2018年5月23日 | Tokyo, Japan
回答企業の70%は、アナリティクスのクラウドへの移行ペースが 他のビジネス・アプリケーションよりも遅く セキュリティと低パフォーマンスのテクノロジーが最大の障壁であると認識
東京発 - Teradata Universe Japan 2018 – 2018年5月23日 - 世界の大企業の大部分(83%)は、クラウドがアナリティクスの実行に最適な場所であると認識しています。これは、クラウドベースのデータとアナリティクスのリーディング・カンパニーであるテラデータ・コーポレーション(NYSE: TDC、以下テラデータ)からの依頼を受けてリサーチ会社Vanson Bourneが実施した最新の調査の結果です。多くの企業は、今後5年間で、2023年までにアナリティクスを全面的にクラウドで実行したいと考えています。しかし、91%という圧倒的多数が、アナリティクスのパブリック・クラウドへの移行はもっと速いペースで進むべきであると回答しています。
調査によると、アナリティクスのクラウドへの移行に対する最大の障壁として認識されているのは、セキュリティ(50%)、利用可能なテクノロジーの低パフォーマンス(49%)、法規制順守(35%)、信頼の欠如(32%)という結果になりました。その他の懸念事項は、テクノロジーの統合と人材の問題に集中しています。回答者の30%がレガシー・システムとクラウド・アプリケーションの接続に苦慮している一方で、29%が社内でのスキルの不足を障壁と認識しています。
今回の調査は、「The State of Analytics in the Cloud(クラウドでのアナリティクスの状況)」というタイトルで、世界規模での年間収益が平均97億3,000万ドル(19%は500億ドルに達する)グローバル大手企業700社の上級テクノロジー・リーダーを対象に実施されたものです。
「調査結果は明らかで、市場はクラウド・アナリティクスへと向かっているのに、現在のクラウド専用分析エンジンの実に多くがエンタープライズ級アナリティクスのワークロードを処理するだけのパワーやスピードを欠いている、ということです」とテラデータのチーフ・マーケティング・オフィサーMartyn Etheringtonは述べています。「実際に、クラウドで大規模にアナリティクスを実施するためのパフォーマンス・ギャップは、最大手の企業ほど大きくなっています。 調査によると、売上高100億ドル超の企業の63%が利用可能なテクノロジーの低パフォーマンスを大きな障壁と回答したのに対し、売上高2億5,000万~5億ドルの企業で同じ回答をしたのは41%でした。このような懸念を踏まえると、高機能のクラウド・アナリティクス環境を提供するテラデータが突出している理由が分かりやすくなります。弊社のクラウド・アナリティクス環境には、数百テラバイト規模の容量を取り扱い、1日数百万単位のクエリーを実行する数千人規模のユーザー数に対応できる能力があります。」
今回の調査では、アナリティクスの利用に関しては大企業各社が成熟しており、1/3の企業が複雑なディープラーニングやマシンラーニングを駆使して人工知能(AI)を活用していることが分かりました。それらの企業は、クラウドの利用も経験しており、うち1/3は現時点において企業全体でパブリック・クラウドを採用しています。残念なことに、アナリティクスのクラウドへの移行とクラウドでの活用については、他のビジネス・アプリケーションやワークロードよりも遅いペースで進行しています。
データの詳細
回答企業は、BI、データ・ディスカバリーおよびデータ・マイニングを利用しており、デプロイ先の種類に関係なく、マシンラーニングやディープラーニングを駆使したAIなどの高度アナリティクスへの移行を迅速に進めています。
- 回答企業の1/3が、現時点において複雑なディープラーニングやマシンラーニングを駆使して人工知能(AI)を活用しています。今後1年間でAIテクノロジーの導入を検討している企業を含めると、その数字は回答者の68%にまで跳ね上がります。
- ほぼ半数の企業が、現時点でデータ視覚化とデータ・マイニングを実施しており、それらのテクノロジーを今後1年間で導入することを検討している企業を含めると、その数字は回答者の約3/4にまで達します。
- ユースケースとして最も優先されているのが「顧客対応アナリティクス」であり、カスタマー・サービスのためにアナリティクスを既に活用している、または今後1年間での活用を検討していると回答した企業は81%に上りました。また、マーケティングおよび営業のためにアナリティクスを既に活用している、または今後1年間での活用を検討していると回答した企業は、それぞれ77%と76%でした。
デプロイに関しては、調査対象企業はクラウド移行に積極的だが、一方でクラウドでのアナリティクス導入のペースが遅いことを懸念しています。
