なぜビッグデータ分析が関係するのか

ビッグデータ分析は、多くの企業に、より良い意思決定を行う機会を提供しています。技術の進歩により、膨大な量のデータを生成できるようになり、アナリティクスの可能性が高まっています。組織や企業は、何らかの形でデータに依存して活動しています。しかし、企業はデータを利用し、有用な情報に変換することに困難を感じているかもしれません。

ビッグデータには、構造化データと非構造化データの2種類があります。構造化データは整理されており、特定のパターンに従っているため、誰でもすぐにフィルタリングすることができます。一方、非構造化データは、電子メール、ソーシャルメディアへの投稿、音声、動画、チャットでの会話など、さまざまな形で分類され、通常は「その他のすべて」というタグが付けられています。

マネジメントアカデミージャーナルに掲載された研究によると、「データマイニングツールは、非構造化データを構造化データに変換するために活用することができます。なぜなら、データには重要な情報が含まれていることが多いからです。このデータは、特に適切に理解された場合に価値を提供することができ、現存する全データの大部分を占めており、企業データの80％以上を占めています。」とのことです。

ソフトウェアの自動化ツールとその固有の分析機能を通じて、組織や企業はビッグデータからさまざまな恩恵を受けることができます。企業の効率性を高めるだけでなく、経費を削減したり、答えのない重要なビジネス上の疑問に答えたりすることができます。

1 ビッグデータ分析の種類
2 ビッグデータ分析が有益な理由
3 要点

ビッグデータ分析の種類

ビッグデータの活用を検討している企業や組織にとって、収集したデータが多ければ多いほど、インサイトを得る機会が増えることになります。パラレル・ディストリビューテッドコンピューティングジャーナル誌に掲載された研究によると、ビッグデータに適用可能な4つの基本的な分析手法を以下に紹介しています：

予測分析 – このタイプのビッグデータ分析は、機械学習を用いてパターンを認識し、どのような行動の選択があった場合に、将来どのように、そしてなぜ質問が起こりうるかを答えます。
規範分析 – 意思決定や行動の自動化を支援するために使用されるものです。規範分析では、ニューラルネットワーク、過去のデータ、経験則を活用し、様々な結果の最適化に基づいて次のステップを推奨します。
記述的分析 – このビッグデータ分析を通じて、組織は過去に起こったことについての質問に答えることができます。既に発生していることの概要を示し、リーダーが十分な情報に基づいて今後の意思決定を行えるようにします。
診断分析 – なぜそのようなことが起こったのかを知りたい場合、診断分析が適しています。診断分析は、追加のデータを使用して分析の盲点を排除し、取るべき行動をピンポイントで示します。

ビッグデータ分析が有益な理由

「ビジネスにおけるデータ収集は常に行われています。これだけの情報があっても、それを活用する方法がなければ、お金、時間、エネルギー、スペースを無駄にしている可能性が高いのです。ビッグデータ分析を活用することで、企業や組織は生データや定性データを、重要なビジネス上の意思決定に利用・応用できる情報に変えることができます。これは、かつては謎だった質問に答えることにもつながります」と、世界中の大企業向けに分析ソリューションを提供しているGlobalytics Tech Research (GTR)のCEO、フランク・リチャードは語ります。

ビッグデータ分析はリアルタイムで機能するため、企業はあらゆるプロセスを迅速化し、新たなレベルの効率性を提供することができます。また、現在の業務にのみ関連するデータに焦点を当てることができます。これにより、企業は既存のプロセスを最適化し、間接費を削減し、顧客満足度を高め、改善すべき点を明らかにすることができます。

TDWI Researchによると、「ビジネス・インテリジェンスは、一般的にビッグデータ分析の恩恵を受けることができます。その結果、より多くの正確なビジネスインサイト、ビジネスの変化の理解、より良い計画と予測、コストの根本原因の特定などが可能になるでしょう。特定の分析アプリケーションは、ビッグデータ分析の恩恵を受ける可能性が高いです。例えば、不正行為の検出、リスクの定量化、市場のセンチメント・トレンドなどの分析アプリケーションを考えてみましょう。最先端では、融資の承認や不正行為の検出など、リアルタイムのビジネスプロセスにおける意思決定の自動化にビッグデータ分析が役立つかもしれません。」とのことです。