世界発のビッグデータはどんなものかご存知でしょうか？
それは1890年、米国の国勢調査にタビュレーティングマシンと呼ばれるデータ処理機器群を使用して収集されたデータだと言われています。
1880年の国勢調査では集計に7年間を費やし、1990年はタビュレーティングマシンを持ってしても18カ月の期間がかかりました。
まさにビッグデータと言っていいほど膨大なデータ量です。
もっとも、現代におけるビッグデータの定義である「3V(※1)」を基準にすれば「Velocity：データ速度」が欠けていますが。
そして米国の国勢調査から120余年、今やビッグデータはビジネスシーンに限らず、知らない人がいないほど重要なキーワードとなっています。
ビッグデータの活用により様々なモノやコトが変化し、多くの方がその恩恵を受けていますね。
しかし、ビッグデータ活用が活発になっているからといって、一体何が変化しているのか？
特にビジネスにおいてもたらされる変化とは何か？
いまいち掴みづらい部分もあります。
そこで今回は「ビッグデータでビジネスの何が変わるのか？」と題し、変化する7つのことを紹介していきます。
※1：3Vとは米ガートナー社が提唱するビッグデータの定義。「Volume：データ量」「Velocity：データ速度」「Variety：データ範囲」の3つで構成されている。
1.トラブル対処への迅速性が変わる
建設機器を製造・販売をグローバルで展開し、世界シェア2位を誇る企業「小松制作所」。
実は国内でいち早くビッグデータ活用に乗り出した企業でもあります。
同社が2001年から標準装備化を始めた「KOMTRAX(コムトラックス)」はKomatsu Tracking Systemの略称であり、車両に搭載されてGPS通信機器から稼働状況や位置情報などを収集しデータサーバに蓄積します。
これにより、ユーザーや小松代理店などに今まで車両まで足を運ばなければ得られなかった情報などを提供しているのです。
例えば稼働状況のデータを収集し残燃料なども合わせて確認することで、点検時期を正確に把握することができます。
こうすることでトラブル対処の迅速性を高め、損害等を最小限に抑えることが可能です。
こうした車両へのトラッキングシステムは現在一般自動車にも標準的に装備され、今では高度な渋滞予測などに活用されていますね。
ビッグデータを活用することで、これまで気付くことのできなかったトラブルの予兆などを視覚化し、様々なビジネスシーンで対処の迅速性が高まり顧客満足度の向上などにつながります。
2.分析プロセスが変わる
従来のデータ分析では「仮説を立てデータを収集し検証する」といったプロセスが当たり前でした。
以前では高価なセンサーを大量に設置することは難しく、限られたデータの中でしか分析を行うことができなかったためです。
こういったプロセスでは有用な情報を得られないことも多く、データの信憑性に関しても低からず高からずといったものでした。
しかし至るところで大量のデータが生成されるようになり、分析のプロセスは大きく変わっています。
仮説を立てるというプロセスを飛ばしデータ収集から入る、いわゆる「データドリブン(※2)」の分析を可能にしました。
こうした分析プロセスの変化により、現在ではビジネスや消費者行動における多くの“常識”が打ち破られています。
※2：データドリブン(Data Driven)とは、集計・分析したデータを中心としてアクションを起こしていくこと。
3.人事制度が変わる
4,000人規模の人材を抱えるとある企業ではビッグデータというワードが露出し始めてから人事によるデータ分析活動を強化しており、退職者のモデル化などに成功しています。
その分析によると社員の退職に最も影響を及ぼしているのは“上司の能力”であり、全体の28％を占めているそうです。
しかしこうした取り組みから問題点を可視化することに成功しているので、この企業は今後人事制度の変革により退職率の低減を実現するのは時間の問題でしょう。
このように、ビッグデータが変えるのはビジネスプロセスだけでなく、人事制度にも変化をもたらします。
日本は人事におけるデータ活用では後進国とも言え、海外ではすでに多くの企業で人事変革などが起きているのです。
4.求められる人材が変わる
2009年2月、Googleのチーフエコノミストであるハル・ヴァリアン氏は「今後10年間で最もセクシーな職業はデータサイエンティストだ」とコメント。
また、2012年10月に発刊されたハーバードビジネスレビューではデータサイエンティストを「21世紀で最もセクシーな職業」と称しています。
このように、ビッグデータは現代において求められている人材を変化させました。
