2012仕事柄ということもありますが、最近は「ビッグデータ」の文字を見ない日が無いくらいホットなトピックになっていますね。多くの企業が膨大な量のデータを持っている、あるはそれにアクセスできるようになったことでかつては考えられなかったような知見を得る可能性が広がったことは間違いありません。ビジネスにとってデータがビッグであるかどうかはそれほど重要なことなのでしょうか。Cares?という記事で「ビッグデータの定義なんて誰が気にするの?」という視点で論じています。前回投稿した「3670億本の木を倒してもビッグデータは収まらない」の内容と真逆のようですが、意外とそういうわけではありません。そもそもBIの意義というのは、データを活用することでよりよいビジネス判断や意思決定をすることですよね。そのデータが大きかろうと小さかろうと、複雑であろうと単純であろうと、ビジネスにとって価値の無いものであれば必要ありません。要するに、データがビッグであるかどうかが重要なのではなく、データそのもの、そしてそのデータから得られる知見に価値があるかが重要なのです。データが提供する価値の大きさに応じて、そのデータを集めて分析するか否か判断するべきなのです。技術的な実装においては、データの量は大きなインパクトをもたらします。データの集め方や分析手法、それを実施するためのソフトウェアやインフラなど様々な要素に影響しますので、ビッグデータ特有の手法や技術を把握して活用できるようになっておくことは必要です。ポイントは、データがビッグであるかどうかは決して最初に議論されるべきではないということです。BIのそもそもの意義である「データから得られる価値」が最初に議論されるべきであって、価値があると判断された後にそのデータの特性や性質、そしてそのデータから価値を引き出すための手法や技術が議論されるべきなのです。--------------------考えてみれば当たり前のことを言っている記事ですが、こういう視点でものごとを考えるように心がけることは大事なことですよね。ビジネス側としては、データがビッグなのかどうか、それが技術的に難しいかどうかは考えずにビジネス的な価値があれば素直に「欲しい」と言い、情報システム側から「難しい。これだけの時間とお金がかかる。」と言われたならば、データの潜在的な価値とデータから価値を引き出すためのコストを照らしあわせてROI判断をするべきではないでしょうか。「3670億本の木を倒してもビッグデータは収まらない」の最後にビッグデータの取り掛かるための5ステップを紹介しましたが、ステップ1「データ資産の棚卸を行う」とステップ2「価値を提供できそうな機会を特定する」をやる上では、やはりそのデータがビッグかどうかというのはどうでも良いことですよね。James(ジャシュ・ジェイムズ)氏によって2011年7月に設立された新興企業です。Jamesについて少し紹介させていただく必要があります。Domoを設立する前は、ウェブ解析の最大手企業であったOmnitureを創業し、CEOとして上場させ、Adobeによる18億ドルの買収を実現しました。Jamesが次の領域としてBIを選んだのは、OmnitureのCEOとして抱えていたジレンマがきっかけであったことをブログ記事で紹介しています。2013最近のバズワードである「ビッグデータ」の本質にあるのが「データドリブンビジネス」ではないかと思います。ビッグデータを活用することでデータに基づいた意思決定を行い、業績を向上させる。データドリブンビジネスを行うために企業はさまざまな施策を実施しています。膨大な量のデータを収集し、統合し、分析し、ビジネスで役に立つ知見を引き出す。組織的にはIT部門がいろんなビッグデータ技術、ETLやBIツールを導入し、事業部門でもデータサイエンティストと言われるデータの扱いや分析に明るい人材を部門内に配置しています。2013従来のBIソリューションが抱える問題点の1つとして、BIソリューションがコストセンターから抜け出せないということを「Domoとは?~創業の目的と理念~」でご紹介させていただきました。従来型のBIソリューションは、情報の収集に注力をしており、その情報をどのように活かすかについては十分に対応ができていません。Domoは、これまで行なわれてきたデータ収集のための投資からリターンを得るための仕組みを提供することで、BIをコストセンターから収益の原動力に変革します。CIO.comで最近掲載された記事でBIが利益に貢献する8つの方法が紹介されていました。皆様が現在お使いになっている(あるいは今後導入を検討されている)BIソリューションでこのような効果が実現できているか(期待できるか)について検証してみてください。