【連載】IT部門のためのアナリティクス入門 第2回
やっと分かった ビッグデータアナリティクスでHadoopを使う理由（1/3 ページ）
ビッグデータアナリティクスのビジネス活用において、IT部門が果たす役割とは何か。アナリティクスの本質と必要なツールについて、分かりやすく解説します。
前回のあらすじ
仙人の導きによりアナリティクスの本質を理解した、燃える情報システム部門員の私。「データ分析をしたい」というユーザー部門に対し、BI（ビジネスインテリジェンス）などの見える化分析とアナリティクスの違いを説明し、アナリティクス実現に向けて大きく前進しました。一方でユーザー部門では、あのデータも使おう、こんなデータも入手できるはずだと大盛り上がり。そのデータ量と格納場所がだんだん心配になってきている今日この頃なのでした。
あれ、仙人。何で今日は象に乗っているんですか？
まぁ、いいや。私、忙しいんですよ。今から例のアナリティクス用のデータベース構築のため、ユーザー部門に、どんなデータをどんなデータ項目でどういう風に集計して欲しいのか聞いてきまーす！
こら、こら、こらー！
おぬし、アナリティクスの効果を最大化するための「データマネジメント」が全く分かっておらんのではないか!?
2016年上半期「データ分析」記事ランキング（2016年1月1日～2016年6月20日）
1位 “Excelの兄”ともいえる分析ツール「Power BI」の成長が止まらない
2位 実践で分かった、“脱Excel”でどれだけ仕事のスピードは上がるのか？
3位 期待のIoT（モノのインターネット）が思ったほど急速に普及しない理由
アナリティクスのためのデータベース構築
え？ アナリティクスの効果を最大化するには、今までのRDBMS（リレーショナルデータベース管理システム）じゃ駄目なんですか？
当然じゃ。ちなみにおぬし、今まで、どうやってユーザー部門にデータベース環境を提供していたんじゃ？
どうって、普通ですよ。まず、ユーザー部門の皆さんが何を分析したいのかを細かく聞き込んだ上で、必要なデータがどこにどんな形で保管されているのかを確認したり、分析に使うデータの項目や形式などを定義したりして設計作業を進めていきます。
でもまぁ、本当に使える状況に持っていくには、何度もユーザー部門とやりとりが必要なんですよね。最初は「先月の地域別、チャネル別の売り上げがどうなっているかを知りたいだけです」とか言ってたのに、確認していくうちに「やっぱり製品別でも見たい」「四半期でサマリーできなきゃ使えないでしょ」とか気軽にいろいろ言ってくるんですよ。
あちらはシステムのことがよく分かっていないし、こっちは業務のことがよく分からないから手探りで進める感じです。下手すると要件定義だけで2～3週間かかっちゃうこともあります。
うむ。ユーザー部門の「問い」を細かく聞き込んだ上で、IT部門が「問いへの答え」のためのインフラとデータを準備していくプロセスじゃな。こうしたやり方は、現状を把握するための分析、つまり前回「データ分析がビジネス課題の解決に生かせていない本当の理由」で説明した「リアクティブな意思決定」のためのBIなどを実行するには適した方法じゃ。
じゃが、今回ユーザー部門が実現したいと思っているのは「アナリティクス」、つまり新たな洞察の発見や予測モデルを作成し、よりよい意思決定やアクションを実践したいと思っているんじゃろ？
いくらビッグデータを活用しようとしても、事前に分析する軸やデータ項目を限定して準備するデータを制限する必要があるというのでは、アナリティクスの幅がぐっと制限されてしまう。そのくらいのことは、おぬしでもイメージできるはずじゃ。アナリティクスにおいては、むしろその逆のプロセスが必要になる。
ぎゃ、逆？ どういうことですか？
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IT部門のためのアナリティクス入門
ビッグデータアナリティクスのビジネス活用において、IT部門が果たす役割とは何か。アナリティクスの本質と必要なツールについて、分かりやすく解説します。
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