ビッグデータの成功は戦略から始まる

なぜビッグデータ戦略が必要なのか

こんなに膨大なデータを一体どうしたらいいのか？これは、データを収集することばかりに気を取られ、パフォーマンスを向上させるためにデータを活用することができていないことを危惧する経営幹部が、いらだちを込めて投げかける質問です。

明らかに、ビッグデータは「保有」が目的ではありません。ビッグデータの価値を理解している企業であっても（すべての企業がそうであるわけではありませんが）、意思決定や行動決定に移すことは困難です。

障害となるのは技術的なものでは、 サイロが多すぎて 統合ポイントが少ないなど、ビッグデータアーキテクチャの設計が不十分であることが挙げられます。また、ビッグデータツールが不足している場合もあります。あるいは、文化的な面で、シニアレベルでのデータ主導型の意思決定が限られていたり、データへの信頼性が低かったり、組織を超えた情報共有を拒否している場合もあります。また、これらの要因が混在していることもあります。

効果的なビッグデータ戦略と方法論があれば、企業はこれらの課題を克服することができます。前者は、ビジネスがより良くなるためにビッグデータをどのように活用できるか、また活用すべきかを定義します。後者は、企業全体をサポートするための適切なアーキテクチャを設計し、実績のあるビッグデータ手法と分析手法を用いて、特定の業務状況においてすべてのデータを活用することです。

適切なビッグデータ戦略の策定

強力なビッグデータ戦略は、それらを必要とする企業の数だけ存在します。企業のミッションや全体的な戦略的アジェンダに大きく左右されます。つまり、以下のような情報を求めています。

• イノベーションの加速
• 季節ごとの需要動向の予測
• 生涯利益の可能性に基づいてより正確に消費者をセグメント化
• もっとも生産性の高いサプライチェーンパートナーの発見
• 不要な諸経費の発見

効果的なビッグデータ戦略の特徴

全体像

長期的な成功に向けた基盤を築くためには、効果的なエコシステムを構成する様々なコンポーネント（適切に設計されたアーキテクチャや堅牢なビッグデータツールなど）や、ビッグデータが価値をもたらす様々な局面を認識する大局的な視点が必要です。たとえば、もっとも効果的なビッグデータの手法の 1 つは、社内外のデータストリームや企業の異なる部門の情報など、異なるデータセットをリンクさせて、新たな意味のあるパターンや相関関係を見つけることです。

ビジネスに焦点を当てる

具体的なビジネス上の問題、市場機会、ユースケースとの関連は、定量化可能なビジネスケースの基盤となるものでなければなりません。ビッグデータの戦略的計画はビジネス部門主導で、そのプロセスにはITのリーダーシップが十分に関与する必要があります。言い換えれば、ビッグデータは科学的なプロジェクトではなく、現実のビジネスニーズを満たすことに焦点を当てる必要があります。

柔軟性

ビッグデータはもちろん現在も存在していますが、将来の利用法（特に顧客のマイクロセグメンテーションやデータ主導型の新製品など、変革をもたらすもの）も考慮に入れなければなりません。戦略と方法論は、単一のテクノロジーやパートナーに過度に依存するような制約を避けなければなりません。なぜなら、ビッグデータを活用した変革は、一度に、あるいは企業全体ですぐに行われるものではないため、戦略には、価値の創造を段階的に行い、プロセス全体を進化させていくことが求められるからです。

構造と拡張性

ビッグデータ戦略が完全に実行され、単なるデータサイロにならないようにするためには、パイロット版を超えて考える必要があります。ディスカバリーとデータプラットフォームを連携させて長期的なスケーラビリティを実現し、もっとも重要な外部データソースに接続する強力で適応性の高いエコシステムを構築することによって、多くの企業にとって大きな前進がもたらされます。

要点

ビッグデータを最大限に活用するには、企業の具体的な目標に合わせた適切な戦略と方法論が必要です。顧客セグメントごとのプロモーションオファーやロイヤルティプログラムのパーソナライズから、サプライチェーンのタイムラインの短縮、投資ポートフォリオのリスクの軽減まで、企業がやろうとしていることが何であれ、ビッグデータが、それをより良く、より早く、より持続可能に行うためのインサイトを提供してくれることは間違いありません。

ただし、適切な戦略、データを管理してアクセスできるようにするための強力で統一されたアーキテクチャ、ビジネスにビッグデータを活用するためのプロセスフレームワークがある場合に限ります。その他の重要な要素としては、ビッグデータの専門家を含む適切な組織とチーム、そしてビッグデータで勝つための文化的なコミットメントが挙げられます。そのため、「このデータをどう活用するか」という大きな問題に取り組むことが、ビッグデータへの投資から最大の価値を生み出す第一歩となります。

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