT製品からデータ収集をしている企業の場合、ユーザーからデータを集めること自体が目的となってしまい、その先のステップをどうすればよいのか方向付けができていない場合があります。

データ量や種類が多すぎるために有効なデータを見つけられず、自社の事業に適用できないといった状況もしばしばです。

データ活用においては秘匿情報や個人情報など、デリケートな情報の扱いをどのようにするのか、適切な判断が求められます。こうしたセキュリティの担保も大きな課題となります。

ビッグデータの管理システムを構築できても不具合が生じた際、対処に時間がかかると運用の利点が損なわれます。その都度、人員や経費負担が膨らむと、運用の継続が難しくなりかねません。

また導入を決めた後で実際の運用に時間がかかりすぎ、周囲のビジネス速度に追いつかないという悩みをもつ企業もあります。

こうした課題の背景として、そもそもビッグデータについての理解が追いついていないということが挙げられます。

テクノロジー、ビジネス部門ともに、データの分析およびその適切な活用ができる人材が限られているというのが実情です。

結果として多大な費用をかけて導入に踏み切っても、最終的なビジネス成果につなげられないというケースが目立ちます。

これらの課題を解決していくためには、専門的に訓練されたデータサイエンティストや現場の社員自身が使えるツールをうまく活用していく必要があります。

自社におけるビッグデータ利用の目的を明確化し、上記の条件を満たすサービスの導入を行うことが有効策といえるでしょう。

ビジネスにおけるビッグデータの活用事例

エールフランス-KLM

巨大な路線網をもつ航空業界の老舗、エールフランスではビッグデータを活用して顧客満足度の徹底を図っています。同社は、最上のカスタマーエクスペリエンスの提供を自負し、ビッグデータ管理システムの運用を価格設定や解約管理、Webとコールセンターのパフォーマンス最適化につなげています。

事前予約データから顧客とスタッフ間のコミュニケーション、予約、チェックイン、出発、フライトの中断管理、到着、荷物の受け取り、顧客からのフィードバックまで、旅の各段階で顧客との関係を強化することにより、入手可能な範囲であらゆる情報を取得しています。

同社では、広範囲に及ぶ構造化や非構造化顧客データのプラットフォームとして、Teradata Vantageを採用しました。このシステムによって、顧客からの苦情となるリスクが高いトリガーを事前に特定。トラブル発生を事前に回避し、2018年には年間1億人以上の乗客へのスムーズな案内を実現しました。

まとめ

ビッグデータは収集・分析をするだけでは、ビジネス成果を出すことができません。導入に当たっては、ビッグデータ活用の価値ある「答え」となる目的の的確な設定と、ビッグデータのもつ問題への理解が重要です。自社においての課題を具体化し、将来にわたる事業運営でどのように解決していくかを探る必要があります。ビッグデータ活用分野で実績をもち、多様なソリューションを提供するサービス企業を適切に選ぶことがカギといえるでしょう。

参考:


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製品:分析、データレイク、データウェアハウスをすべてクラウド内で一元化するソフトウェア Teradata Vantage

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