ビッグデータ成熟度モデル

kshirai

ビッグデータをはじめとする最先端IT技術のアドバイザリーであるTony Shan氏が提起しているビッグデータ成熟度モデル(BDMM)なるものを見つけましたので、ご紹介したいと思います。

 

これは、ビジネスおよびテクノロジー双方の観点より、IT環境におけるビッグデータ活用能力の質的レベルを示す方法論です。世の中には、ビジネスプロセス、ビジネスケイパビリティ、ビジネスデシジョンなどの成熟度を5段階で示すものが存在しますが、それと同様の考えに基づくもののようです。

ビッグデータ成熟度モデル
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ビッグデータ成熟度モデルは、ビッグデータの採用と実践の実効性を説明もしくは測定するために使用される1セットの基準、変数、要素から構成されており、ADOPTと呼ばれる以下の5つの成熟度レベルで示されています。

 

Primitive(初歩的)

体系化されていない方法におけるバラバラなアクティビティによる初期ステージ

Tentative(試験的)

あるレベルの体系化されたデータ管理をもつ試行錯誤によるアドホックな実験

Advanced(先進的)

実効性のある履行に対する包括的なフレームワークとライフサイクル

Dynamic(動的)

参照アーキテクチャーとベストプラクティスパターンの手段による一貫性のあるオペレーション化

Optimized(最適化)

繰り返し可能なプロセスとポリシー指向の成文化された集約型プラットフォーム

 

私が関心をもったのは、最も高いレベルである最適化における焦点がデシジョン(意思決定)であり、アプローチがプレディクティブ(予測的)であるという点です。まさに、今後のデシジョン管理システムが目指しているものと同じです。

 

ビッグデータの本格的活用は、多くの日本企業にとってまだまだの状態のようですが、日常の業務オペレーション上の自動化された意思決定に組み込んでいくことも重要なポイントではないでしょうか。

 

(マーケティング担当:白井)