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  • 2014/03/14

情報爆発時代のビッグデータ分析 意思決定を支援する情報系システムの3大要素とは?

構造化データに加え、ソーシャルメディアや各種センサーから収集する非構造化データを含めた膨大なデータを意思決定に活用していくことが、企業での大きなトレンドとなっている。さらにそのビッグデータをビジネス価値に変換していくスピードこそ、企業の生き残りの鍵を握るといっても過言ではない。一方、モバイル端末の急速な普及によって人々のワークスタイルは変化し、どこでも意思決定ができるようになった。そこで求められるのは、データの鮮度、場所を選ばない、視覚性という3つの条件を担保できる情報インフラだ。Oracle Business Analytics Forumにて、日本オラクル 製品戦略事業統括本部 戦略製品&BA推進グループ 担当ディレクターの石家丈朗氏が語った。

執筆:レッドオウル 西山 毅、構成:編集部 松尾慎司

執筆:レッドオウル 西山 毅、構成:編集部 松尾慎司

レッド オウル
編集&ライティング
1964年兵庫県生まれ。1989年早稲田大学理工学部卒業。89年4月、リクルートに入社。『月刊パッケージソフト』誌の広告制作ディレクター、FAX一斉同報サービス『FNX』の制作ディレクターを経て、94年7月、株式会社タスク・システムプロモーションに入社。広告制作ディレクター、Webコンテンツの企画・編集および原稿執筆などを担当。02年9月、株式会社ナッツコミュニケーションに入社、04年6月に取締役となり、主にWebコンテンツの企画・編集および原稿執筆を担当、企業広報誌や事例パンフレット等の制作ディレクションにも携わる。08年9月、個人事業主として独立(屋号:レッドオウル)、経営&IT分野を中心としたコンテンツの企画・編集・原稿執筆活動を開始し、現在に至る。
ブログ:http://ameblo.jp/westcrown/
Twitter:http://twitter.com/redowlnishiyama

モバイル端末を大量導入してもパフォーマンスを維持できるか

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日本オラクル
製品戦略事業統括本部
戦略製品&BA推進グループ
担当ディレクター
石家 丈朗 氏
 はじめに石家氏は“場所を選ばない”情報インフラについて言及し、1つの事例としてスウェーデンに拠点を置き、ノルウェーやデンマーク、フィンランドなどで複数のブランドを展開するシューズメーカー「NilsonGroup」の事例を紹介した。

 同社のニーズは“店舗別の在庫状況を可視化して、最適化したい”というもので、そのために300店舗にモバイル端末を導入し、どこからでも在庫状況を確認できるようにしようと考えた。

 しかし販売対象となる商品の数は数百万単位にのぼり、パフォーマンスがきちんと確保できるかが最大のポイントになった。

 「店舗でのサービスレベルを考えた時、それらの販売情報にモバイル端末でアクセスして、1秒以内にレスポンスを返すという厳しい制約を設けました。モバイル端末を大規模に展開してパフォーマンスも担保するというのは、IT部門にとって大きな難題です」

 そこで同社が採用したのが、Oracleの提供するエンジニアド・システム「Oracle Exalytics」だ。BIソフトウェアとインメモリ分析ソフトウェア、そしてハードウェアを融合したいわゆるアプライアンス製品で、データ分析とその活用を支援する。

 さらに同社は、BI機能を提供するモバイル・アプリケーション「Oracle Business Intelligence Mobile」も採用することで、店舗ごとの在庫状況を可視化し、把握して、最適化を図ることにも努めたという。

 「モバイル端末の普及と共に企業のモバイル展開はどんどん増えているが、このような大規模展開を考えた時、単にモバイル端末をユーザに配布すればいいというものではありません。端末をストレスのない環境で使えて初めてモバイルソリューションということができます。モバイルのフロントエンドを快適に動かす情報インフラと共に利用することが重要です」

 モバイル展開の際には、いかにセキュリティを担保するかも重要な課題だ。単に紙コストの低減だけではなく、紙からの情報漏洩の防止という意味もある。石家氏は「モバイル端末を大規模に展開しても、そのモバイル端末を紛失したときに例えばキャッシュから情報漏洩してしまうという危険も増大します。MDMやセキュア・ブラウザと組み合わせて活用することで、セキュリティを担保した環境でモバイルを活用することが必要不可欠になってきています」と強調する。

データを視覚化する重要性

 企業が競合優位性を生む意思意思決定を行うためには、その元となる情報をスピーディに創出し、さらにシステムで可視化していくことが非常に重要となる。

 「たとえば、地図上に様々な情報をプロットして俯瞰で眺めるとか、あるいは自社が注目すべきKPIを色で表わすという方法もあります。それが売上なら、緑色の場合は目標通り、赤色ならマイナスのトレンドといったことを一目で分かるようにするもの。つまり意思決定のスピードを上げるためには、データに“視覚性”も求められるのです」

 ただしデータ可視化のためには、KPIに関係するトランザクションデータを全て収集し、分析する必要がある。

 「ここでもシステムには高いパフォーマンスが要求されるので、エンドユーザがストレスなく利用できる情報インフラが必要です」

 次に“データの鮮度”について話題を進めた石家氏は「これは言い換えれば、大量のデータをビジネス価値に変換するスピードを上げるということ。データはナマもので、いかに有効なデータがあってもうまく使えなければ意味がありません。一番価値の高いところで活用することが重要です」と強調する。

 たとえば世界有数の情報提供企業である米トムソン・ロイター社は、従業員同士の会話の中に重要なビジネスのヒントが潜んでいると考え、彼らの会話を迅速に集め、共有化することに取り組んだ。

 「非構造化データを含むビッグデータを迅速に集め、共有する仕組みを構築した。ここで採用されたのもOracle Exalyticsで、これによって同社は情報共有のスピードを90倍、高速化した」

 また航空機メーカーの仏エアバス社は、最新機「A380」のテスト時、試用機に10万個のセンサーを埋め込み、合計150フライト分の膨大なデータを集めて迅速に分析し、レポーティングすることで、開発期間と開発コストを大幅に削減することに成功したという。ここで採用されたのもOracle Exalyticsだ。

 「データを可視化する場面、あるいはビッグデータをビジネス価値に変換する場面においても、情報インフラのパフォーマンスは非常に重要なシステム要件になるといえるでしょう」

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