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：【連載】IT部門のためのアナリティクス入門 第2回（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。

[小林 泉, 大島玲子，SAS Institute Japan]

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!?

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アナリティクスのためのデータベース構築