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  • 2012/06/28 掲載

ビッグデータに惑わされず、企業内に蓄積されたデータを活用してビジネスに直結する成果をあげる

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当然の話だが、十分な分析結果を出すためには十分なデータ量が必要だ。そのため、扱うべきデータの粒度や種類もどんどん増え、分析環境や処理能力を課題に感じている企業も増えているだろう。こうした状況に対して、SAS Institute Japan(以下、SAS)の畝見真氏は「ビッグデータというバズワードを話題にする前に、そもそも企業内に蓄えられている大量データを十分に分析できているでしょうか?それによりビジネスに直結する成果をあげられているでしょうか?」と問いかける。バズワードに惑わされず、結果の伴うデータ活用術とはどのようなものであろうか。

まずは企業内の大量データを分析、ビッグデータへのチャレンジはその次

photo
SAS Institute Japan
ビジネス開発本部
IMAグループ
担当部長
畝見真氏
 ビッグデータというと、一般的に、ソーシャルメディアや画像など、インターネット上の非構造化データがイメージされるが、SASでは、ビッグデータを次のように定義している。

企業が扱うデータにおいて、そのデータ量や種類が正確でタイムリーな意思決定のために現状のシステムではまかないきれないレベルにある相対的に大量のデータ。
 たとえ既存システムで分析できても、スピードが期待に合わなかったり、異なるデータタイプを複合した分析ができなかったり、ストレージの許容量を超えてしまったり、果ては新たなデータタイプの分析ができなかったりするような問題が出てくる。

「現状、企業内データでさえ十分に価値を引き出せないのに、さらにネット上に存在する非構造化データなどから価値を引き出せるでしょうか?」(畝見氏)

 そう畝見氏は問いかける。すでに企業内データの分析を実現できている企業であれば、それ以外のビッグデータにチャレンジしてもよいだろう。しかし、そうでない企業は「ビッグデータというバズワードに惑わされることなく、まずはしっかり足元を見てほしい」という。

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