it[:ja]皆さん、こんにちは!大分更新が開いてしまいました(^^;)最近では、AI(人工知能)という単語がよく飛び交うようになってまいりましたが、AIを支えているのは、実はビックデータという事実はあまり知られておりません。今回は、そのビックデータの基盤を作るにあたり、大事な3つのポイントについてお伝えします。1.ビックデータを用いてどのようにビジネス課題を解決するのか?システム開発の基本でもありますが、ビックデータがビジネス課題をどのように解決するのか?また、どのようなデータがあれば解決できるのか?を決めていく必要があります。そのためにも、データの運用・分析はどうあるべきか?や、その結果どういうビジネス上の利益を享受できるのか?を細かく検討していく必要があります。最近では、AIやビックデータという言葉だけが一人歩きしてしまい、肝心なビジネス目線が失われてしまいがちですが、真のAI・ビックデータ基盤を構築する上では、避けて通れないプロセスとなります。2.取り扱うデータの質と量を定義ビックデータによって、ビジネス課題がどう解決されるか?の青写真が出来たら、次に行うべきは取り扱うデータの定義です。データの定義は、主に2つの側面(質・量)それぞれ行う必要があります。在庫データの場合、どの単位で在庫情報を持つか?(SKU単位?品番単位?等)どのくらいの期間の在庫情報を持つか?1か月?1年?差分(+1、-2等)で持つか?その都度の在庫数(絶対数)で持つか?といった、データの定義が必要となってきます。データ量の定義は重要です。いうのも、データ量によって検索スピードが変わってきたり、グラフ化した際の表示速度に差が出てくるからです。経営上にとっても重要なポイントとなります。3.ビックデータを運用し、その課題をキャッチアップデータの質・量の定義が出来たら、その方針に乗っ取ってビックデータ基盤を構築していきます。ビックデータ基盤を構築し、運用を開始した後でも、必ずと言っていいほど課題が出てきます。在庫データをビックデータ化したけど、実は売上データも必要なのではないか?店舗会員とWEB会員をビックデータに蓄積したけど、重複している会員が多い。名寄せ(※)が必要なのではないか?※名寄せ:データの中から「同じ人」をまとめる作業のこと。詳細はコチラを参照ください。このような課題を、次のフェーズでどう解決していくのか?常にキャッチアップを行い、将来への投資につなげていければ、ビックデータ基盤を利益を生み出す基盤に育てていくことも可能です。ビックデータ基盤の構築や、その後の運用についてお困りのことがございましたら、お気軽にご相談ください。Connectの凄さをご紹...【特集】3.11から5年。