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ビッグデータをどう使う?

 

「ビッグデータ」 このキーワードが意味するものは、Twitter・Facebookなどソーシャルメディアの“つぶやき”も含めた企業内外の膨大なデータを分析し、ビジネス上で有意な情報(インテリジェンス)を得ようというものです。つまり、本質的にこれまでのBI(ビジネス・インテリジェンス)と目指すところは変わりませんが、より膨大なデータを活用できること、分析用のシステムが汎用のPCサーバーやOSS(オープンソースソフトウエア)を活用することで安いコストで済むことにより、今回は多くの企業で「ビッグデータを分析して新たな知見を得る」期待が高まっています。

 

しかし、ビッグデータ分析から「新たな知見」や「気づき」を得るだけでなく、その「実行」が重要です。「何が売れるのか」を知るだけでなく、「いつ、どれくらい売れるのか」を知って初めて利益があがるはずです。そのためには実行計画の基になる確かな予測が必要です。

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ビッグデータ分析の深度と競争優位

 

近年、分析力を競争優位の武器とする企業も増えてきました。また、そこまではいかなくても、もう少し分析力を高めてより良い結果を出したいと考えている企業も多いことでしょう。しかし残念ながら、BIツールを導入したが、単なる分析ツールに止まっている企業も少なくありません。それは統計分析の結果を「知る」もしくは「予想する」レベルでしか使っていないからです。

 

分析結果を用いて「予測モデル」を構築し企業内の各機能部門の「最適化」を行ってはじめて事業成果を得られます。企業にとって分析力とは、単に「見る」「知る」レベルでなく「予測し最適化する」レベルの力でなくてはなりません。

 

 

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スモールスタートで、データ分析予測サイクルを回す

 

スモールスタート! データ分析の目的はあくまで「利益の創出」のはず。先ずは「分析→予測→最適化→検証」のサイクルを回してみることです。分析用の新たな高速サーバーと大容量のストレージを準備し、Hadoopのような分散バッチ処理ソフトに加えSNSマイニングも導入して、「さあ~始めるぞ!」では負荷が大き過ぎます。

今ある環境で、今まで使っていなかったデータで、取りあえず始めてみては如何でしょう。スモールスタート、そして分析予測サイクルを回す! 企業にとっての分析力を深め、競争優位を得る第一歩です。

 

 

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