IoT時代のビッグデータアナリティクスは今までと何が違うのか？：【連載】IT部門のためのアナリティクス入門 第4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。「Apache Hadoop」やデータベースの専門知識がないユーザー部門担当者でもツールの活用により、簡単にHadoopでデータマネジメントができることを知る一方で、IT部門の新たな役割である「データスチュワード」の重要性に気付きました。最近、ユーザー部門から問い合わせが多い「IoT（モノのインターネット）」についても興味があるのですが、従来のビッグデータとの違いがいまひとつ分からず……。

連載：IT部門のためのアナリティクス入門

• 第1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
• 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
• 第3回：データ分析で成功するためのデータマネジメントとIT部門の新たな役割

　せ、仙人！　どうしてそんな激流の中に突っ立ってるんですか？　あ。やっぱり仙人たるもの、たまには修行とかしちゃうんですか？

　

　相変わらず、残念なほどに読みが浅過ぎるのお。おぬしが前回、「IoTデータの分析って、今までのビッグデータ分析と何が違うんですかね」などと、のんきな質問をするから、体を張ってその違いを表現してやっておるんじゃ。おぬし、そもそもIoTとは何じゃと思う？

　はい、はい、はい！　私、知ってます。「Internet of Things」。つまり、いろんな「モノ」がインターネットにつながるってことですよね。冷蔵庫とか、電気メーターとか、車とか、工場設備とかまで、インターネットに接続しちゃうらしいですよね。

　ただ、モノがインターネットにつながって、何が変わるのかなあっていうのが、いまひとつ分からないんです。あと不思議なのは、ユーザー部門の人たちからIoTの話が出ると、決まって「人工知能（AI）」だの「マシンラーニング」だの、アナリティクスの話題が出てくるんですよね。あれ、そこ何でつながるの？　って。

　こらこらこらー！　全くもって表面的過ぎて、IoTの本質をちっとも理解できておらんじゃないか！　IoTが真価を発揮するためのキーワードは、ずばり、この3つじゃ。

• Sense：現実空間のデジタル化
• Understand：データの理解
• Act：現実世界を最適化する行動