Data)とは、数百テラ(1兆)バイトからペタ(1,000兆)バイト級の膨大なデジタルデータの集積のことです。さまざまなタイプのデータが含まれます。従来、こうした大容量データは取り扱い自体が困難でしたが、データ管理テクノロジ―の進化と低価格化により、効率的、効果的な処理・活用が可能になり、ビッグデータの解析から得た知見を、マーケティングなど企業経営や新しいビジネスの創造に活かそうという動きが活発化しています。(2012/3/12掲載)ツイートメールで送る印刷するビッグデータのケーススタディ経営戦略のカギを握る大量データの分析スペシャリスト人材の確保・育成が急務GPS(位置情報サービス)やSNS(ソーシャルネットワーキングサービス)などの定着、スマートフォンなどのモバイル端末の普及により、インターネット上に保存・蓄積されるデータが爆発的に増えています。従業員1,000人以上の米国企業では、平均235テラバイトの「ビッグデータ」を管理しているといわれます。これが数量的にどれほど“ビッグ”なのかというと、カリフォルニア大学バークレー校の試算では、米国議会図書館の誇る2,000万冊以上の蔵書のデータ総量が10テラバイトですから、その数十倍の規模。膨大な情報量になるわけです。ビッグデータで注目すべきなのは量が多いというだけではなく、そのデータの中身。多くの日本企業でも、売上データや在庫管理データなど、汎用データベースに収められるように「構造化」(整理)されたデータはもともと大量に保有しています。ビッグデータの特徴は、メールやSNSへの書き込み、音声や画像、動画といった数値化されず、データベースに収まらない「非構造化データ」が全体の8~9割を占めること。した非構造化データは時々刻々と生み出され、急激に増え続けています。SNS上の話題を分析して消費者の興味の方向性を探ったり、消費行動を予測したり、またコールセンター内に蓄積された音声データを分析して顧客対応の改善に活かしたりするなど、ビジネスに変革をもたらしつつあるビッグデータ活用の可能性に、多くの企業が期待を寄せています。目下の課題は人材不足。大量のデータから有用なモデルやパターンを抽出できるデータ分析のスペシャリストは、世界的に足りないのが実情です。ビッグデータ時代が到来したアメリカでは、応用統計学に通じたデータ解析能力のある人材が14万~19万人ほど不足しているといわれます。製品開発やマーケティングに役立つビッグデータ分析をてこに、システムの受注を増やしたい国内のIT各社も、人材の確保・育成に向けて動き出しました。日本IBMやNTTデータでは、社内の既存組織を活用してスペシャリスト養成を“内製化”。データ分析の専任部門に、システム受注を目指す事業部から若手社員を送り込み、専門知識やノウハウを習得させています。対照的に伊藤忠テクノソリューションズでは、分析システムを手がける海外のIT企業に社員を派遣、3ヵ月~半年の短期間で技術者を育成する方針です。Literacy)は、直訳すれば「データの読み書き能力」を意味します。driven)とは、ビジネスなどにおいて得られたさまざまなデータを総合的に分析し、意思決定の判断材料として役立てることをいいます。ビッグデータを活用し、データによって現状を正しく可視化することで課題解決に結びつける考え方です。近年、データ分析技術が進歩する中で、マー...テキストマイニング「テキストマイニング」とは、文章や言葉などの大量のテキストデータから、有益な情報を取り出すことの総称です。統計学や人工知能などのデータ分析技術を使って大量のデータを分析し、規則性を見つけ出す技術をデータマイニングといいますが、その中でも文字列データに特化したものがテキストマイニング。「21世紀で最もセクシーな職業」は日本を救うかイノベーションの陰にビッグデータあり――。GoogleやAmazon、Facebookの成功はその最たる例だが、ただ膨大な量の情報を収集し、自社のデータベースにため込んでいるだけでは、何も起こらない。近年、HRテクノロジー、とりわけデータによる分析(アナリティクス)の重要性が高まっている。2025年ビジョン「がんに強みを持つ先進的グルーバル創薬企業」の実現に向けた「転換」を実現するために取り組んでいます。教育・オピニオン(社会)関連するQ&A経営陣(役員)が興味を持つ人事関連データお世話になります。代表取締役をはじめとする経営陣に対して人事担当者として彼らが興味を持つデータ、経営判断に役立つデータを提供したいと思っています。役に立つのか、こちらから提案して初めてわかる、という状態で...賃金データについて当社は、東京都中央区に本社のある従業員100名のデータ入力や電話調査などの業務を請負っている会社です。社員は全員親会社からの出向ですが、今後プロパー社員を採用していくにあたり、業界に合った賃金水準に基づいた賃金を設計したいと考えています。適正人員数をデータにより客観的に分析したいと考えていますが、その方法、算式等に関する書籍をご教示頂きたくお願いします。新たに相談する「人事のQ&A」で相談するには、『日本の人事部』会員への登録が必要です。『日本の人事部』会員の方はこちら業務に関するちょっとした疑問から重要な人事戦略まで、お気軽にご相談ください。各分野のプロフェッショナルが親切・丁寧にお答えします。して登録すると、多くの便利なサービスを利用することができます。勤怠管理システムを選ぶときのポイント、おすすめのサービスを紹介します。【人事の日制定記念企画】オピニオンリーダーからのメッセージHR領域のオピニオンリーダーの皆さまから全国の人事部門に向けてメッセージを頂戴しました。代表的なメディアをご紹介いたします。