BigData(ビッグデータ)とは? 活用事例や分析方法を解説

 2022.02.26  デジタルトランスフォーメーションチャンネル

情報通信技術の進歩に伴って、企業が取り扱うデータ量は指数関数的に増大している現在、ビッグデータの重要性はますます高まっています。そこで本記事では、ビッグデータの概要について解説するとともに、具体的な活用事例や分析方法などをご紹介します。データドリブンな経営体制の構築を目指す企業は、ぜひ参考にしてください。

BigData(ビッグデータ)とは? 活用事例や分析方法を解説

ビッグデータとは?

現代はAIやIoTによる技術革新「第四次産業革命」の黎明期といわれており、人々の暮らしを取り巻くあらゆる場面でデジタル化が進展しています。そして、デジタル化の進展とともに重要性が高まっているのがビッグデータです。まずはビッグデータの定義や活用によって得られるメリットについて見ていきましょう。

ビッグデータの定義を解説

「ビッグデータ(Big Data)」とは、さまざまな種類や形式の膨大なデータ群を指す概念です。一般的には「Volume(量)」「Variety(種類)」「Velocity(速度)」「Value(価値)」の4つからなるデータ群をビッグデータと定義されます。Volumeはデータ容量、Varietyは取り扱うデータの多様性、Velocityはデータの生成される速度、Valueはデータの付加価値を意味しており、これらの要素を内包しているのがビッグデータの特徴です。

CSVやExcelのような構造化データ、XMLやJSONなどの半構造化データ、音声ファイルや画像ファイルといった非構造化データなどのあらゆる種類のデータを含む、従来の処理方法では扱えないほど膨大なデータ群の総称がビッグデータといえます。そして、この膨大なデータ群を定量的に分析し、新たな市場価値の創出につなげることがビッグデータ活用の目的です。

ビッグデータ活用のメリット

ビッグデータ活用がもたらすメリットとして挙げられるのが「DX(デジタルトランスフォーメーション)」の実現です。DXとはデジタル技術の活用によって経営体制そのものに変革をもたらす取り組みを指し、その目的は単なるIT活用やデジタル化の領域にとどまりません。AIやIoT、クラウドコンピューティングなどのデジタル技術を活用し、市場における競争優位性を確立することがDXの本質的な目的です。

そして、DXを実現するためには、組織内に収集・蓄積された膨大なデータを活用する生産体制を構築しなくてはなりません。たとえば、営業活動やプロモーション展開によって得られたデータを、市場調査や需要動向などと組み合わせて分析することで、見込み客の潜在需要や消費者インサイトを的確に捉えたマーケティング戦略や製品開発が可能となります。

つまり、ビッグデータの活用によって事業活動におけるあらゆるデータを定量的に分析出来るため、勘や経験といった曖昧な要素を排除したロジカルな経営判断や意思決定が可能となるのです。企業経営では決断から実行に至るリードタイムが長くなるほど市場への対応が後手に回ります。ビッグデータ活用によってスピーディかつ高精度なデータ分析が可能になれば、市場の変化に柔軟に対応出来る経営基盤の構築につながります。

ビッグデータ活用の注意点

ビッグデータをマネジメントの領域で活用し、勘や経験に頼らない経営体制を構築するためにはビッグデータ分析基盤が不可欠です。データレイクやデータウェアハウス、BIツールといったソリューションが必要であり、こうしたITインフラの整備に相応のコストを要します。また、目的に応じたデータを抽出・変換するETLツールや、収集されたデータを情報漏洩インシデントから保護する強固なセキュリティ体制も必要です。

ビッグデータで出来ることとは? 活用例を紹介

【農業】

第一次産業の農業分野は最もデジタル化やデータ活用が遅れているといわれていました。しかし、近年ではAIやIoTの導入によってリアルタイムなデータ検証や天候予測などが可能となり、農業のスマート化が進展しています。農業分野にデジタル技術を活用することで、経験や勘に頼ることが多い生産体制から属人性を軽減し、誰でも安定的な生産や管理が可能になりつつあります。

