ビッグデータ・アナリティクス

概要と重要性

ビッグデータは今や現実です。企業に流入するデータの量、多様性、速度は増大し続けており、かつてないレベルに達しています。こうしたデータの爆発的な成長に直面している以上、企業にとって重要なのは、ビッグデータの理解を深めて本当に利用価値のある情報を見極めることだけでなく、ビッグデータ・アナリティクスを活用して何ができるかという可能性を追求することです。

ビッグデータ・アナリティクスとは何か?

ビッグデータ・アナリティクスとは、より良い意思決定の実現に役立つ隠れたパターン、未知の相関関係、その他の有益な情報を解明するために、ビッグデータを詳しく調べるプロセスです。データ・サイエンティストをはじめとする担当者は、ビッグデータ・アナリティクスを活用することで、従来のアナリティクス・ソリューションやビジネス・インテリジェンス・ソリューションでは対応しきれない大量のデータを分析することができます。あなたの企業や組織が(今はまだそうでないとしても)複数のデータストアに多種多様な形式で数十億行ものデータを蓄積し、データの組み合わせも何億通りに及ぶ状況を考えてみてください。その可能性は十分にあります。これほど大量のデータを処理し、何が重要で何が重要ではないかを判断するためには、ハイパフォーマンス・アナリティクスが必要になります。ビッグデータ・アナリティクス時代が始まっているのです。

テラバイト規模のデータを収集して保管しても、完全なコンテキストのもとで分析ができなかったり、結果が出るまで何時間あるいは何日も待たなければならないとしたら、意味がありません。しかし、最新のコンピューティング・テクノロジーを活用すれば、これまでは諦めていた最も困難なビジネス課題でさえも避けて通る必要がなくなります。関連するデータのみを容易かつ高速に処理することを可能にするテクノロジー、それがハイパフォーマンス・アナリティクスなのです。ビッグデータを対象にしてハイパフォーマンスなデータマイニング、予測分析、テキストマイニング、予測および最適化を行うことにより、企業はイノベーションを継続的に推進し、望みうる最良の意思決定を実現することができます。また企業の間では、ビッグデータに関するニーズは急速なペースで変化しており、新たな方法でそれに対応していくためには機械学習の持つユニークな特性が極めて有効である、という認識が広まりつつあります。

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ビッグデータ・アナリティクスが重要な理由

SASのお客様は何年もかけて、リアクティブなアナリティクス手法から、予測的アナリティクス(predictive analytics)と指示的アナリティクス(prescriptive analytics)を用いたプロアクティブなアプローチへと進化してきました[指示的アナリティクスとは、単に先のことを予見するだけでなく、次に取るべき行動に関するレコメンド(推奨事項)の提示までを行う手法を指します]。企業ではリアクティブ/プロアクティブどちらのアプローチも使われていますが、ここでは、あなたの企業や組織の当面の課題にとって何がベストかを詳しく検討してみましょう。

リアクティブ対プロアクティブ

アナリティクスのアプローチは、リアクティブとプロアクティブのカテゴリーをさらに区分して、全部で4種類に分類できます。

  • リアクティブ – ビジネス・インテリジェンス: リアクティブのカテゴリーでは、ビジネス・インテリジェンス(BI)ソリューションが主体となり、基本的なアナリティクスにもとづいて、標準ビジネスレポート、非定型(アドホック)レポート、OLAP、さらにはアラートや通知を提供します。この場合の非定型分析は、過去の静的なデータが対象であり、限られた数の状況に対応することを目的としています。
  • リアクティブ – ビッグデータBI: レポーティング機能を用いて大規模なデータセットから情報を引き出している場合には、ビッグデータBIを実行していると考えることができます。しかし、これら2種類のリアクティブな手法にもとづく意思決定は、依然として受動的です。
  • プロアクティブ – ビッグ・アナリティクス: 先を見据えて能動的な意思決定を行うためには、最適化、予測モデリング、テキストマイニング、予測/統計分析などのプロアクティブな「ビッグ・アナリティクス」が必要です。このアプローチでは、傾向の特定、弱みの把握に加えて、将来に関する意思決定を成功に導く前提条件を判断することができます。しかし、ビッグ・アナリティクスが能動的であるとはいっても、従来型のストレージ環境と処理時間のままでは、ビッグデータを対象としてビッグ・アナリティクスを実行することはできません。
  • プロアクティブ – ビッグデータ・アナリティクス: ビッグデータ・アナリティクスを活用すると、テラバイト、ペタバイト、エクサバイト規模のデータから関連情報のみを抽出して分析し、将来に関する意思決定を変革することができます。ビッグデータ・アナリティクスを用いたプロアクティブ化は1回限りの取り組みではなく、むしろ社内文化の変革といえます。アナリストや意思決定者を生産性の低い作業から解放することで効率的なビジネス基盤を築き、確かな知識と洞察で将来に対応していくための新たな手法へと移行することなのです。

SASを活用すれば、業務の変革、不正の防止、競争優位性の獲得、顧客の維持、伝染病流行の予測、制約のない予算シミュレーションといった導入効果を実現できます。可能性は無限に広がっています。

ハイパフォーマンス・アナリティクスの活用により、お客様の間では既に思考プロセスの変化、ビジネスの変化、データに対するアプローチの変化が見られるようになっています。

キース・コリンズ(Keith Collins)
SAS上級副社長兼CIO(最高情報責任者)


SASのビッグデータ・アナリティクス・ソリューション

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