ビッグデータ/ビッグデータ解析

ビッグデータとは、近年のビジネスにおいて最もよく使われるバズワードの一つであるが、一言でいえば文字のとおり、莫大な量のデータということになる。
これまでも多くの企業は自社の持つデータを分析して戦略策定に活用してきたが、あくまで「売上や利益に影響があると仮説的に考えられる」「ごく少数のデータを取り出し」「その相関関係を検証する」に留まっていた。

それに対しビッグデータ解析というのは、「直感的に相関がないと思えるものも含めて」「膨大なデータを分析し」「なんらかの示唆を得る」というものである。
ビッグデータ解析が近年ブームとなったのは、AI技術の進化により莫大なデータをコンピューターが自動で分析(ディープラーニング)してくれるようになったこと、またそうした分析のためのインフラを整備した企業が増加したことに起因しており、大量のデータは持っているがうまく使い切れていないと考えている企業が期待を寄せるようになったためである。

ビッグデータはほぼ全ての産業で活用可能だが、それはビッグデータ解析が将来の予測に活用できるためである。
どういった条件が揃うと製品・サービスの需要が増加・低下するのか、機械が故障しやすいのか、運用の効率性が増加・低下するのかなど、分析できるものは枚挙にいとまがなく、事業者にとって極めて影響の大きいものが多い。
もちろん、ビッグデータはあくまで過去のデータの分析なので、ビッグデータ解析の結果だけで意思決定をするというよりは、定性的な分析に対して、ビッグデータ解析による定量的な分析をぶつけ、意思決定に関する議論を深めるといった意味合いが強い。

ただし実際にビッグデータを解析し意味のある示唆につなげるためには、どういったアウトプットが欲しいのかを明確に定義することが必要になる。
そうでなければ大量のアウトプットに埋もれてしまい、結局何を解析したのかがわからなくなってしまう。
同時に様々なフォーマットに分散されているデータを、コンピューターが解析しやすいように整理しなおし、解析に当てる必要がある。
こうした難しさから、ビッグデータ解析は行いたいが、やり方がわからず止まってしまう、というケースが多々存在している。

ビッグデータやAI、IoT、RPAなどは、近年各コンサルファームが非常に力を入れて扱っているテーマでもある。
今の時代にコンサルファームを受けるのであれば、経営に関する用語に加え、このあたりの新しいテクノロジーに関する用語も押さえておきたい。

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