ビッグデータ分析のリアルタイム性を追求するには、データベースに蓄積するデータだけでなく、システム間を移動するデータをいかに活用するかが課題となっている。
データドリブンなビジネスを推進している企業が世界を驚かせている。例えばUberは自動車を所有することなくタクシービジネスを提供し、airbnbは宿泊施設を所有することなく宿泊先を提供するなど、既存ビジネスとは全く異なるビジネスモデルを実現している。このような「デジタルトランスフォーメーション」とも呼ばれる現象の大きな特徴は、データやシステムそのものがビジネスの根幹になっているところにある。
これまでも企業は業務にデータやシステムを活用してきたが、その多くは業務効率化や生産性向上を達成する手段だった。しかしこれからは、データやシステムそのものの質が業績を左右したり、意思決定に深く関わったりする場面が増えていくだろう。企業で扱うデータは、量とトラフィックともにますます増えていく。
データ分析から新しい洞察を得るために、より多く、より多様なデータを、文字通りの「リアルタイム」に扱うニーズも増えている。刻々と変化する性質のデータ(金融の取引情報、IoTのセンサーデータ、ソーシャルメディアの動向など)を分析するのにバッチ処理では限界があると、多くの企業が気付きはじめている。
リアルタイム性を生かした分析を実現するために、データの流れをいかに管理するか。ログを集め分析ツールに送るだけのシンプルなことが、なぜ実際には難しいのか。この課題を解決するために、データドリブン経営を目指す企業はどのようなプラットフォームを選ぶべきだろうか。
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