ビックデータから本当の価値を得るには?

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ビックデータとは?

ビックデータとは、超巨大なデータの集合体からビジネスに役立つ発見・様々な要素の相関を発見する等々、いままで知らなかったことをデータから新しく発見することです。ビックデータが凄い・ビジネスに必要不可欠な存在とありますが、実際はどうなのでしょうか?

結論から言えば、今まで発見できなかった非効率性・誤認(思い込み)・新しいビジネスの創造とビジネスに役立つ情報を発見できる可能性が見込めます。
但し、期待効果を得るためには正しくビックデータと付き合えることが条件です。もし大容量のデータを分析することをビックデータと捉えると期待した結果を得られない可能性があります。ビッグデータはビジネスに役立つ情報を得ることが目的であって大容量のデータを扱うことではないからです。では、ビックデータと正しく付き合えるとはどのようなことでしょうか?

ビッグデータが流行った背景

昔からデータ分析を経営に活かすことはしています。BIツールもその1つと言っても良いと思います。しかし、BIは経営指標を見るものであり、データから新しいことを発見する目的ではありませんでした。また、企業にある様々なデータを解析するには手間と処理時間がかかり、企業が要望しているレベルにテクノロジーが追いついていませんでした。そんな時、負荷分散処理で大容量(大規模)でも高速処理できるようになり、しかもオープンソースとして使えるようになったことから、IT企業はビジネスチャンスとばかりにソリューションの提供をはじめたことがきっかけだと考えます。この大容量を扱えるようになったことからビックデータと呼んでいます。

ビックデータはデータが無ければ意味がない

当たり前かもしれませんが、ビックデータはデータがなければ意味がありません。ビックデータを提供している企業の広告で「ウェブのアクセスログから・・・・」という内容を見たことがあります。確かにウェブのアクセスログは「大きなデータ」ではありますが、自社サイトの効率化には役立ちますが、ウェブログでは経営者が期待しているビジネスに役立つ結果を得ることは出来ないからです。自社サイトの効率化であれば、グーグルアナリティクスで十分です。
また、サイトに興味のある利用者のアクセスログですからで偏ったデータとなるため、用途も限定的となるのです。さらに、競合他社も同様なことが容易にできますので、差別化要因となる発見は難しいといえます。これでは、ビックデータと呼ぶにはちょっと違うように思います。

ビックデータとは、複数のいろんな要素が含まれているデータが存在することが前提としてあり、その前提を満たした上で、いままで困難であったデータ解析してビジネスに役立つ発見をするものです。言い換えれば、本当の意味でのビックデータと付き合えるのはデータを集めることが出来る企業だけということになります。

この超巨大なデータから仮説を立てたり、ロジカルに検証したりして、ビジネスに役立つ解を発見します。また、闇雲にデータがあれば良いというわけではなく、各データから得られる要素・特定などを理解したうえで、利用しなければなりません。ここに、アナリストの価値があるわけです。
ちなみに、マーケティングリサーチはリサーチをする目的があり、統計学に基づき目的を達成するための集めるデータ要素を決めることをします。だから、ビックデータでなくても価値ある解をだすことが出来ます。

企業にあるデータでもビジネスに役立つ情報は得られる

データを集めることが前提ではありますが、企業には営業・製造の情報があります。また足りないデータを外部や情報収集発動により得ることで、ビジネスに役立つ価値を見出すことは出来ます。
たとえば、購買履歴からターゲットがあっているか? ということを確認することが出来ます。もしターゲットが違っていたら、マーケティングも間違っているということになり、市場では自社商品を違った価値で認識されているということになります。
極端な例ですが、20代女性のファッションと思っていても実際の購入者が40代女性であるなら、商品が40代向けデザインであるということになり20代女性が読む雑誌に広告を出しても伝わりません。商品を見直すか、ターゲットを40代女性と再認識してマーケティング戦略を練り直すことになります。

これだけでは改善の領域を超えることは出来ませんが、20代女性と思って開発した商品が40代女性に受け入れられる理由を購買データと商品データと組み合わせて分析することで、40代女性商品の嗜好を理解することができ、40代女性を新しい顧客層としてラインナップ化することが出来るようになります。既に40代ラインナップがあったとしても改善することが出来るはずです。

最後に

流行言葉に乗っかるように「大容量のデータ」を直訳でビッグデータと呼び、ビックデータという言葉が広まる以前のデータ解析までもビックデータと呼んでいるように思われます。
また、限定的なデータで解析したところで他社も同様の結果となり、同じ施策をしたら個性がなくなり金太郎飴状態になってしまいます。データから導いた結果に従うのではなく、そこから人間の心理を考慮しながら自社に価値ある施策へと導くのが本当のビックデータであると思います。

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