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：【連載】IT部門のためのアナリティクス入門 第3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。
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への理解が深まってきた、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「あのデータも使おう」「こんなデータも分析できるはずだ」と大盛り上がりするユーザー部門が望む「ビッグデータアナリティクス」の実現には、データを「Hadoop」に格納することが最適であることを学んだのですが……。
ヒック、仙人！ 今夜は、とことん語り合いましょー！ ズバリ、「ビッグデータ時代における情報システム部門の役割」って何でしょう。まぁ、グイっと飲んでくださいよ。グイっと。ヒック。
おぬし、酔っぱらっておるのか？ 仕事もそっちのけで、どうした。酒を飲むには早い時間じゃぞ。ん？ 「MapReduce入門」「一から始めるSpark」。この本、どうしたんじゃ？
ヒック。前回、仙人に教えてもらって、ビッグデータアナリティクスを実現するためには、あらゆる種類の大量データを高速に分散処理できるHadoopにデータを格納するのが最適ってことは分かりました。でも、それって結局、ユーザー部門が何かを分析する度にデータの抽出と加工の依頼が情報システム部門に来るってことですよね。Hadoopでデータ加工なんてやったことないし、今から勉強しておきゃなきゃって思って……。ヒック。
ただ、私、気づいちゃったんですよ。ビッグデータアナリティクスなんて格好良いこと言ったって、結局、情報システム部門の役割は今までと変わらないなあって。会社のビジネスに直接貢献している感じもしないなあと思ったら、何か仙人と語り合いたくなっちゃって……。
まぁ、飲んでくださいよ。グイっと。ヒック。
こらこらこらー！ 全くもって、テクノロジーの進化に取り残された悩みじゃの。おぬしの悩みに答えるキーワードは、ずばり、「セルフサービスデータマネジメント」と「データスチュワード」じゃ。
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