ビッグデータを成功に導く構造の構築

プロセスと構造が重要なのはなぜでしょうか。 これらは、短期的には、ビジネス上の具体的な課題解決と業務改善に役立つようビッグデータの事例を実用化するにあたっての最善策を意味します。 また、長期的に見れば、分析主導の思考を身に付け、真にデータ主導の文化を定着させるための基盤となります。

基本的には使い方、つまり、手元のデータをいかに効果的に使用するかという課題です。 つまり、シニアエグゼクティブからビジネスアナリスト、現場スタッフまで、全員が簡単にデータを使用でき、有効かつ生産的に業務を行えるようにするにはどうすればよいかを考える必要があります。

ビッグデータ活用に必要な組織とインサイト

データは、ビッグデータの具体例に限らず、ビジネス上の意思決定の根拠となるものです。 したがって、以下のようなビッグデータのライフサイクルのあらゆる段階に秀でた企業ほど、より効果的な意思決定によって勝利を手にする可能性が高くなります。

  • 膨大かつ多様なデータの収集、保存、統合、管理を行うための、コスト効率に優れた手段
  • インタラクションやインテロゲーションなどの形で、ユーザーがデータストリームを直接扱うことができるシステム(セルフサービス形式が理想)
  • 重要なトレンドやシグナル、パターンのビジュアライゼーションとプレゼンテーションにより、業務のレビューやパフォーマンス管理の通常のサイクルをサポートする使いやすいレポート
  • 迅速かつ機敏な対応を実現する、業界のトレンドのリアルタイムモニタリングおよびシグナリング

また、ビッグデータ市場のプロセスと構造は、IT部門だけの業務対象ではないという点にも注目すべきでしょう。 技術的な能力や制約ではなく、ビジネス上の課題や新たな機会を根拠として計画を策定し、討議を進めていかなければなりません。 つまり検討すべきは、「正しい行動を選択するためのどのようなデータがIT部門の所有下にあるか」ではなく、「正しい意思決定を下すにはどこから(誰から)どのようなデータを入手する必要があるか」です。

経営幹部からビジネスアナリストまであらゆるレベルにおけるビッグデータの活用法を考えるにあたり、その基礎となる技術構造という課題は決して避けては通れません。

確固たる基盤を構築するには、高度に統合された分析活用型のエコシステムというビジョンをその中心に据える必要があります。 そのためには、まずビッグデータに関する戦略的必須事項の全体像を捉え、 さらにビッグデータを実用化する方法を明確に理解しなければなりません。

ビッグデータを実用可能な知見へと転換し、最終的にビジネス価値を生み出すには、以下の対応が求められます。

  • リポジトリを全社規模で統合して再利用を可能にし、エンドユーザーにとっての複雑さを軽減
  • 適切なユーザーに対し、質の高い価値あるデータストリームおよび分析ツールへのアクセスを整備
  • データとディスカバリーの両プラットフォームをリンクさせ、迅速な対応が可能なセルフサービス機能を実現
  • 優れたデータマネジメントの実践、ビジネスルールの明確な定義、強力なガバナンスの確立により、データの継続的な使用を堅持

その成果は、あらゆる場面で表れます。 たとえば、各種ビジネスプロセスに対する的確な知見の獲得、すべての部門および事業部におけるパターン認識能力の向上、そして市場の変化を敏感に察知する能力の向上が期待できるでしょう。 さらに、設計に優れたテラデータによるビッグデータの事例が示す通り、柔軟性を備えているため、ビッグデータと分析を取り巻く状況が変化し続ける中、長期的に成果をもたらし続けます。

確固たる基盤を構築するには、高度に統合された分析活用型のエコシステムというビジョンをその中心に据える必要があります。

ビッグデータ:成功へのはじめの一歩

ここではビッグデータ分析環境を立ち上げるために知っておくべき事項をビッグデータのアナリストに聞きます。ForresterのMartha Bennet、IDCのDan Vesset、Ventana ResearchのMark Smithからビッグデータ分析を成功させるためのキーとなる洞察(インサイト)を得てください。