データ収集プロセスの出発点になるのが有用なデータソースを見極めることだ。それが決定したら、収集したデータを保管場所に移動させ、そのデータにアクセスするための仕組みを構築しなければならない。このプロセスにおいては「ETL」、つまり抽出（Extract）、変換（Transform）、読み込み（Load）の手順が必要になる。

• 抽出：データソースからデータを取り出す
• 変換：不要な要素を削除し、ビジネスで使用できる状態にする
• 読み込み：データをデータベース、データウェアハウス、データレイクなどに移動させ、データへのアクセスを可能にする

　データ活用の担当者はこれらの手順を構築する際、使用するデータの信頼性を確保する方法や、データが使用できる状態に変える方法などを考える必要がある。

　IT分野の研究開発を専門とするAT&T Labs Researchの元主任研究員で、スティーブンス工科大学（SIT：Stevens Institute of Technology）のビジネススクールで上級研究員を務めるデビッド・ベランガー氏は次のように話す。「収集したデータによって、どう活用できるかが決まる。反対に活用方法が明確であれば、どのようなデータを収集すれば良いかが分かる」

　ベランガー氏によると、収集するデータが決まると、さらに「必要なデータをどこから入手できるのか」「そのデータソースを信頼できるのかどうか」「データの品質はどのような状態なのか」「データソースは社内なのか社外なのか」など、幾つかの疑問点が出てくる。

データ活用で9割の企業が悩む“あの課題”

　他にも企業が頭を悩ませている課題がある。「技術的な課題、組織的な課題、場合によってはコンプライアンスの課題など、さまざまな種類の課題がある」と話すのは、データ活用の支援サービスを手掛けるGrid Dynamicsの最高技術責任者（CTO）であるマックス・マルティノフ氏だ。具体的には、次のような課題がある。

• 自社が保持する全てのデータを把握し、管理すること
• 社内外の垣根を越え、必要なデータ全てにアクセスすること
• データの品質を確保し、維持すること
• データの読み込みに適切なツールを選定し、正しく使用すること
• 自社のデータ活用の目的に合わせ、必要な人材を確保すること
• データ活用による成果創出と、セキュリティや個人情報保護を両立させること

　このように、企業はデータ活用に取り組む際にさまざまな課題に直面する。データ活用のコンサルティング企業NewVantage Partnersが実施した調査では、データ活用を成功させる上での最大の課題として、回答企業の約92％が「文化」を挙げている。調査に回答したのは、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社だ。文化とは、具体的には社風や従業員の考え方、どれほどビジネスの変革に取り組むマインドがあるかなどだ。一方で、技術面での制約を障壁として捉えている企業は、約8％にすぎなかった。

　後編は、ビッグデータ収集のベストプラクティスを紹介する。