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2017年07月14日

ビッグデータ時代に小売業を強化する「データ活用プラットフォーム」とは

企業が保有するデータ量は爆発的に増えているが、データ量だけでなく、非構造データをはじめとする「新しい種類のデータ」の増大にも気をつけなければならない。新しいデータに対応したビッグデータ分析基盤を、早く、安価に構築するためのキーワードは「Hadoop」をはじめとするオープンソースの分散処理技術だ。

非構造化データなど「新たなデータ」への対応が急務

 スマホや各センサーからデータが次から次へと生み出され、世界に存在するデジタルデータ量は、2020年には44ゼタバイト(=44兆ギガバイト)にのぼるといわれる。「こうした膨大なデータをいかに自社のデータとして活用するか」が、企業のこれからの課題だ。

「小売・流通・消費財業界でのデータ活用を考える 消費者の変化に対応できるデータ分析基盤とは」セミナーに登壇した日本電気(以下、NEC) ITプラットフォーム事業部 新郷美紀氏は、「2020年には、IoT領域のビジネス需要は308兆円に達することが見込まれる。しかし、生成されたデータは活用されない限り価値を生みださない」と注意を促した。

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日本電気 
ITプラットフォーム事業部 関係データベース管理システム
新郷美紀氏


 新ク氏によれば、ビッグデータ活用は、「IoTにより、世界中にあふれるデータをリアルタイムに収集する仕組み」「取得した大量のデータを高度に分析する仕組み」「分析結果をリアルタイムにフィードバックする仕組み」が三位一体となってはじめて実現されるというのだ。

 一方、企業におけるデータ活用の課題に目を移してみると、データ量そのものの増大も課題だが、大きな問題は「データの種類が増えること」だ。

「これからは構造化データに加え、XML、JSONといった準構造化データ、テキストデータ、ソーシャルメディア、センサーデータなどの非構造化データの占める割合がどんどん増えていきます」(新ク氏)

 企業におけるデータ分析の「用途」も変わる。現在の主流は、過去のデータを用いた「レポーティングや可視化」が主流だが、今後は、機械学習を用いた予測分析や最適化がますます重要性を増していく。新ク氏は、「非構造化データを用い、機械学習やAIを用いたデータ分析の機会が増えていくと、従来のデータウェアハウス(以下、DWH)やデータ分析基盤で対応するのは難しい」と指摘する。

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