製造業におけるビッグデータ活用事例、新しい価値創出のプロセスをひも解く
製造業で求められる2つのビッグデータ活用
まず1つは、既に蓄積されている構造化データだ。製造業では、基幹業務系や実行計画系で「ERP」「SCP」「CRM」などのシステム導入が一巡しており、これらの企業活動のデータは蓄積され続けている。
もう1つは、新しく登場した非構造化データだ。ツイッターやFacebookをはじめとするソーシャルメディア上で生成される情報や、テレマティクス情報、センサー情報などの多種大量のデータが該当する。中でもソーシャルメディアの声は消費行動にも大きな影響をおよぼすため、これらのCGM(一般消費者が生成するメディア)情報をキャッチアップし、製品開発や販売、サポートに活用することが重要になっている。
「ビッグデータといっても、インターネット・CGM情報や車載機器のセンサー情報などの新しいデータにだけ頼っていては解決できません。従来から自社が持っている市場情報や販売情報、原価情報とヒモづけることによって、新しい情報の価値が生まれてきます。構造化データと非構造化データ、この2種類のビッグデータをいかにうまく活用していくか。それが今後の製造業における課題となります。」(山下氏)
製造業がビッグデータを価値のある情報や知見へと転換するプロセス
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