ある時、JPモルガン銀行オーストラリアのCEOは、ガートナーのリサーチ・バイス・プレジデントであるイアン・バートラム氏に、同社初の「データ・サイエンティスト」（ビッグデータ時代に最も注目される人材の一人）を採用するのに11カ月かかったと語りました。彼は最初の「データ・サイエンティスト」-ビッグデータ時代に注目される、データの観点からビジネスを推進できる人材-を採用するのに11カ月かかりました。しかし、しばらくしてCEOはイアン・バートラムに、「彼は良いアイデアを持っていたが、投資銀行のビジネスとうまく噛み合わなかった」という理由でデータ・サイエンティストを解雇したと告げました。
ビッグデータはテクノロジーではなくビジネス
"ここにいる聴衆の2/3はビッグデータに投資しているでしょうが、企業もデータサイエンティストも、投資の目的はビジネスに役立つものであるという一つの考えを明確にする必要があります。"イアン・バートラムは最近、東京で開催されたビッグデータシンポジウムで、"組織は純粋な技術のためにビッグデータに投資しているのではなく、直面しているビジネス上の課題を解決したいと考えている "と述べました。
統計によると、現在企業が解決すべき差し迫ったビジネス上の問題のトップ3は、重要な順に、ユーザーエクスペリエンスの向上、企業の効率化、新規市場への参入方法です。イアン・バートラム氏は、企業は必要なスキルやコンピテンシーに投資する前に、自社のビジネス上の課題を分析し、企業の目標を理解した上で戦略を策定する必要があると考えています。同時に、このようなビジネス・プロジェクトが実施されたら、企業とデータ・サイエンティストは結果を追跡・測定する必要があります。"顧客ロイヤルティが1％増加したとしても、それを追跡し、ROIモデルを開発する方法を見つける必要があります。"
フロアからは、"ビッグデータ・プロジェクトに投資する場合、コストとベネフィットをどのように評価すればよいのでしょうか？" という質問がありました。 イアン・バートラム氏は、ビッグデータがプロジェクトとして投資されるのであれば、それは間違いなく失敗すると強調しました。「ビッグデータはビジネスであり、投資プロジェクトではありません。例えば、新規顧客を増やすにはどうすればいいのか？ビジネス・プロジェクトである以上、テクノロジーの問題ではなく、ビジネスのプロセスの問題に直面することになります。そして、そのようなITプロジェクトには予算と評価基準があります。"
ガートナーのリサーチ・ディレクター、ダニエル・ユエン氏は、現段階でビッグデータが企業ビジネスにもたらすビジネスチャンスをいくつか挙げています。例えば、企業がより良い意思決定をするのに役立ちます。彼は、ある企業が2003年以降の企業に関するすべてのメディア報道を保存していることを知りました。そのデータを分析することで、この企業はメディアリリースの状況を予測し、リスクを防ぐことができました。ビッグデータは隠れた情報を発見することもできます。
例えば、旅行の推薦を提供するeコマース・プラットフォームのORBITZは、2012年だけで750テラバイトのデータを処理し、顧客の行動を深く分析し、サイトの推薦システムの改善に活用しました。その結果、サイトの予約率は2.6％上昇し、1日平均5万件の取引が増加しました。通信事業者のように、データを分析することで、ユーザーのコミュニケーション方法をよりよく理解し、適切なパッケージを開発することができます。
さらに、ビッグデータは企業の業務自動化にも役立ちます。マクドナルドは、製造工程で各温度のオーブンに入れたハンバーガーの色をセンサーで記録し、分析によって最適なオーブンの温度を選択して製造を自動化しています。
情報銀行とデータ資産
組織がビジネス上の課題を解決するのに役立つだけでなく、ビッグデータは組織の資産にもなり得ます。
少し前、イアン・バートラムはオーストラリアに家を見に行きました。彼は、いくつかの地元企業が不動産データをIPデータとして販売していることを発見しました。そのデータは、木材や塗料など不動産業界のサプライチェーン企業に販売され、需要予測や生産供給の手配に役立てられています。また、そのデータは銀行にも販売され、貸出金利の設定に役立てられています。" イアン・バートラム氏は、「『情報銀行』はまだ見られませんが、情報はすでに企業の財務諸表上の重要な資産として利用されています。将来、情報が "銀行預金 "となり、常に金利を生み出すようになることは予測できます。今後10年間、人々は情報をより有効に活用する方法を考えるでしょう」。