【製造業】

製造業ではIoTやAIの導入による工場のスマート化が進んでおり、さまざまな場面でビッグデータが活用されています。たとえば、IoTが工場全域のあらゆるデータを収集することで、電子機器や駆動装置などの稼働状況をリアルタイムに把握出来ます。これにより、製造ラインの人員配置を最適化したり、生産機器の保全業務を省人化したりといった成果を生み出しています。

【流通・小売業】

流通・小売業もビッグデータの活用が進んでいる業界です。ECサイトやスマートフォンの爆発的な普及によって競争環境が激変し、流通・小売の事業領域ではビッグデータの活用なくして付加価値の創出が困難となりつつあります。具体的には、ECサイトと実店舗それぞれがもつ在庫データの統合管理、売上分析と顧客データを連動したマーケティング戦略の策定、機械学習アルゴリズムを活用した高精度な需要予測といった領域でビッグデータが活用されています。

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ビッグデータ分析方法を紹介

ここからは、ビッグデータ分析の代表的な方法について見ていきましょう。BIツールとAIを用いた分析方法の一例をご紹介します。

BIツールで分析

BIツールは収集されたデータをグラフやフローチャートなどにビジュアライズし、経営判断や意思決定を支援するソリューションです。ビッグデータ分析は基本的に「収集」→「蓄積」→「抽出」→「加工」→「可視化」→「分析」というプロセスを辿ります。一般的にはあらゆるデータをデータレイクに収集・蓄積し、ETLツールが必要なデータを抽出・加工し、データウェアハウスに構造化データをロードします。

そして、データウェアハウスにロードされた構造化データを可視化するソリューションがBIツールです。文字や数値だけでは理解しにくいデータをイラストや図表などにビジュアライズすることで、データを俯瞰的かつ視覚的に分析出来ます。ただし、BIツールはあくまでもデータの可視化に特化したソリューションであり、得られた知見から最終的な判断を下すのはデータサイエンティストやデータアナリストの役割です。

AIによる分析

BIツールがデータの可視化に特化しているのに対し、AIは機械学習やディープラーニングなどによる自律的な情報処理を得意とするソリューションです。たとえば、製造分野ではIoTが生産設備の稼働状況をモニタリングし、AIがそのデータを分析することで機器の異常や故障を自動的に検出するなど、設備保全や異常検知の領域で活用されています。

流通・小売業ではAIによる自動接客システムや、顧客一人ひとりにパーソナライズされた提案を行う技術が普及しつつあります。そのほかにも、自動車産業における自動運転の制御システムや医療分野の診断支援など、業種・業界を問わず幅広い分野でAIとビッグデータの活用が進展しています。また、AIがスピーディかつ的確な分析を実行することで、IT人材の不足を解決する一助につながる点も大きなメリットです。

ビッグデータ活用の重要性と未来

冒頭で述べたように、現代はAIやIoTによる「第四次産業革命」の黎明期であり、テクノロジーの進歩・発展に伴ってビッグデータの重要性はますます高まっていくと予測されます。特に人材不足が深刻化している製造分野では、AIやIoTとビッグデータ分析基盤の連携による生産体制のオートメーション化が必須となっていくでしょう。製造分野におけるイノベーションの創出を目指す企業は、「Impulse」のようなAIによる異常検知ソリューションの導入を検討してみてはいかがでしょうか。

まとめ

ビッグデータとは、あらゆる形式や種類の膨大なデータ群を指します。組織に収集・蓄積されたさまざまなデータを活用し、新たな価値の創出と企業の構造改革を実現して競争優位性を確立することがビッグデータ分析の目的です。競合他社にはない自社独自の市場価値を創出するためにも、ビッグデータ活用に取り組んでみてください。

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