「何を集めるか」がデータ活用の成否を分ける 9割の企業が悩む意外な要素は？：「成功する」ビッグデータ活用の取説【中編】

データ活用の目的を明確にすれば、どのようなデータを収集すればいいのかも見えてくる。ただし問題はそれだけではない。ビッグデータの活用に当たっては、企業はどのような課題を乗り越える必要があるのか。

[Mary K. Pratt，TechTarget]

　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？」に続き、本稿はデータ収集プロセスの手順の他、データ収集する際の課題と解決法を取り上げる。

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データ収集プロセスの手順

　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”