ビッグデータとデシジョン管理システム②

James Taylor

デシジョン管理システムにおけるビッグデータのインパクトの2つ目は、「多様性」です。

 

ビッグデータは、組織内部および外部の多くの情報源から分析ツールキットに至るまで多様なタイプのデータを含みます。ソーシャル、モバイル、ローカルおよびクラウドといったデータソースは激増しており、企業組織は競合他社に先んじてそれを有効活用する方法を見つけなければなりません。これは、全てのデータを「360度ビュー」にまとめる古いアプローチがもはや機能しないことを意味します。常に役に立つデータソースがあるものだと決して思いこんではいけません。その代わりに、デシジョンからスタートすることを心に留め、所与のデシジョンに対して必要なデータソースの統合とその提供に焦点を当てなければなりません。

 

多様性もまた、デシジョン管理システムに2つのインパクトを与えます。1つ目は、組織が定めたデータインフラの定義を広げないといけないことを意味します。多くのデシジョン管理システムは、リレーショナルなデータストアに依存しており、完全に構造化されたデータから構築された分析モデルを使っています。非構造化型を含む新たなデータソースが増えるにしたがい、この分析モデルは機能しなくなってくるかもしれません。組織の分析チームは、多様なフォーマット(Hadoopなど)に蓄積されたデータにアクセスする必要があるでしょうし、業務オペレーションシステムは構造化されていないレコードを使いながら意思決定を行う必要があるかもしれません(センサー記録を使った意思決定など)。多くのデータソースに関して、同様の課題(分析手法の構築手法や意思決定の方法)を取り扱っていかなければなりません。

 

2つ目は、テキスト分析やエンティティ分析のスキルを磨く必要があるということです。特にプロダクトやアクションの決定に関して、非構造型やテキストによるデータソースは非常に重要になってきています。皆さんは、あるeメールがプロダクトに関してのものなのか、コールセンターにおける顧客対応に関するものなのかを識別し、その知見をモデリングとデシジョン管理システムにフィードバックしていく必要があります。構造化されたデータ分析を上手く行うことは必要ですが、ビッグデータの時代においては十分ではないのです。

 

次回は、ビッグデータの「速度」とデシジョン管理の関係についてお話します。

 

(James Taylor)

 次のBlog

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。