【第2回】実は身近に?ビッグデータとその価値(1/2)

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2013/09/06

“ビッグデータ”がビジネスにもたらす可能性

自己紹介
株式会社日立システムズ 小島 保
主な経歴
日立グループに30年以上勤務。入社からシステムエンジニア(SE)として、パラメタ指定で業務システムを自動生成する「プログラム開発支援ツール」の開発に10年ほど従事。その後「これからの営業はSE経験も必…

【第2回】実は身近に?ビッグデータとその価値(1/2)

 前回は起承転結の【起】として「そもそもビッグデータって何なの?」また「ビッグデータにはどんな種類があるのか?」について書かせていただきました。今回は、前回紹介した2012年4月27日に総務省が開催した「情報通信審議会 情報通信政策部会 新事業創出戦略委員会・研究開発戦略委員会(第9回)(合同開催) 」で配布した「ビッグデータの活用に関するアドホックグループの検討状況」の資料で分類された、8つのデータを元に、1つひとつその内容とデータの持つ“ビジネス上の価値”について解説していきたいと思います。

 まずは前回「リトルデータ」「スモールデータ」と表現されることもあると説明した、4つのデータ 「オペレーションデータ」「ログデータ」「オフィスデータ」「カスタマーデータ」についてです。
 これらのデータは「ビッグデータ」と言われる以前から自分たちの身近に存在していたデータで、既に各種ツールを用いてデータ分析されている読者もいらっしゃるかも知れません。

1

オペレーションデータ

 「オペレーションデータ」とは、企業における業務管理システムで作られるデータで、
 ■ いつ(日時)
 ■ どこで(場所・機械)
 ■ 何が(モノ)
 ■ どれくらい(量)
といったデータなどを指します。

生産管理システム POP(Point Of Products:生産時点)情報管理システムなどを利用して収集されるデータ
販売管理システム POS(Point Of Sales:販売時点)情報管理システムなどを利用して収集されるデータ
倉庫管理システム ハンディーターミナルなどを利用して収集されるデータ  など

■ビジネス上の価値

 「オペレーションデータ」を「ビッグデータ」の観点で見た場合、例えば販売管理システムのデータの「いつ(日時)」「どこで(場所)」「何が(モノ)」「どれくらい(量)」売れたのかのデータに購入者の属性、即ち「年齢」「性別」、さらには「個人(誰)」が特定できる情報が加わっただけで、個人を特定したマーケティングなどが可能になるのはお分かりいただけると思います。

 この個人を特定する情報はコンビニエンスストア、飲食店などで皆さん利用されている「ポイント付与サービス」が代表的なものだと思いますが、利用者側は付与されたポイントを利用する権利を得る代わりに、ポイント付与業者に対して購買情報を提供する形で我々利用者自身が「ビッグデータ」供給者の顔を持っているということで、「ビッグデータ」をより身近に感じていいただけるのではないでしょうか?

2

ログデータ

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