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データを業務に活かす2020/11/13

ビッグデータとは?具体的な活用例や活用のポイントまでわかりやすく解説!

ビッグデータとは、一般的なデータ管理やソフトウェアでは扱うことが難しいほど巨大・複雑なデータの集合を指します。ビジネスへの活用も進んでいるため、自社の課題解決に取り入れられないかと検討している経営者・マーケティング担当者は多です。この記事では、ビッグデータの定義から活用事例・活用のポイントまでわかりやすく解説します。ビッグデータをビジネスに活用するための参考にしてください。

ビッグデータとは?

IT用語辞典において、ビッグデータは、「ビッグデータとは、従来のデータベース管理システムなどでは記録や保管、解析が難しいような巨大なデータ群。明確な定義があるわけではなく、企業向け情報システムメーカーのマーケティング用語として多用されている」と定義されています。

※引用:ビッグデータ  【 big data 】  |IT用語辞典e-Words

 

ビッグデータの特徴は、一般的にVolume(量)・Variety(多様性)・Velocity(速度)の3つのVで表されます。

・Volume(量):データの量の多さ

・Variety(多様性):データの種類の豊富さ(画像・動画・音声・メール・SNSなど)

・Velocity(速度):データ更新の速さ

 

最近では、Value(価値)・Veracity(信頼性)を加えて5つのVで表す考え方もあります。

・Value(価値):データの分析・活用で得られる価値があること

・Veracity(信頼性):正確で信頼性に足りるデータであること

 

ビッグデータ活用の目的

ビッグデータの活用は、従来のハードウェアやICT環境では実現不可能でしたが、技術の進歩によって解析が可能となりました。ビッグデータから法則性や相関性を見出すことで、新たな知見が導き出されます。人の感覚・好みなど、定量化の難しかったデータも分析できるようになっています。

ビジネス分野においては、精度の高い市場分析、見込み客のニーズ・満足度の分析など、主にマーケティング目的でビッグデータが活用されています。気候のメカニズム解明や交通渋滞緩和など、学問の進歩や公共利益の向上を目的としたビッグデータ活用も進んでいます。

 

ビッグデータの普及の流れ

ビッグデータの普及の流れは、3つの段階に分けられます。1段階目は、紙の文書・データが電子化された段階、2段階目は、インターネットの普及により、世界中のデータにアクセスが可能になった段階です。3段階目は、スマートフォン・SNS・IoTなどの普及により、データ収集範囲が飛躍的に広がり、特定のデータを自律的に分析・学習できるAIが実用レベルに達した段階です。

3段階目ではデータが急増しましたが、「Hadoop(ハドゥープ)」という技術の活用で、大量のデータを手軽に複数のマシンに分散して処理できるようになりました。Hadoopには、膨大な量のデータ処理を、複数のデバイスに並列的に分散できるという特徴があります。



ビッグデータ活用の具体例

ビッグデータの活用の具体例を解説します。

 

自動販売機の商品陳列を変更して売り上げアップ

飲料メーカーが、ビッグデータの活用で、自動販売機の商品陳列を変更し、売上アップを達成しました。自動販売機にカメラを設置し、消費者の視線を調査・分析した結果、目の位置の少し下に視線が集まることが判明しました。

従来自動販売機の商品は、売上が多い商品から順に、購入者から見て「Z」を描くように陳列することが常識でした。ビッグデータの分析結果をもとに、下段に売れ筋商品を並べたところ、売上が増加しました。

 

利益を最大化するビールの発注・生産計画を実現

ビールメーカーは、ビッグデータを活用することで、利益を最大化するビールの発注・生産計画を実現させました。ビールの売上は、天候や気温によって大きく売上が左右されるため、予測精度の高さと、迅速な軌道修正が必要とされます。

販売実績・市場データ・社内外のさまざまなデータなどのビッグデータを多面的に分析し、タイムリーに消費者の購買動向を把握することで、需要予測のシナリオを作成し、計画修正をリアルタイムに行います。消費者の動向に対応した販売活動を行うことで、業務効率が向上しています。

 

電子マネー決済の情報から顧客動向を解析し意思決定

電子マネー決済から得られる情報により、顧客動向を解析し、経営の意思決定が行えます。電子マネー決済からは、POSレジでは得られない豊富なデータが入手でき、全国に店舗のある企業では、ビッグデータとして活用できます。

あるコンビニ大手では、電子マネー決済の分析により、売上解析と在庫管理を行なっています。ビッグデータの分析により、ある特定の商品に対する熱烈なファン層の存在が明らかになり、販売継続を決定しました。コンビニの収入源でもある「ついで買い」を狙った対策といえます。

 

工夫によって人間の感覚をビッグデータとして解析

通販ランジェリーブランドは、人間の感覚をビッグデータとして解析し、顧客に最適な商品を提示することに成功しました。下着の着心地やフィット感の好みは人によって異なるため、数値化するのは難しいものです。下着メーカーごとに、微妙にサイズが異なっていることで、消費者からの返品が多い点も課題のひとつです。