今後さらにデータサイエンティストの需要は高まり、幅広いシーンで教育プログラムなどが増加すると予測されています。
5.マーケティングが変わる
現在ビッグデータ活用で最も多くの成果を上げているのが、各業界におけるマーケティングですね。
マーケティングに携わる人が特別分析スキルが高いというよりは、もともと“ビッグデータとマーケティングの相性が良い”ということに起因します。
例えば蓄積されていった顧客の購買データを分析することで、購買プロセスをモデル化し適切な動線設計が可能となります。
こうした取り組みは既に様々な業界のマーケティングに取り入れられ、多くの企業が売上げ向上に成功しています。
6.サービスの質が変わる
先の小松制作所を例に挙げると、これまでにないサービスを提供することでサービスの質が向上し、顧客満足度や企業のブランド力の向上に貢献しています。
こういったビッグデータによるサービスの質の変化は多くの企業で見受けられています。
例えばBtoB企業のサポートセンターにおいては、過去のクレームデータを分析することで「どんな顧客がどんなクレームを抱きやすいか？」また「クレームに対する最適な対応は？」などの情報を抽出。
クレームに発展する以前に対応を取ったり、クレームが起きた際も迅速な対応を可能にしています。
クレーム対応は特に顧客満足度に直結しているので、ビッグデータ活用でサービスの質を高められれば業界における地位を獲得することも可能です。
7.経営に意思決定が変わる
ビッグデータが盛り上がりを見せる中、同時期に露出し始めたのがBI(ビジネスインテリジェンス)ツールです。
BIツールは企業内に蓄積される情報を収集・分析・レポートまで行うことで、事業におけるデータを迅速に可視化することができます。
つまり経営者はビッグデータという膨大なデータ群を前に、瞬時に分析結果を得ることができるため経営における意思決定が迅速化します。
市場競争激しく、一日二日の意思決定の遅れは致命的なダメージとなる現代ビジネスにおいて、これほど心強い変化はないでしょう。
また、これまで勘や経験に頼ることの多かった経営戦略をモデルドリブンで展開し、より正確かつリアリティのある戦略を練っていくことが可能です。
変えるために必要なモノとは
ここまでビッグデータがビジネスにもたらす変化を紹介してきましたが、これらの変化を起こすために必要なモノとは何でしょうか？
それは、ビッグデータという膨大なデータ群を瞬時に処理するための基盤です。
冒頭でも紹介した1880年米国における国勢調査では、集計に7年もかかってしまったのでデータの時事性が失われてしまいました。
国勢調査というリアルタイム性が重要なデータでは、かなり致命的なダメージです。
しかもこれは国勢調査に限った話ではなく、多くのビジネスシーンでも同じことが言えます。
顧客ニーズや購買行動などは日々変化の連続であり、この変化を適切に捉えつつビッグデータを活かしていくには迅速なデータ処理が必要なのです。
データ処理が迅速化すれば、分析が迅速化します。分析が迅速化すれば、意思決定が迅速化します。
そしてこのデータ処理基盤を構築するためには適切なソリューションを導入することが重要です。
インテリジェント・モデルが提供する「ODIP(オーディップ)」では、大規模バッチシステムを基準にしたストリームデータ処理や超高速開発を提供することで、迅速性の高いデータ処理を可能としています。
また、近年多くの企業がデータベースとして採用しているクラウドプラットフォームIBM SoftLayerにも対応。
様々な企業のビッグデータ分析のニーズに対応した、革新的ソリューションです。
ビッグデータ分析をビジネスに取り入れたいという企業は、まず迅速なデータ処理基盤を検討しましょう。
まとめ
いかがでしょうか？今回ビッグデータによって変化するビジネスについて紹介しました。
自社においてもビッグデータ活用のシーンや変化がなんとなく想像できたという方もいらっしゃると思います。
ビッグデータをビジネスで活用するためにはそういったインスピレーションを温めつつデータ処理の基盤を作り、活用ポイントを押さえていくことが重要です。
どんな企業でもビッグデータ活用のニーズは必ずあると思います。
そして、過去の顧客データなど既にビッグデータを所持しているケースがほとんどです。
つまり、後はビッグデータ活用のアイディア、そしてビッグデータ活用の基盤を作り上げるだけでビジネスをもう一つ上のステージへと導くことができます。
本稿が皆さんのインスピレーションを生み出し、ビッグデータ活用への積極性を高めることができれば幸いです。
