ビッグデータ活用の問題点＝”集める”ことを目的にしていませんか？

ビッグデータを集める？

「ビッグデータを使ってうちもデータをビジネスに活用してデジタルトランスフォーメーションするぞ！」という掛け声と共に、 ビッグデータを集めるための基盤・仕組みづくりを始められている方も多いのではないでしょうか。 始めては見たもののなかなかうまく進めることができないという話もちらほらと聞きます。

でも、ちょっと待ってください。そのプロジェクト、ビッグデータを”集める”ことが目的になっていませんか？ 一旦立ち止まって見て、何のためにビッグデータを活用するのか考えてみることをお勧めします。

ビッグデータの3V

ビッグデータというと、3Vと言われるVolume（量）、Velocity（速度）、Variety（多様性）と言われる3つの特性があり、 膨大な量のデータがとてつもない頻度で生成されています。さらにデータの種類も多岐に渡ります。

ビッグデータの3V

ビッグデータ基盤としてはこれらのポイントを克服する必要あるため、この3Vに対する技術的な検討・検証は非常に重要です。しかし、 技術的な検討・検証にばかり目が行ってしまい、ビッグデータから知見やひらめきを得ようという原点にまで目が行っていないのではないでしょうか。

例えば、「Webログを収集する」といった場合、必ずWebログを用いて”何を分析”するのか目的があるはずです。 自社のECサイトへの流入の仕方やユーザーの滞留時間、クリック履歴や検索履歴を分析することで、 ECサイト構成の見直しや商品検索方法の改善といった改善策やアクションにつなげていきます。

この例でいえば、"ECサイトのユーザー情報や商品情報などをWebログとつなげていけば結果が出そう。" というように、目的がはっきりしていると対象とするデータも自ずと絞られてきます。 技術的な検討範囲もぐっと絞られてくるため、スモールスタートしやすい下地を整えることができるのではないでしょうか。

最初にあるように、とりあえずデジタルトランスフォーメーションしよう！と始めてしまうことが多いのですが、 上記のようなアプローチ、まずはどのような分野でデータを活用するかをしっかりと検討いただくことが重要と考えています。

もちろん今後を見据えた最終的な全体アーキテクチャを検討することも大切ですが、 まずはステップ1として範囲を絞ってスモールスタートできる状況を整えていきましょう。

事例

インフォマティカの次世代ビッグデータ分析基盤ソリューションは国内海外多くのお客様で事例があります。
例えば、インディアンオイル様では国内の物流網が不安定であり、ガソリンの需給調整に非常に苦労されていました。

そこで、ガソリンタンクのセンサーデータを用いリアルタイムに値付けをしたり、ガソリンの配送ルートを調整することで、
品切れの防止や売り上げの向上などのビジネス効果を得られています。

上記事例にとどまらず、その他のお客様の取り組みへの進め方をご紹介しつつ、
これらの事例を基にどのように進めていくのがベストか一緒に検討していきましょう。

デジタルトランスフォーメーションやビッグデータ分析をお考えのお客様は是非とも弊社へお声がけください。