自分の下着のサイズ・好みのフィット感などを入力すると、自分にあった下着がリストアップされるシステムを構築しました。多くの顧客の購買・返品履歴などのビッグデータを分析することで、下着のフィット感や着心地などの人間の感覚に関する情報の解析が可能となったことで実現できたシステムといえます。

 

コンテンツマーケティングにおけるCV達成

コンテンツマーケティングにおいては、ビッグデータを活用することでCV達成数の増加が目指せます。オウンドメディア・ブログ・SNS投稿などのコンテンツマーケットにおいては購買・成約につなげるための多くの情報が入手できます。

流入経路やクリック率が高かった広告、閲覧者が離脱したプロセスなどを、アクセス履歴から収集できます。広告出稿先の選定やキャッチコピーの変更など、CV率向上のための情報として活用できます。テレビや雑誌に広告を出すなど、従来のマーケティングでは、顧客ごとのデータの収集・把握はできません。

 

リアルタイムの解析により採掘を最適化

IoTから取得したデータをリアルタイムに解析することで、採掘業務の最適化に利用している例があります。ある建設機械メーカーは、ダンプカーやショベルカーなどに、位置情報や駆動情報などを送信するIoT対応のセンサを搭載しました。

IoT対応のセンサにより、遠隔地からでも、最適な採掘場所や移動経路などが特定できます。従来は、オペレーターの長年の経験に委ねられていた機械の故障やメンテナンスのタイミングも、データとして検知できるようになりました。

 

効果的な船舶の運航により経費削減

ある商船会社は、船舶に取り付けたセンサから得られたビッグデータの解析により、最適な運行計画を作成し、燃料消費量などの経費削減に成功しました。風・波などの気象情報・海流の速度・エンジンの回転数・走行速度などがビッグデータとして収集されています。

燃料消費用の削減により、CO2の削減も実現できました。将来的な目標としては、運転・制御の自動化などを備えた「スマートシップ」や遠隔制御船なども計画されています。

 

ビッグデータ活用のポイント

自社がビッグデータを活用して課題解決に役立てるためのポイントを解説します。

 

導入の際には経営層の意識改革が必要

ビッグデータ活用を導入する際には、経営層の意識改革が必要となります。経営層には、性急に成果を求めるのではなく、試行錯誤するための権限と時間が必要であることを理解してもらいましょう。

ビッグデータを分析するためには、大量のデータを収集する必要があります。収集したデータでは、十分な結果が出せない可能性もあります。ビッグデータの活用で結果を出すためには、ある程度の年月が必要となります。

 

DWH(データウェアハウス)を構築する

ビッグデータ活用を導入する際には、DWH(データウェアハウス)を構築する必要があります。DWHとは、直訳すれば「データの倉庫」という意味で、企業内のデータを蓄積するためのデータベースのことです。

自社のサーバーで構築できますが、最近はクラウド上で管理できるようになりました。顧客管理台帳やアンケート用紙、マーケティングオートメーションツール、Webサイト、SNSなど、企業はさまざまな経路から情報を蓄積してDWHを構築します。

 

ビッグデータを分析するためのツールを選択する

ビッグデータ活用を導入する際には、分析を行なうためのツールが必要となります。ビッグデータを分析するためのツールには、分析担当者が必要なデータを抽出するための「BIツール」や、人間がデータを理解しやすくするための「レポーティングツール」などがあります。

ツールを選ぶ際は、扱うデータの種類・量などに適合しているものを選びましょう。複数のデータを統合して分析できるツールが望ましいです。操作性なども確認しておくことをおすすめします。

 

データを重視する姿勢を持つ

ビッグデータを活用したプロジェクトを成功させるには、データ分析結果を重視する姿勢を持つことが必要です。経験・勘・過去の戦略などにとらわれてデータを軽視してしまうと、精度が高い分析結果を出せたとしても有効活用できません。データを重視する姿勢は、権限が大きい人ほど必要です。

データを重要視する姿勢は、社内で共有することも重要です。マーケティング部がビッグデータ解析から抽出した顧客リストを営業部に渡す場合、営業部がデータを信頼し、重用してこそ成果につなげられます。

 

まとめ

業種や企業の規模を問わず、ビッグデータの活用は進んでいます。成果が出るまでにある程度の期間を要することから、経営者の長期的なビジョンやイニシアティブが求められます。ビッグデータを活用する目的を明確にし、目的ににあったデータの分析が行えるツールを選ぶことが重要です。

 

Prediction Oneは、ビッグデータ解析のプログラミングやAI学習のスキルがなくても高度な予測分析を可能としたマーケティングツールです。データを入力してシンプルな操作を行うだけでビジネスアクションに活用できる予測を自動モデリングによって導き出します。デスクトップアプリのため、顧客情報や業績データなど社外秘の情報もセキュアに解析可能です。

 

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