ビッグデータとデシジョン管理システム①

James Taylor

ビッグデータは、データ量、速度、多様性の増加という観点から説明されることがあります。それは、より多くのタイプの大量データが、すぐさまやってくることを意味します。今回の3回にわたるブログでは、デシジョン管理システム(業務オペレーション上の意思決定の自動化と管理を狙いとするシステム)におけるビッグデータのこれらの側面のインパクトについて論じたいと思います。今回は、データ量のインパクトについてです。

 

より多くのデータを取り扱い、データ自身がものすごい勢いで増え続ける現代において、私たちは人間による解釈の限界を受け止めなければなりません。かつては、関連する全てのデータを調査し、有効に解釈することが当然のことだと思っていた領域が、現在では徐々に非実現的になってきています。これは、デシジョン管理システムにおいて、2つの重要なインパクトを与えます。

 

1つ目は、それが意思決定を自動化しようとする機運を高めることにあります。コンピューターは一般的に、大量のデータを迅速に処理することを得意としています。デシジョン管理システムは、直近と長期トレンドのバランスを取りながら設定されますので、人間による意思決定を悩ますデータ解釈上の多くの問題を回避することができます。データ量は爆発的に増加しているため、デシジョン管理システムは全てのデータを解釈するための力強い味方になるでしょう。

 

2つ目は、業務オペレーションの分析を改善させようとする動機につながることにあります。この根拠は、データが増えれば増えるほど、分析モデルを必要とし、より有効なモデルの構築をさらに必要とすることにあります。これは、そのモデルを構築するプロセスにおける自動化とその技術の適用を意味します。また、それは機械学習、完全に自動化されたモデリング機能、データサイエンスに対するツール群を加えた自動化を通じてなされます。さらに、これら全てのモデリングに要する時間を減らすための最新のインメモリーやインデータベース技術の適用を必要とします。ビジネス分析者がモデルを構築する今日において、データのサンプリングを注意深く行い、全てのステップを手作業で行う時代は去りました。アナリティクス業務においても産業革命が起きているのです。

 

(James Taylor)

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James Taylor氏は、米国Decision Management Solutions社のCEOであり、ブレイズ・コンサルティングのパートナーです。当ブログ記事は、本人の許可を得て翻訳したものです。