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ビッグデータアナリティクス

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ビッグデータアナリティクスを真のビジネス価値に変える--IBMが明かす秘訣

データ分析から得られる知見、効果に対する人々の期待は大きいけれども、ことはそう単純ではないということでしょう。

大量のデータ(ビッグデータ)と適切なツール(システム)があれば、それでビッグデータ分析はできたも同然と考えている人々はまだまだ多いと思います。

しかし、問題はむしろその前段階(人々の意識の変革、既存業務フローにどう組み込むか、一過性のプロジェクトではなく継続性が重要など)のほうがずっと厄介で、しかも必ずしもテクノロジーだけで解決できるものではない所が最も重要なポイントだと思います。

ビックデータといえば、その大量性およびデータの多様性ばかりに目が向けられがちですが、データの正確性(信頼性)や行動を起こすスピードのほうがずっと重要という点、地味ですが、納得できます。

まず土台を作ることが必要になりますが、これはどんな場合でも大変な作業になりますが、すぐにその苦労が報われることはありません。
そして、効果がすぐに表れないということで途中で頓挫することも多々あるのではないかと思われます。

特に日本の場合には、最初に何を行うということを明確にする前にとりあえず必要なシステム、データを集約することに労力を集中しすぎてしまい疲弊してしまうというパターンが多いように感じています。

一方、欧米の話を聞くと何をやるか目的が明確になった後、そのために必要なシステム、データの集約を試みるという合理性という観点では当然至極なプロセスを実施しているようです。
(とはいえ、複数のシステムの集約には様々な苦労がある点では国内、海外を問わず事情は同じ様です。)

と、ここで書かれている内容は、インターシステムズがアクティブ・アナリティクスという言葉で代表させているコンセプトとほぼ同じというということになり、ここで競合有利性を獲得するためには、IBMさんとは異なる差別化要因というか違う方法性を打ち出す必要がある様に感じています。

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