ビッグデータは多くの領域で活用が進められています。
大規模データの分析を通じて、企業は業務の効率化や新たな価値創造を実現できます。
具体的にはどのような事例があるのでしょうか。
本稿では、ビッグデータが企業で活かされている実践例をご紹介します。
- マーケティング分野
・顧客の購買履歴や行動データを分析し、ターゲットを絞った広告配信を実現 ・商品の売れ行き予測に活用し、適切な在庫管理を実現 - 製造業
・工場の稼働データを分析し、設備の予防保全を実現 ・製品の不具合データを分析し、品質向上につなげる
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ビッグデータとは
ビッグデータとは、取り扱いが困難な膨大な情報量を指し、企業においては日々蓄積されています。
従来のデータ処理システムでは対応が難しい規模の大量データですが、その活用によって、これまで手が付けられなかったビジネス課題に取り組めるようになります。
しかし、データの量そのものよりも、組織がそれをどのように活用するかが重要なのです。
ビッグデータの種類
ビッグデータは主に3つのカテゴリーに分類されます。
- 公開されている情報
- 個人に関連する情報
- 企業が保有するデータ
これらのデータセットは、適切に活用されれば、様々な分野で有益な洞察を提供する可能性があります。
オープンデータの概要
データは、誰もが利用可能な状態で公開されており、アクセス、編集、共有が自由にできます。
- 公的機関から提供される政府データのようなものもあれば、
- 企業から提供される企業情報のようなものもあり、
営利・非営利を問わず活用することができます。
パーソナルデータの定義と範囲
個人に関わる全ての情報が個人情報に該当します。様々な情報を組み合わせて特定の個人を特定できる場合も、個人情報と見なされます。個人を特定できないよう加工を施したデータでも、再特定が可能であれば個人情報のままです。
ただし、完全に匿名化されたデータは個人情報には当てはまりません。
データ活用による企業生産性向上
企業が事業運営を行う過程で発生するすべての情報が企業データとなります。
- 売上実績
- 顧客情報
- 業務記録
- 電子メール
などが代表的な活用事例です。
これらのデータを活用することで、顧客ニーズへの対応力を高め、営業生産性の向上が期待できます。
また、業務工程の分析を通じて、同種の作業を自動化するなどの取り組みにより、企業全体の生産性向上にも役立てられます。
企業のビッグデータ活用事例
大規模なデータセットは、様々な産業分野において応用が進んでいます。
企業における実践例を確認していきましょう。
- 製造業
工場の稼働データを収集・分析し、生産性向上に活用 製品の不具合データを収集・分析し、品質管理に活用 - 小売業
顧客の購買データを収集・分析し、マーケティングに活用 在庫データを収集・分析し、需給予測に活用 - 金融業
取引データを収集・分析し、リスク管理に活用 顧客データを収集・分析し、新サービス開発に活用
ウォルマートのビッグデータ活用
ウォルマートは、巨大小売企業として、ビッグデータ分析の先駆者と言えます。
同社は、
- データマイニングによる購買パターン分析を早くから実施し、
- その結果を活用して顧客に商品を提案しています。
このようなビッグデータ活用を通じて、最高の顧客サービスを実現することを目指しているのです。
金融ビッグデータの活用
金融業界においては、膨大な量の情報が日々生み出されています。これらのデータは、顧客の行動を予測し、銀行や金融機関の戦略策定に役立てられます。
世界中で行われる莫大な金融取引を正確かつ迅速に監視し、パターンを見出し、将来を予測することがアナリストの役割です。
ビッグデータ活用により、多様なデータを包括的に分析できるようになり、顧客サービスの向上、不正防止、ターゲティング精度の向上など、金融業界にとって有益な効果が期待されています。
ビッグデータによる製造業の最適化
ビッグデータの活用により、製造業界では生産プロセスの最適化が実現できます。
サプライヤー、顧客、機械稼働状況、コスト制約などの情報を分析し、生産スケジュールを効率的に組むことができるのです。
このメリットにより、メーカーは生産効率と対応力を最大限に高めることが可能になります。
ここでは、ビッグデータが製造業の改善にどのように貢献しているかを2つの事例で説明します。
- 1つ目は製造プロセスの改善です。
ビッグデータを活用して生産に関わる情報を収集・分析することで、ばらつき、品質問題、ダウンタイムなどの問題を早期に発見し、コスト削減につなげられます。
ある企業では、ワクチンや血液製剤の純度管理のため、遺伝子操作細胞の200の変数をモニタリングしていました。
ビッグデータ解析により、生産量に影響する9つのパラメータを特定し、それらを最適化することで、ワクチン生産量を50%増やすことに成功しています。
- 2つ目は工事現場での事故防止です。
ショベルカーにセンサーを設置し、可動範囲内の人や物を検知して事故を未然に防ぐ取り組みが行われています。
画像認識技術の進歩により、人や物と機械との距離を正確に測定できるようになり、様々な現場で活用が広がっています。
農機具のスマートモニタリング
農業機械メーカーは、センサー技術を活用し、機器の稼働状況を詳細に把握できるようになりました。
大規模農場では、以下の情報がリアルタイムで確認できるため、機器の効率的な運用と長期的な健全性維持に役立っています。
- トラクターの空車状態
- メンテナンス時期
- 燃料残量
このようなデータ駆動型の農業機械管理は、生産性向上に大きく貢献しています。
配車アプリのデータ活用と動的価格設定
ライドシェアサービスは、利用者データを活用し、需要動向を把握しています。
そのうえで、ビッグデータ分析に基づき、重点的に提供すべき機能やサービスを決定しています。
代表的な例が動的価格設定です。
- 例えば、混雑時に予約すると、通常の倍額の料金が課されることがあります。
- 年末年始などの繁忙期には、走行距離に応じた料金が5倍以上に高騰する可能性もあります。
企業がビッグデータを活用するメリット
組織がデータ分析を活用することで得られる主な利点は2点あります。
- 生産性の向上
- 経費の節減
データ活用による業務効率化
膨大な情報を活用することで、企業は業務の効率化を実現できます。
- 顧客からの反応を収集し、有用な情報を大量に蓄積することが可能になります。
- 収集したデータを分析すれば、顧客の嗜好や製品・サービスの課題、購買行動のパターンを把握できます。
その結果、無駄を排除し、顧客ニーズに合った製品・サービスを提供することが可能になるのです。
ビッグデータによる物流コスト削減
生産性の向上に加えて、経済的な恩恵も期待できます。ビッグデータによるコスト削減の好事例が物流業界にあります。
通常、製品の返却に伴う費用は、実際の輸送費用の1.5倍にもなるといわれています。
ビッグデータ分析を活用して、製品の返品確率を予測することで、返品に伴うコストを最小限に抑えることができます。
- どの製品が最も返品されやすいかを予測し、企業は返品による損失を最小化するための適切な対策を講じることが可能になります。
まとめ
この記事では、ビッグデータの企業における活用事例について詳しく説明しました。
ビッグデータは様々な産業分野で利用が進んでおり、
- 業務の効率化
- コスト削減
などのメリットがあります。
ビッグデータを有効に活用することで、企業は競争力を高めることができます。
本記事の内容が皆様の参考になれば幸いです。
