ビッグデータのプロセスと構造

オペレーション化と組織化で勝ち抜くために

ビッグデータに限らず、データはビジネス上の意思決定の基盤となります。したがって、ビッグデータのライフサイクルの様々な段階でデータを活用できている企業は、より良い意思決定によって勝利を収める可能性が高いということになります。

ビッグデータの成功のための構造づくり

ビッグデータのオペレーション化

なぜプロセスと構造が重要なのでしょうか?短期的には、 ビッグデータを「オペレーション化」し、ビジネス上の特定の問題を解決したり、業務を強化したりするための最良の手段となるでしょう。長期的には、アナリティクス主導の考え方を組織に浸透させ、真のデータ主導型の文化を根付かせるために役立ちます。

これは基本的に使い方の問題であり、企業が保有するデータをいかに上手に使うかということです。つまり、経営幹部、ビジネスアナリスト、現場のスタッフなど、誰もがデータを活用してより効果的かつ生産的に仕事を進めることができるようにするにはどうすればよいのか、ということです。

ビッグデータを成功させるための構造化

ビッグデータに限らず、データはビジネス上の意思決定の基盤となります。したがって、ビッグデータのライフサイクルの様々な段階でデータを活用できている企業は、より良い意思決定によって勝利を収める可能性が高いということになります。

  • 膨大な量と種類のデータを収集、保存、統合、管理するための費用対効果の高い手段
  • ユーザーによるデータストリームの操作、照会、その他の方法で「飛び込む」ことを可能にする(理想的にはセルフサービスで)
  • 重要なトレンド、シグナル、パターンを読みやすいレポートで視覚化して表示し、標準的なオペレーションやパフォーマンス管理サイクルをサポートする
  • 市場のトレンドをリアルタイムでモニタリングし、シグナリングすることで、迅速な対応を可能にし、オペレーショナルアジリティを高める

また、ビッグデータのプロセスと構造は、IT部門だけの課題でないことも忘れてはなりません。技術的な能力や制約ではなく、ビジネス上の課題や機会が議題となり、議論を進める必要があります。問題は、「適切な行動を選択するのに役立つ、IT部門が持っているデータは何か」ではありません。むしろ、「正しい判断に導くために、どこから、誰から、どのようなデータが必要とされているのか」ということです。

企業のトップからビジネスアナリストまで、企業がビッグデータをどのように活用するかを考える際には、その基盤となる技術的な構造を考慮する必要があります。

高度に統合されたアナリティクス対応のエコシステムのビジョンを中心に、強固な基盤を設計する必要があります。そのビジョンは、ビッグデータに関する戦略的な要請を全体的に捉えたものでなければなりません。また、ビッグデータがどのように機能するかを明確に把握する必要があります。

下記の要件なしには、ビッグデータを実用的なインサイトに変換し、最終的にビジネス上の価値につなげることはできません。その要件とは、

  • ビジネス全体のリポジトリを統合することで、再利用を可能にし、エンドユーザーに複雑さを感じさせない
  • 価値の高い高品質なデータストリームや分析ツールに、適切なユーザーがすぐにアクセスできること
  • データと検出プラットフォームを連携させ 、アジャイルなセルフサービス機能を実現
  • 継続的にデータを利用するための「ガードレール」として、強力なデータ管理の実践、明確なビジネスルールと厳格なガバナンスの採用

その成果は様々な形で現れます。特定のビジネスプロセスにおけるより正確なインサイト、機能やビジネスユニット間のパターン認識機能の向上、市場の変化に対する感度の向上などです。さらに、適切に設計されたビッグデータインフラは柔軟性があるため、ビッグデータとアナリティクスの発達が進む中で、将来にわたってメリットをもたらします。

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