「成功する」ビッグデータ活用の取説【前編】
ビッグデータの価値は量ではなく「正しい意思決定」 引き出す方法は？
ビッグデータをビジネスの意思決定に生かすには、必要なデータを効果的に収集する仕組みが不可欠だ。ビッグデータ活用を失敗させないために、まずどのような点から着手すればいいのか。
データは企業が保有する価値の高い資産の一つだ。ほぼ全ての大企業がビッグデータを活用する取り組みに投資している。
2021年にデータ活用のコンサルティング企業NewVantage Partnersが実施した調査によると、回答した企業の99％がビッグデータ活用に注力している。米誌『Fortune』が発行する企業の売上高ランキング「Fortune 1000」にランクインする企業と、業界のリーディング企業の計85社が調査に回答した。同調査では回答者の96％が、人工知能（AI）技術を使ったビッグデータ活用がビジネスに貢献していると回答した。他にも、回答者の約92％がビッグデータ活用への投資を増やしており、約81％がAI技術を使ったビッグデータ活用に前向きに取り組んでいると回答した。
データの価値は量では決まらない 価値を引き出す“下準備”とは
併せて読みたいお薦め記事
抑えておきたいビッグデータの基礎知識
ビッグデータ活用に役立つ技術・製品
ビッグデータの価値はその「量」だけではない。経営者はデータ解析によって洞察力を高め、的確な意思決定のための材料を得ることができる。21世紀のビジネスを成功に導くために、ビッグデータ活用はもはや不可欠だと言える。
「企業はデータが自社のビジネスにどう役立つかを考えてビッグデータ活用の仕組みに投資する必要がある」。そう話すのは、データ統合ソフトウェアベンダーTalendでグローバルソリューションエンジニアリング部門のバイスプレジデントを務めるクリストフ・アントワンヌ氏だ。大量のデータから「価値」を引き出すために、まずはデータを効果的に収集しなければならない。昨今のデータの量や多様性、増加速度を考えると、これは決して簡単ではない。
ビッグデータの収集方法
歴史を振り返ると、データ収集は新しいことではない。人間は何千年にわたって、さまざまな情報を集めて生活に生かしてきた。研究者がデータの管理と分析に頭を悩ませることも同様だ。
現代のデータ量、多様性、増加速度はまさにビッグデータと呼ぶにふさわしい規模になっている。全世界で毎日、膨大なデータが生成されている。こうしたデータには、次の3つの形式がある。
- 構造化データ：クレジットカード番号やGPS（全地球測位システム）座標など、一定のルールに従って数値や文字列として表示されるデータ
- 非構造化データ：メールやソーシャルメディアの投稿など、生成されたままの状態のデータ
- 半構造化データ：構造化データと非構造化データが混在するもの
ビッグデータ収集に当たっては、まずはデータソースを特定する必要がある。一般的なデータソースには、次のようなものがある。
- POS（販売時点情報管理）など取引データを生成するシステム
- IoT（モノのインターネット）デバイス
- マーケティング企業や調査会社が提供するデータ
- 顧客や見込み客によるソーシャルメディアへの投稿
- スマートフォンの位置情報といったその他のソース
あらゆるデータを収集して活用しようとする企業はないだろう。まず企業は、自社のデータ活用の目的を明確にし、それに合ったデータを収集するためのシステム構築に取り組む必要がある。ある専門家は「革新的なデータ活用を実現するために、できる限り多くのデータを収集すべきだ」と主張する。一方では「コストや解析プロセス、個人情報の問題などを踏まえ、収集するデータを慎重に選ぶべきだ」とアドバイスをする専門家もいる。
中編はデータ収集の手順と課題に焦点を当てる。
TechTarget発 世界のインサイト＆ベストプラクティス
米国TechTargetの豊富な記事の中から、さまざまな業種や職種に関する動向やビジネスノウハウなどを厳選してお届けします。
Copyright © ITmedia, Inc. All Rights Reserved.
TechTarget発 世界のインサイト＆ベストプラクティス
米国TechTargetの豊富な記事の中から、さまざまな業種や職種に関する動向やビジネスノウハウなどを厳選してお届けします。
この記事の著者
関連記事
新着ホワイトペーパー PR
-
事例
[株式会社キーエンス] PCが苦手でも自動化できる ポポラマーマなど4事例に学ぶ「ナビ搭載型RPA」活用 -
製品資料
[株式会社クレオ] IT部門を“価値創造組織”へ転換 IT管理プロセスの改革で戦略的リソースを確保 -
製品資料
[株式会社クレオ] Excel管理が限界に――ITサービス管理の脱・属人化と運用高度化を実現する方法 -
製品資料
[株式会社クレオ] 西武グループやイオングループも実践 事例に学ぶ「ITサービスデスク業務」改善 -
製品レビュー
[株式会社クレオ] 「使われないITシステム」から脱却 現場が求める業務改善を実現する方法
こんなメディアも見られています
TechTargetジャパンに関連する情報をお探しであれば、こちらのメディアもお役に立てるかもしれません。
ベンダーコンテンツ PR
From Informa TechTarget
SpecialPR
アクセスランキング
-
1
法務と開発者で「言葉が通じない」問題 トヨタやソニーが語るOSS管理の真実
-
2
なぜ「Gemini 4 Argon」は出遅れたのか？ Googleが狙う“逆転のシナリオ”
-
3
ChatGPTは“検索しまくり”でGeminiは“淡泊”？ データが明かすAIの裏側
-
4
情報漏えいはなぜ繰り返されるのか 今すぐ見直すべき「境界」
-
5
鹿島建設のDXを阻む「10年前のAWS」 安全性と自由度を両立したモダナイズ
-
6
年収が増えても幸せになれない 給与増でエンジニアが直面する「幸福度の壁」
-
7
「Windows」の不要なファイルを安全に消して容量を空ける方法
-
8
生成AIが普及しても「技術書」を手放せないエンジニアの本音
-
9
「また同じ説明か」 消費者の半数が離脱するAIチャットbotの“記憶喪失”
-
10
【基本情報技術者試験】なぜ複数アプリが同時に動く？ OSの「マルチタスク」の仕組み
ホワイトペーパーランキング PR
-
1
不審メールの経路や見せ方に変化？ 2026年夏の3事例から見えた動向と対処方法
-
2
家庭用Wi-Fiルーターの業務利用は危険？ 避けるべき理由と具体的な対策
-
3
システムの保守がモダン化を阻む？ 「変えない判断」から脱却する方法とは
-
4
AI駆動攻撃にどう対抗する？ 超速の攻撃からエンドポイントを保護する方法
-
5
プログラミング不要で誰でも実現できる、ネットワーク運用管理の自動化とは
-
6
なぜRPA導入は頓挫する？ シナリオ作成の壁を乗り越える解決策とは
-
7
東大教授と考える、AI時代の「データ主権」「信頼性」「ガバナンス」の在り方
-
8
Linux初心者でも知らないとまずい「RHEL」「SLES」の違いとは？
-
9
「オンプレミス回帰」せざるを得ない“合理的な理由”
-
10
ランサムウェア攻撃“究極の対策”はこれだ
TechTargetジャパン SNS
@techtarget_itmをフォロー
インフォメーション
注目情報をチェック
TechTargetジャパンをフォロー