ビッグデータが秘める可能性は大きいが、結果的には役立たないデータもまた膨大であることを忘れてはならない。それを前提としたデータ活用基盤には、多種多様なデータを対象に、あれこれ観点を変えながらトライ＆エラーを素早く繰り返すことが求められる。スマートインサイトの「Mµgen（ミュージェン）」は、まさにそんな用途にぴったりのソリューションである。
「社内各所からデータを集めてDHW（データウェアハウス）に格納し、BI（ビジネスインテリジェンス）ツールで分析する。これまではオーソドックスな方法でしたが、ビッグデータの活用にそのまま適用できるわけではありません」─。こう指摘するのは、スマートインサイトの代表取締役社長である町田潔氏だ。同社は、多種多様なデータを仮想統合し、目的とする観点で関連性を持って素早く可視化することに焦点を当てたツール「Mµgen（ミュージェン）」を開発・販売している。
ツールの詳細に触れる前に、まずは企業のデータ活用を巡る昨今の状況を整理しておこう。あらためて、企業内に存在するデータを眺めてみると、大きくは以下の4種類がある。
- ERP/業務システムが管理する取引や作業に関する実績データ
- コールセンターの対応記録に代表されるテキストデータ
- 文書、画像、映像などのファイル
- センサー/機器が発生するログデータ
スマートインサイト株式会社 代表取締役社長 町田潔氏実績データは主にDBMS（データベース管理システム）で管理される構造化データであり、DWHが統合を得意とするのもこのタイプのデータだった。「例えば、設計部門や品質管理部門が、製造工程の実績データ（構造化データ）と、コールセンターに蓄積しているクレーム内容の記録文書（非構造化データ）をつき合わせて原因追及にあたろうとしても、思うようにデータを統合できず、もどかしい思いをすることが多々ありました」（町田氏）。
さらに近年は、データの種類も量も増加の一途にあり、それぞれの特性も異なることから、データ統合のハードルは高まるばかりである。ビッグデータの管理や処理にはHadoopなど、それに最適化された新しいタイプの基盤を使うケースが多い。DWHを代表とする従来型の基盤とは、必ずしも親和性が高いわけではなく、そのギャップを埋めるために多くの手間や時間がかかってしまうのだ。
これまでの構造化データを中心とした分析と、ビッグデータを対象とする分析とでは、“流儀”も異なることを念頭に置く必要がある。業務システムの構造化データであれば、DBの設計時点で管理内容が明確になっていることから、「Aシステムのデータ項目Xと、Bシステムのデータ項目Yを関連付けて見れば、目的とする分析ができる」という見通しが立てやすい（ただし、サイロ化された現代のシステム状況ではこれさえも難しい）。一方のビッグデータは、膨大なデータから傾向や法則性といった洞察を得るトライ＆エラー型のアプローチであり、分析の手順や期待値などを最初から事細かく決めるのが難しい。
だからこそ、DWHで親しんだ方法論をビッグデータに適用しようとしても無理が生じる。データ間の関連性をデザインする→ETLツールでデータを抽出・加工しDWHにロードする→BIツールでテーブル間のジョイン設定などをした上で可視化する。これら一連の作業のほとんどは「下準備」であり、分析結果を見ることができるのは最終段階になってから。試行錯誤のサクサク感こそが要となるビッグデータ分析には馴染まない。
データを仮想統合する斬新なアプローチ
このような状況を解決するのが「Mµgen」だ。企業内に散在するさまざまなデータを自由自在につなげ、分析結果を素早くダッシュボードで見ることに主眼を置いている。「従来のアプローチと違い、データ自体は移動することなくメタデータを用いて仮想的に統合する」（町田氏）のが特徴だ。また、データ間の関連性を自律的に発見する機能を備えており、担当者による事前デザインも必要ない。
図1 Mµgen機能概要拡大画像表示
まず分析対象としたいデータソースをMµgenに接続する設定をする。ここでは、構造化データ、テキスト、ファイル、ビッグデータなどあらゆるデータを、オンプレミスかクラウドかの環境を問わず接続するためのコネクタが用意されている。Mµgenは、接続されたデータをモデル化し、データ間の関連性をアルゴリズムベースで自律的に発見する。関連性はフィールド名だけでなく値も見て自動的に判断するが、ユーザーサイドで手動設定することも可能だ。その関連性を保った状態で、ユーザーが見たい観点でデータを可視化し、ダッシュボードに表示することができる。
図2 Mµgenが実現するパラダイムシフト拡大画像表示
つまり、通常のBIツールと違って「データを見る」までが非常に早くなるのだ。トライ＆エラーやスパイラルなアプローチが可能になり、データに基づいたアクションを素早く起こすことが期待できるわけだ。カスタマージャーニーの把握や、顧客の利用状況を把握した新製品開発など、適用範囲は幅広い。
企業が入手し得るデータは今後、ますます増えるだろう。上手く使いこなすことができれば、意思決定や顧客対応の最適化、リスクの早期発見、新しい事業モデルの創出など、様々な“果実”を手にできる可能性がある。もっとも、花を咲かせ実を付けるのは、膨大な数の“種”（＝ビッグデータ）のごく一握りであることも忘れてはならない。Mµgenは、光る種を早く見つけ、大きく育てるために、不可欠なツールなのである。
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