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失敗しない! ビッグデータの活用例とビジネスを推進させる活用のコツ

自社に大量のデータを保有しているにもかかわらず、ビジネスに活用できないと悩む経営者は少なくありません。ビッグデータをビジネスへ活かすには、具体的な活用例を知るのが近道です。本記事では、さまざまな業種におけるビッグデータの活用例や、ビジネスに活かすためのコツを解説します。

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ビッグデータとは

ビッグデータとは、多種多様かつ大量のデータを指します。売上や顧客情報などのほか、動画や音声コンテンツ、電子メールなどもビッグデータに該当します。

現在、多くの企業がビッグデータの活用に意欲的ですが、理由はさまざまなメリットを得られるからにほかなりません。たとえば、分析したデータの結果に基づいて、適切かつスピーディーな意思決定を行えることはひとつのメリットといえるでしょう。

また、ビッグデータを活用すれば、新規ビジネスのアイデア創出も可能です。膨大なデータを解析し、データ同士の因果関係を見つけられれば、そこから新たなビジネスのアイデアにつながる可能性があります。既存ビジネスの市場縮小に伴い、新たな事業を創出しないといけないと考えている企業にとっても、ビッグデータの活用はおすすめです。

このように、ビッグデータの活用は企業にさまざまなメリットをもたらします。しかも、ビッグデータは特定の業界でのみ使えるようなものではなく、あらゆる業種において活用が可能です。そのため、今後はさらにビッグデータを活用しようと考える企業が増加すると考えられます。

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ビッグデータの活用例

ビッグデータは、活用しビジネスに反映してこそ価値を生み出します。ただ、十分な量のデータを保有しているものの、具体的な活用方法が思い浮かばない、と頭を抱える企業経営者が多いのも事実です。

そこで、ここではビッグデータの具体的な活用例をピックアップしました。身近な業界や業種の活用例を知ることで、自社の取り組みにも反映しやすくなるでしょう。

小売業

小売業におけるビッグデータの活用例としては、新製品の開発が挙げられます。どれほど人気の高い商品であっても、その状態が永遠に続くことはありません。年月の経過とともに、市場や消費者の価値観などが変化し、商品の売れ行きが悪くなることは十分考えられます。

そこで鍵となるのがビッグデータの活用です。過去にヒットした商品や、ECサイトでよく閲覧されている商品ページのデータなどを解析すれば、新製品開発のアイデアを得られる可能性があります。

また、解析したデータは顧客満足度の判断材料として活用できます。たとえば、過去のアンケート調査情報や購入回数、クレームの有無といったデータから推論を導き出し、満足度が高いか低いかを判断できます。

それらのデータから、満足度に応じて顧客を分類すれば、より適切なアプローチも可能になるでしょう。また、ビッグデータを解析すれば需要の予測も立てやすくなるため、過剰に在庫を抱える心配もなくなります。

製造業

製造業では、製造プロセスの改善にビッグデータが用いられています。センサーを用いてラインの稼働状況をモニタリングし、発生している無駄を抽出できれば適切な改善施策を打ち出せます。

製造プロセスで無駄が発生していると、生産性の低下につながります。ビッグデータをうまく活用し、製造プロセスの無駄削減やリアルタイムでのトラブル解決が可能となれば、生産性を大幅に向上させることも不可能ではありません。

また、ビッグデータは品質の安定化にも役立ちます。たとえば、過去に発生した不良品のデータを解析すれば、どのような不良が多いのかを把握できます。どのような状況で発生しているのか、いつ、誰が担当のときに品質が低下しているのかといったことも把握できるため、品質改善や安定化に役立ちます。

農業

農業分野においては、天候予測などにビッグデータが活用されています。農業は、天候によって収穫量が大きく変わります。そのため、農業に従事する方にとって天候は大きな懸念材料でもあるのですが、ビッグデータを活用すれば気象データから発生しうるリスクの予測が可能です。

天候の変化によりもたらされるリスクを予測できれば、適切な対策を行えます。被害を最小限に抑えられる対策を施せるため、利益の低下も回避できるでしょう。

また、農業の世界へ足を踏み入れたばかりの人材に対する、育成にも利用できます。農業は、勘や経験に基づき作業を進めるケースが少なくありませんでした。このような、ベテランの勘や経験はマニュアル化が難しかったのですが、ビッグデータの解析により実現可能です。

ベテランの経験や勘をデータ化、マニュアル化できれば、農業に従事したことのない人材にも効果的な育成を行えます。育成期間の大幅な短縮につながり、知識や技術も正しく伝えられるでしょう。

医療業

医療の現場では、スピーディーな意思決定を求められるケースが多々あります。意思決定の遅れが、ときに患者の人命に関わることもあるため、医療従事者には常に大きなプレッシャーがのしかかります。

膨大な量のデータを保有していても、その中から意思決定の根拠となる情報を素早く抽出するのは困難です。しかし、ビッグデータを分析できる環境を整備できれば、意思決定の根拠となる情報をスピーディーに抽出でき、迅速な判断を行えます。

また、ビッグデータの分析から、流行病の予測も可能です。いつどのような流行病が発生するのかを予測できれば、あらかじめ万全の体制を整えて迎え撃てるでしょう。結果的に、被害を最小限に抑えられる可能性があります。

金融業

金融業は、ビッグデータの活用が目覚ましい分野です。「フィンテック」と呼ばれる、情報技術と金融サービスの融合が進んでおり、新たなサービスも次々と誕生しています。

このような革新的な金融サービスの誕生にも、ビッグデータが大きく関わっています。個人情報はもちろん、購買履歴や売上管理など、さまざまな接点から収集した情報を分析し、革新的サービスのヒントを得ているのです。

教育業

教育業においては、生徒の学習履歴を分析し、個々にマッチした教育の提供につなげています。学習履歴から、不十分な知識や苦手分野などを把握できれば、個々の生徒に最適な教育を行えます。

また、ビッグデータの活用によって、生徒に合った職業の提案も可能です。学習履歴や現状における知識量などを分析できれば、どのような職業に向いているのかを把握できます。興味がある分野や得意科目など、さまざまな情報を組み合わせて分析すれば、より生徒にマッチした職業を提案できるでしょう。

ビッグデータをビジネスに活用するコツ

ビッグデータをビジネスに活用するのであれば、きちんと分析できる環境を整えなくてはなりません。どれほど膨大な量のデータを保有していても、分析できなければ活用につながらないのです。

まずすべきは、データウェアハウスの導入です。データウェアハウスを導入すれば、さまざまな場所に散らばっている情報を、一ヶ所に集約できます。つまりは、膨大な量のデータを保管するための倉庫として機能するのです。

一ヶ所にデータを集めただけでは、まだ活用にはつながりません。ビジネスへ活かすには、BIツールとの連携が必要です。BIツールはデータの分析に用いるツールであり、ビッグデータの活用には欠かせません。

現在では、データウェアハウスもBIツールもさまざまな製品がリリースされています。費用はもちろん、機能や操作性、特徴などを把握したうえで、自社にマッチした製品を導入しましょう。また、データの処理速度や容量の拡張性なども、ツールを導入する際にチェックすべきポイントです。

まとめ

今後、より多くの企業がビッグデータの活用にのり出すと考えられます。遅れをとらぬよう、データを一ヶ所に集約し、適切に分析を行える環境を構築しましょう。
Azure Data Factoryであれば、容易にあらゆるデータの統合が可能です。自社の業務内容や作業工程などに合わせてシステムを構築でき、スムーズに分析環境を整えます。

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