ビッグデータとデシジョン管理システム③

James Taylor

デシジョン管理システムに対するビッグデータのインパクトに関する3つ目で最後の投稿は、ビッグデータの「速度」に関するものです。より多くのデータがより迅速にやってくるにつれて、私たちは2つの方法で速度を取り扱わなければなりません。それは、より迅速に意思決定しなければならないこと、そして“移動中(インモーション)”のデータ、つまり静止していないストリーミング・データを取り扱わなければならないことです。

 

1つ目に関して言えば、データ量増加のケースと同じく、デシジョン管理システムの価値を増大させます。データがより迅速にやってくるようになれば、リアルタイムでのプロセシングと行動は増えるでしょう。リアルタイム・レスポンスに対するこのニーズは、デシジョン管理システムに対するニーズに私たちの目を向けるようになります。なぜならば、人間はリアルタイムで意思決定をすることをめったにしないからです。リアルタイムがライトタイム(適切な時間)となれば、私たちは意思決定を自動化しなければなりません。また、速度の増加は、意思決定をすぐに陳腐化させる傾向にもあります。意思決定の価値が時間の経過に伴い陳腐化するというこの考え方は、以前に議論したものです。新しいデータの到来速度の増加が意思決定をより早く陳腐化させるのは、新しいデータが古い意思決定を適切なものにしなくなってしまうからです。

 

これは、予測分析技術をより価値あるものにするという副作用をも持っています。意思決定する時間が少なくなればなるほど、予測分析の重要は高まります。ゆっくり移動するデータに関して言えば、昨日もしくは今日起こったことを十分余裕を持って見ることができます。データがより迅速に移動するようになると、将来を見据えて予測せざるを得ません。

 

2つ目のインパクトは、意思決定をストリーミング・データに上手く織り込まなくてはならないということです。私たちは、ビジネスルールとアナリティクスを束ね、意思決定としての対応の流れを強化、あるいはデータの流れに沿って並行プロセスを動かせるように、それらをデータ・ストリームに織り込まなければなりません。これらは、異なるシステムの実装方法を要求します。イベント統制を統合するためのビジネスルール管理システムの機能向上、ストリーミング・データ基盤への分析モデルの実装は、このトレンドをサポートする2つの異なる方法です。

 

さて、ビッグデータとデシジョン管理システムの連載blogこれで終了です。ビッグデータのデータ量、多様性、速度(Volume, Variety and Velocity)は、デシジョン管理システムに対する需要をさらに促進していくことになるでしょうし、デシジョン管理システムに対するアナリティクス構築の圧力はさらに増えることでしょう。私たちは、これらのテクノロジーのさらなる進化に期待しなければなりませんし、その関心は尽きることがないでしょう。

 

(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。