GEは昨年、インダストリアル・インターネット戦略を発表しました。「これは、GEの新たな戦場が情報分析であることを示唆しています」。 イアン・バートラムは、"彼らは、情報を収集し、機器のメンテナンスプロセスを改善し、ビジネスの効率を向上させ、新たな生産性を生み出すために、生産する機器に何千ものセンサーを設置しています。"と分析しています。 イアン・バートラムは、GE、ABB、シーメンスなどの今後の競争の中心は情報の活用になるだろうと予測しています。
ジョンウエスト社は、魚の缶詰を製造するオーストラリアの会社です。同社は、多くの消費者が製品の品質に懸念を抱いていることに気づきました。そこで同社は、サプライ・チェーンのフロント・エンドに立ち戻り、RFIDタグ技術を使って、魚がどこで捕獲され、誰によって、どこで冷凍されたかをその都度記録しました。消費者は、缶に記載されたコードをウェブサイトに入力することで、この情報を追跡することができます。「この企業は、消費者からの信頼を築くためにわずか数百ドルを費やしました。 とイアン・バートラムは締めくくった。
イアン・バートラムは、スタンフォード大学で行われた、過去20年間における企業の変化と株式市場のパフォーマンスとの関係を分析した研究について報告を受けました。情報に投資している企業の平均時価総額は、この分野に投資していない企業の5倍であることがわかりました。
従来のビジネスインテリジェンスとビッグデータの融合
ガートナーのリサーチ・ディレクター、ダニエル・ユエン氏は、ビッグデータは現在、従来のBIと組み合わされていると言います。
「従来のBIが構造化データに対して分析を行うのに対して、ビッグデータ分析は構造化データと非構造化データの両方のデータソースを包含します。Daniel Yuen氏はIT Manager Worldに対し、「特にビッグデータは、非構造化データのより良い分析と統合を反映しています。
ダニエル・ユエン氏は、コールセンター・アナリティクスを導入し、コールセンター・エージェントのパフォーマンス、顧客からのクレーム、センチメント分析など、非構造化データである数千時間のコールセンター録音を分析した企業を紹介しました。これらの分析の結果、この企業はビジネスプロセスを改善し、フィードバックの遅延が数カ月から数日に短縮され、コールセンター・エージェントのクロスセリング能力が向上しました。"このビッグデータ分析により、コンサルタント料が大幅に削減されました" とダニエル・ユエン氏。
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ダニエル・ユエン氏は、組織がビッグデータと従来のBIを組み合わせるには、ビッグデータ・チームを別に設立する必要があると指摘しています。「ビッグデータを最大限に活用するためには、組織内のさまざまなレベルでのつながりを構築する必要性が高まるからです。
ビッグデータが次世代セキュリティ・プラットフォームの中心に
ビッグデータは企業ビジネスに直接的な競争力をもたらすだけでなく、サイバー犯罪を防止する上でもますます重要な役割を果たしています。
「ハッキングは今や、標準化されたサービスプロセスを使用してマルウェアを作成し、より多くの業界からデータを取得する専門市場になりました。データがブラックマーケットに出回れば、高値で取引されます」。ガートナーのリサーチ・ディレクター、クレイグ・ローソンは次のように述べています。
"しかし、世界全体でセキュリティに投資された120億ドルのうち、75億ドルはウイルス耐性に費やされており、どのようなデータが盗まれているかを分析することにはあまり費やされていません。" クレイグ・ローソンは、"セキュリティ設計の次の波では、データの流れを監視する必要があります"。
ビッグデータは情報セキュリティの分野でも活用され、良いプログラムと悪いプログラムを分析したり、データの流れを分析して企業のセキュリティを強化することが可能になっています。例えば、金融分野では、過去3ヶ月間のプログラムの起動を再現したり、侵入者がどのシステムからどのようなデータを抽出したかを再現したりすることで、脆弱性の管理を強化することができます。また、金融機関では、ビッグデータを利用して、特定のトレーダーの過去100件の取引や、1件の送金の流れを分析することで、目の前の取引が不正な取引かどうかを判断することができます。
「情報セキュリティのためのビッグデータ技術が成熟するのは今後3～5年先ですが、セキュリティ管理とビッグデータが緊密に統合される未来が来るでしょう。クレイグ・ローソンは、「ビッグデータ分析は、次世代のセキュリティ情報プラットフォームの中心になるでしょう。
