[市場動向]

データから価値を引き出すために“科学”が求められる訳

2013年6月17日(月)緒方 啓吾(IT Leaders編集部)

データサイエンスの必然性 多種多様なデータ群からビジネスに役立つ洞察を得る─。言うは易しであり、そのハードルは高い。そこには、従来からのデータ分析とは一線を画した“科学的アプローチ”が求められている。ビッグデータ時代におけるデータサイエンスの必然性を考察する。

現場の事実に基づいた合理的な意思決定を。市場の動きから気付きを得て素早い一手を。ビジネスノウハウを属人的なものから組織の財産に…。様々な文脈で、データ活用の重要さが叫ばれている。

もちろん、企業はこれまでもデータ分析に力を注いできた。データウェアハウス(DWH)を築き、ビジネスインテリジェンス(BI)ツールで各種分析を試みるというのは典型例であり、相応の効果を上げてきた。しかし今、そうした取り組みをさらに高度化しなければならないという声を続々と聞くようになった。

企業間競争の激化にどう対処していくか

ビジネスを取り巻く環境がシビアさを増したことが背景にある。市場飽和や景気停滞で企業間の競争が激しくなったこともあるが、ネットの普及によって顧客の立場が相対的に強くなったことも見逃せない。人々や取引先は多くの情報を手にすることができるようになり、製品やサービスを見る目が厳しくなっている。何がネガティブな情報があれば、ソーシャルメディアなどを通じて瞬く間に広がるご時世だ。

こうした状況に企業が対処していくには、競合相手や顧客の先を行くデータ活用によって、巧みな一手を打ち続けていかなければならない。折しも今、これまでとは桁違いのデータを入手し得る環境が整ってきた。社内の業務システムのDBに蓄積するデータに加え、Webサイトへのアクセスログ、ソーシャルメディアへの書き込み、各種センサーで収集するデータ、事業者や業界団体が提供する有償データ、政府や自治体が公開する統計値…。種類も生成元もバラエティに富んだ大量のデータ、いわゆるビッグデータである。

この記事の続きをお読みいただくには、
会員登録(無料)が必要です
登録済みの方はこちら

IT Leaders 雑誌版、電子版をご購読の方、会員登録済みの方は下記ボタンよりログインして続きをお読みください

初めての方はこちら

IT Leaders 会員になると
会員限定公開の記事を読むことができます
IT Leadersのメルマガを購読できます

【次ページ】
  • 1
  • 2
関連記事

データから価値を引き出すために“科学”が求められる訳データサイエンスの必然性 多種多様なデータ群からビジネスに役立つ洞察を得る─。言うは易しであり、そのハードルは高い。そこには、従来からのデータ分析とは一線を画した“科学的アプローチ”が求められている。ビッグデータ時代におけるデータサイエンスの必然性を考察する。

PAGE TOP