世界中にはさまざまなデータが豊富に存在していますが、必ずしもそれらを活用できているとは限りません。データは、顧客や従業員、業務によって常に生成されており、組織はこれらのデータを活用することで、ビジネスと収益の改善を図ることができます。
ビッグデータの活用はすなわち、さまざまなソースが生成する膨大な量のストリーミング・データの分析と利用を意味します。ビッグデータが企業にもたらす重要な役割の 1 つにイノベーションがあります。「イノベーション」は単なる流行語ではなく、それによって成功した企業と失敗した企業を区別できるものです。
しかし、イノベーションは抽象的なものではありません。ビッグデータがいかにして市場調査、製品開発、製品の市場投入などのあらゆる業務においてイノベーションを可能にし、企業に競争優位性をもたらすのでしょうか。その仕組みをまとめてみました。
1. 効果的な市場調査
リアルタイムのビッグデータ分析は、市場調査のための究極のツールであり、従来のデータ分析では得られなかった顧客の需要、嗜好、行動に関する知見を引き出します。
市場は常に動いており、革新的なビジネスもそれに合わせて動きます。ビッグデータは、大量かつ最新の市場データの分析と、重要な成長分野を予測するのに役立ちます。これにより、顧客のニーズが最も高い市場セグメントに集中して開発を進めることができます。
ビッグデータは構造化されていない、多様なソースからの情報であり、より速く、より詳細な知見によって市場調査を推進するための貴重な情報を提供します。Web サイトの Cookie（クッキー）、顧客サービスでのやり取り、SNS などからデータを収集することで、市場が何を求めているかを詳細に知ることができます。
個々の顧客セグメントの嗜好をリアルタイムに把握することは、最新の市場ニーズに応じた革新的な製品開発を可能にします。
2. 意思決定の合理化
成熟した組織では、データが意思決定の原動力となります。ビッグデータ分析を活用することで、迅速で質の高い、エビデンスに基づいた意思決定が可能になります。
従来のデータ分析で行われるバッチ処理は、遡及的であり、定義されたデータセットに限定されていました。一方、ビッグデータ分析では、ダイナミックなスキーマを使って多様な非構造化データをリアルタイムに分析できるため、はるかに優れた知見を得ることができます。
Prometheus や Grafana などのデータ可視化ツールは、データの意味の解釈を支援し、データドリブンな意思決定の効率化に役立ちます。
また、ビッグデータは、適切な対応のために意思決定の影響をモニタリングする際にも役立ちます。リスクのある決断は、効果の予測と必要に応じた軌道修正が可能であれば、もはや無謀なことではありません。競合他社が検討すらしない型破りな選択をする可能性を意味します。
これらのメリットによる迷いのない迅速な行動が、イノベーションを加速させます。
3. 製品開発の効率化
開発段階でビッグデータを活用することで、顧客のニーズや嗜好にあわせた革新的な製品の開発が可能になります。また、競争優位性をもたらす重要要素である製品開発のスピードアップにもつながります。
ビッグデータ分析によって、顧客のフィードバックや利用状況のデータをリアルタイムに収集し、掘り下げることが可能になり、研究開発部門は、データから得られた知見を製品開発プロセスに反映させることができます。
例えば、モバイル・アプリケーションを開発している企業は、行動分析ソフトウェアから得られる知見を活用できます。このデータは、数千のユーザーのデバイス上の数百のプロセスに関連しており、製品開発部門は、既存製品への対応や新製品の開発に利用できます。
4. 生産性の向上
ビジネスにおけるイノベーションは、アイデアだけではありません。イノベーションをいち早く消費者に届けることが重要です。ビッグデータ分析は、生産性を大幅に向上させ、製品の市場投入を加速させます。
また、ビッグデータ分析を、5G 接続、AI、IoT（モノのインターネット）などのテクノロジーと組み合わせることで、さらなる生産性向上が可能になります。
例えば、職場に HD カメラを導入し、AI を使って環境を調査し、その場で新たなユースケースを発見するといった使い方があります。また、工場にカメラを設置することで、特定の方法で箱を積み重ねると、負傷や製品の損傷につながるといったリスクを特定し、この結果を別の自動化プロセスとリンクさせて、箱の積み方を変更するといった改善ができます。
生産プロセスのわずかな改善が大規模な生産性向上をもたらし、イノベーションの迅速な市場投入という結果につながります。
5. プロアクティブな IT 最適化
職場で使用されている機械などから、ログデータが常に生成されています。多くの企業が、長い年月をかけてログデータを分析し、業務に関わる知見を得てきました。ビッグデータ分析は、まさにこれらの情報を活用し、ビジネスの革新と効率化の推進を支援します。
コンテナ、ストリーミング・ソース、クラウド環境、仮想マシンから得られるログデータは、問題を迅速に解決し、脅威度の高い領域をプロアクティブに監視する機会を提供します。しかし、従来のデータ・ストレージ・アーキテクチャは、近代的なログデータが提供する豊富で多様な情報の分析には適していません。これには、スケーラブルで適応性の高い近代的なインフラストラクチャが必要です。ログデータは、従来のデータベースで必要とされるリレーショナル・スキーマには簡単に適合しないため、多くの場合で必要な知見を得られません。
ITOps の向上と AI を活用した監視により、さまざまなソースからのログデータを自動的にスキャンして分析できます。従来は特定できなかった問題の発見や、かつては手動で行っていたデータ収集および分析に要する時間を大幅に短縮します。
