ビッグデータの活用方法で大切なことは一体何か？

ビッグデータの活用方法は、言葉は流行っていますが、
一体何をしたら良いのかよくわからないという事実が
現場にあります。

本題へ

データサイエンスと言うと、特にマーケティング分野の
活用が注目されています。

そのデータはマーケティングだけではなく、
さまざまな分野で活用可能です。

マーケティング分野は、ビッグデータを通して顧客の行動と購買の関係
を知ることが可能です。

たとえばEコマースサイトにおける
こんな製品も見ています
といった関連商品の表示がその一例です。

小売店における顧客の動線分析
による商品配置や陳列の最適化にも
活用されています。

つまりは、リアルやオンラインの
両方においても新商品の開発
の使用方法は多岐に渡ります。

サービス分野では、
より精細な交通情報や気象情報などの提供があります。

ターゲティング広告の精度や利便性を大幅に向上
させている点も特徴です。

大量の情報をサービスに
転換して提供しているのです。

モノづくりにおいては、センサー情報の
活用が役立っています。
工程情報をリアルタイムに把握し、
改善活動につなげています。

製品にセンサーを設置することで
稼働状況を把握することで、製品開発や、
最適なメンテナンスやサプライの提供も可能です。

セキュリティの向上の付加価値や
利便性の向上に役立っています。

ビッグデータと言うと、
どうしても一般には、マーケティング面
での活用が目立っています。

実はそれ以外の分野でも、
従来にない付加価値を
生み出す源泉になっているのです。

データサイエンスのビッグデータに関心はあるが、
実際にどう活用すべきかイメージが湧かない？
と言うことはないでしょうか？

私が教えている学生さんも
実際にはイメージが沸いていません。

ビッグデータ自体は、データの集合体にすぎません。

ビジネスに活用するためには、
仮説を立てて目的を明確にすることで
データを分析し、ビジネスにも使えるようになるのです。

ここを述べると、ついつい分析のための
システムや手法にばかり目が行ってしまいます。

しかし、実はビッグデータをうまく活用するためには、
目的意識やマネジメントといった視点こそが不可欠です。

目的やマネジメントを意識していない
データ分析は、全く意味を持ちません。

データの活用目的を明確にすることで、
その中から必要なマネジメントや
分析をはっきりとさせていくことができます。

こうしてビッグデータの活用に
ついて考えてみると、以下の式が見えてきます。

X（ビジネスへの活用）＝A（ビッグデータ）×B（目的）

X（ビジネスへの活用）は：
ビジネスのどのような場面で、活用が可能なのか？

A（ビッグデータ）は：
どのようなデータを収集するのか？
どのようなデータの構造をしているのか？

B（目的）は：
ビジネスの活用する視点から、
ビッグデータからどのような情報を引き出したいのか?

本来あるべきなのは、
ビジネスへの活用（X）がまず初めにありきでないといけません。

そのために必要な仮説の目を持つことが大切です。

この視点ができるとデータの内容や
目的・分析手法などを逆算し、用意していく方法です。

詳しくは、こちらをご覧ください。
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