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業績向上に導いてくれる企業のビッグデータとは

企業内では、顧客データや会計データ、Webログなどのさまざまな情報が蓄積されています。これらの膨大な量のデータは、一般的にビッグデータと呼ばれています。ビッグデータを解析して活用すれば、効率の良いマーケティング戦略の立案や需要予測により、企業業績を上向かせることが可能になるでしょう。しかし、実際に活用するには、まずビッグデータについて理解しておく必要があります。そこで本記事では、ビッグデータを構成するデータの種類や管理方法などについて解説します。

ビッグデータとは何か

ビッグデータは英語では「big data」と表記され、基本的には膨大な量のデータのことを指します。収集されたビッグデータは分析され、分析結果はおもに企業の売り上げを伸ばすことを目的として利用されます。したがって、データは統合・整理されて利用可能な状態になっている必要があります。活用できる、あるいは役立つビッグデータには3つの要素が重要と考えられています。それはVolume(量)、Velocity(速度)、Variety(多様性)です。以下に、これら3つのVについて解説します。


  • 量:Volume 例えば、AI(人工知能)はビッグデータを分析し、将来の需要や消費者の行動を予測してくれます。ただし、AIに学習させて予測の精度を高めるためには、ある一定以上のデータ量が必要です。

  • 速度:Velocity 企業のビジネス活動とともにデータは収集され、同時にビッグデータも常に更新されています。そこで、送られてくる新しい大量の情報を、リアルタイムで適切に収集・管理することが必要になってきます。

  • 多様性:Variety ビッグデータには、伝票に記入されている数値データのような構造化データや、文書や音声などの非構造化データのような多様なデータが含まれます。データの種類が増えれば、事象をさまざまな面から解析できるので、分析を深めることにつながります。


ビッグデータの分類と具体例

ビッグデータを構成しているデータは、非構造化データと構造化データに分類することができます。このように分類すると、データ整理やデータの把握に役立ちます。


  • 構造化データ 一定のルールに従ってまとめられているデータです。例えば、excelのスプレッドシートに含まれるデータやCSVファイルが構造化データです。これらのデータは一定のルールに基づいて「行」と「列」により整理されています。具体的には、伝票や会計報告などの入力済みデータが含まれます。

  • 非構造化データ 統一されたルールでまとめられていないデータのことを指し、ビッグデータを構成する多くのデータはこの分類に含まれます。例えば、WEBページ、写真、動画、プレゼンテーション資料が該当します。


ビッグデータの管理方法

データの量が増えてくると、どのようにそれらを管理して利用可能な状態にしておくかという点も重要になってきます。また、データの量が増えると同時にデータの管理コストも上がるので注意が必要です。ここでは、データの管理方法について説明します。


データウェアハウスを構築

データウェアハウスとは一種のデータベースです。

しかし、通常のデータベースとは異なり、データウェアハウスにおいてはラベル名の統一やデータフォーマットの統合などを含むデータ統合が行われています。さらに、多くの社員が必要なデータを即座に使えるようになっています。


データレイクにデータを集めておく

ビッグデータを形成あるいは更新する際、クラウドサービス上に構造化および非構造化を含むすべてのデータを、一時的に集めておくという方法を取ることも可能です。そのような領域はデータレイクと呼ばれています。


まとめ

ビッグデータの定義とデータ活用事例について解説しました。ビッグデータは、構造化データと非構造化データで構成される膨大な量のデータです。しかし、単なる大量のデータを集めたデータベースではなく、データ分析のために整理・統合されたデータセットなのです。ヤフーの事例を参考にしてビッグデータを活用すれば、データ量の増大のような環境変化に対して柔軟に対応ができると同時に、自社の業績を伸ばすことができるでしょう。


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