コンテンツ
- ビッグデータとは？
- ビッグデータのキャプチャと処理
- バグやストレスなし-あなたの人生を破壊することなく人生を変えるソフトウェアを作成するためのステップバイステップガイド
- ビジネス上の意思決定にビッグデータを活用する
- 進行中のより大きなデータ
ソース：Lightspectrum / Dreamstime.com
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大量のデータをビジネス上の意思決定に役立つ情報に変える方法を見つけることは、ITの専門家やCレベルの幹部にとって大きな課題です。
膨大な2.5エクサバイトのデータが毎日作成されます。現在、世界のデータの90％は過去2年だけで生成されています。これらのデータは、気候情報、ソーシャルメディアサイト、デジタル写真とビデオの収集に使用されるセンサー、購入取引記録、携帯電話のGPS信号など、あらゆる場所から来ています。大量のデータをビジネス上の意思決定に役立つ情報に変える方法を見つけることは、ITの専門家やCレベルの幹部にとって大きな課題です。それが今日のトップテクノロジーの流行語の1つであるビッグデータです。そして、それは何のためにも話題になりません。ビッグデータには、ビジネスを大きく変える力があります。ここで、それがどのように機能するかを見てみましょう。
ビッグデータとは？
「ビッグデータ」という用語は、指数関数的に成長し、従来のデータベーステクノロジーと手法を使用した分析には大きすぎ、生で、構造化されていないデータセットを表します。テラバイトであろうとペタバイトであろうと、データの正確な量はそのデータの使用方法よりも問題ではありません。
ビッグデータには、ボリューム、速度、多様性の3つの次元があります。企業はデータ量にあふれており、データの作成と処理はかつてないほどの速度で行われており、ソーシャルメディアや意識しているモバイルデバイスなどのデータの種類が急増しています。
それでは、この情報はどのように役立ちますか？実際、ビッグデータが組織に価値をもたらす多くの方法があります。第一に、ビッグデータは、情報を透明にし、はるかに高い周波数で使用できるようにすることで、大きな価値を引き出すことができます。第二に、組織はデジタル形式でより多くのトランザクションデータを作成して保存するため、製品の在庫から病気の日までのすべてに関する詳細なパフォーマンスデータを収集できます。これは、企業がデータ収集と分析を使用して、制御された実験を実施し、管理上の意思決定を改善する方法です。他の人は、ビジネスレバーをジャストインタイムに調整するために、基本的な予測から高周波ナウキャストへのデータを使用しています。
さらに、ビッグデータを使用すると、顧客をより細かくセグメント化し、より正確にカスタマイズされた製品やサービスを使用できます。これらの高度な分析により、意思決定を大幅に改善できます。さらに、ビッグデータを使用して、次世代の製品とサービスの開発を改善することもできます。たとえば、メーカーは製品に組み込まれたセンサーから取得したデータを使用して、独自のサービスを提供しています。 （このデータをすべて整理する方法は、それ自体が職業です。詳細については、データサイエンティスト：テックワールドのニューロックスターを参照してください。）
ビッグデータのキャプチャと処理
ビッグデータをキャプチャしてクランチするには、企業は新しいストレージ、コンピューティング、分析のテクノロジーとテクニックを展開する必要があります。技術的な課題の範囲とそれらに取り組むための優先順位は、企業のデータの成熟度によって異なります。ただし、レガシーシステムと互換性のない標準および形式は、データの統合を妨げ、価値を生み出すより洗練された分析を妨げる可能性があります。つまり、ビッグデータにはビッグテクノロジーも必要です。
いくつかの新しく強化されたデータ管理およびデータ分析アプローチは、ビッグデータの効果的な管理とそのデータからの分析の作成を支援します。実際に使用されるアプローチは、データの量、データの種類、関連する分析処理ワークロードの複雑さ、およびビジネスに必要な応答性に依存します。また、ビッグデータ環境の管理、管理、管理に関してベンダーが提供する機能にも依存します。これらの機能は、製品評価の重要な選択基準です。
ビッグデータテクノロジーには、CassandraやHadoopなどの大量のデータを処理するように設計されたオープンソースのデータベース管理システムや、データをレポート、分析、表示するために設計されたビジネスインテリジェンスソフトウェアが含まれます。
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ビジネス上の意思決定にビッグデータを活用する
Forrester Researchは、組織が利用可能な情報の5％のみを効果的に使用していると推定しています。そのため、最適化と改善の余地が多くあります。そのため、ビジネス上の意思決定に大規模なデジタルデータセットを使用するには、ストレージとコンピューティングから分析および視覚化ソフトウェアアプリケーションに至るすべてで構成されるテクノロジースタックを組み立てる必要があります。特定の技術要件と優先度は、実装するビッグデータの手段と機関のデータの成熟度に応じて異なります。
だから、それはトラブルの価値がありますか？一言で言えば、はい。ビッグデータを使用することのビジネス上の利点は明らかです。たとえば、McKinsey Global Instituteは、ビッグデータを効果的に使用している小売業者が営業利益率を60％以上増加させる可能性があると推定しています。 ROIに関しては、それよりもはるかに良くなるわけではありません。
ビッグデータを活用するために、マッキンゼーはビジネスリーダーが次の手順を踏むことを推奨します。
- すべてのデータ資産のインベントリ
- 価値創造の機会とリスクを特定する
- 内部機能を構築して、データ駆動型の組織を作成する
- テクノロジーを実装するためのエンタープライズ情報戦略を開発する
- プライバシー、セキュリティ、知的財産などのデータポリシーの問題に対処する
データポリシーの問題は、ビッグデータに関して特に懸念事項です。大規模なデータベースには、企業秘密や法律で保護する必要があるデータなど、非常に機密性の高い情報が含まれていることがよくあります。さらに、多くの場合、データの可用性と機密性の間にはトレードオフがあります。組織がデータを利用可能かつ有用にしたい場合、結果としてそのデータを取り巻くセキュリティが低下することがよくあります。リアルタイムの意思決定のためにビッグデータを処理するには、データの集中化が重要です。しかし、集中化が進むと、機密データを隔離して保護する機能が低下します。
さらに、データセットのサイズにより、セキュリティおよびプライバシー制御の実装が扱いにくくなる可能性があります。セキュリティ上の理由でこれらすべてのデータを暗号化すると、時間と費用がかかり、データ処理が遅くなり、迅速な意思決定が妨げられます。
ビッグデータのプライバシーとセキュリティの課題に対処するための鍵は、上記で特定した最初のステップです。すべてのデータ資産のインベントリを作成します。組織は、ビッグデータがどこにあり、どのようなデータがあるかを理解すると、ビッグデータを処理できるセキュリティ技術への投資などの手順を実行して、機密情報を保護できます。
進行中のより大きなデータ
それでは、次は何ですか？確かに、1つ確かなことがあります。ビッグデータはここにあります。
しかし、ビッグデータはサイズ以上のものです。その機会について。この場合、新しいタイプのデータとコンテンツの洞察を見つけ、ビジネスをより機敏にし、以前は手の届かないと考えられていた質問に答える機会です。
それから利益を得るための鍵は、それをキャプチャしてクランチし、それを効果的に使用してスマートなビジネス上の意思決定を行うことです。言うほど簡単ではありませんが、これまでのところ、結果は大きな努力に値することが証明されています。