- 企業は、クラウドの移行を既に進めており、35%が現時点において企業全体でパブリック・クラウドを採用し、39%が現時点において企業の一部の分野でパブリック・クラウドを採用しています。
- パブリック・クラウドを利用している企業の92%がパブリック・クラウドの利用は「やや成功」または「非常に成功」していると感じています。
- 83%が、パブリック・クラウドがアナリティクスの実行に最適な場所であると回答、そう思わない回答者は16%に留まりました。ただし70%は、アナリティクスのクラウドへの移行が、他のビジネス・アプリケーションやワークロードよりも遅いペースで進行していることについて、「非常にそう思う」または「ややそう思う」と回答しています。そして、91%がアナリティクスはもっと速いペースでパブリック・クラウドへ移行すべきであると回答しています。
- 各企業がアナリティクスのクラウドへの移行の障壁として回答したものは、次のような内訳になっています。
- セキュリティ(50%)、利用可能なテクノロジーの低パフォーマンス(49%)、法規制順守(35%)、信頼の欠如(32%)、レガシー・システムとクラウド・アプリケーションの接続への不安(30%)、社内での技術力の不足(29%)、他のアプリケーションの優先(24%)、ビジネスでの優先度の低さ(23%)、標準化されたSLAが自社のビジネスに適合しないこと(14%)。
- 売上高100億ドル超の企業の63%が利用可能なテクノロジーの低パフォーマンスを大きな障壁と回答したのに対し、売上高2億5,000万~5億ドルの企業で同じ回答をしたのは41%でした。
日本企業の調査結果はグローバルの調査結果と一致しています。
グローバルでの結果と比較したところ、日本の企業がアナリティクス実行の場としてクラウドを採用するにあたり同様の課題に直面していることが分かりました。日本でアナリティクスのクラウドへの移行に対する最大の障壁として挙げられたのは、セキュリティ(51%)、法規制順守(46%)、レガシー・システムとクラウド・アプリケーションの接続への不安(40%)、社内での技術力の不足(39%)、利用可能なテクノロジーのパフォーマンス不足(32%)と未成熟さ(30%)でした。グローバルでもセキュリティが最大の懸念事項でした。その他の懸念事項は、信頼の欠如(32%)とビジネスでの優先度の低さ(29%)に集中しています。
しかし、他国と同様に、日本の大手企業の大部分(72%)は「クラウドがアナリティクスの実行に最適な場所である」と認識しています。
日本企業が現時点で導入しているものとして挙げた回答の大部分を占めたのは、ビジネス・インテリジェンス(61%)、人工知能(49%)、データ可視化(42%)、予測分析(40%)でした。また、IT部門内ではアナリティクスが広く導入されてきており、日本企業の99%が、アナリティクスを現時点で導入している、または今後1年間での導入を検討していると回答しました。さらに、カスタマー・サービスおよびマーケティングのためにアナリティクスを既に活用している、または活用を検討していると回答した日本企業は、それぞれのユースケースで82%と80%でした。
デプロイ先の選択は国や事例によって異なります。
パブリック・クラウド環境でビジネス・インテリジェンスを実行している、または実行を検討しているという回答が38%に留まったグローバルの結果とは異なり、パブリック・クラウド環境を利用している、または利用を検討しているユースケースとしてビジネス・インテリジェンスの実行を挙げた日本企業は過半数(51%)に達しました。データ可視化(44%)と人工知能(43%)がこれに続いています。さらに、日本企業の50%がディープラーニングを実行するためにプライベート・クラウド環境を現時点で採用している、または採用を検討していると回答し(グローバル・レベルでは34%)、約1/4(24%)がデータ可視化を実行するためにマネージド・クラウドを採用している、または採用を検討していると回答しました(グローバルの結果は20%)。
日本企業の63%が、今後5年間で、2023年までにアナリティクスを全面的にクラウドで実行したいと考えています。85%という圧倒的多数が、アナリティクスのパブリック・クラウドへの移行はもっと速いペースで進むべきであると回答しています。
*調査対象企業の国別内訳:日本100社、米国150社、ドイツ100社、フランス100社、英国100社、中国150社
関連リンク
Teradataは、より良い情報が人と企業を成長させると信じています。Teradataが提供する最も包括的なAI向けクラウドデータ分析基盤は、信頼できる統合されたデータと信頼できるAI/MLを提供し、確実な意思決定、迅速なイノベーション、価値あるビジネス成果を実現します。詳しくは、Teradata.jpをご覧ください。