第16回 ＠IT情報マネジメントカンファレンス 大量・多種類のデータを、いかに“価値“に還元するか？ ROI最大化、収益向上に寄与するビッグデータの真意と活用の鍵 https://itmedia.smartseminar.jp/public/seminar/view/387

1. 「Big Data」は2つの単純な英単語から、
ただデータ量が大きい状態をことを想起するが、
より細やかな対応をするため、
より細かい状態を補足するために
データ量が増大した結果だ。
受講感想
蓄積したデータを分析し、得られた知見で、
大上段の施策する時代ではなく、
「今」起きている事象に対して
個別に、短時間で対応する時代になっている。
近い将来、働き方を大幅に変わると感じた。
最初に出てきたと思われる論文
Big Data - nature
公的機関等による確定的な定義はない。
Data, data everywhere
より細かい、個別な表現ができる
高解像度性 パーソナライゼーションなど、
「ビッグデータ」とは何か？ 個々別々に思索を講じたい
リアルタイム性 現在の事象に対してフィードバックできる
基調講演者の鈴木良介氏(NRI)によると、
事業で役立つ知見を導出するための
構造化されたRDBMSだけではなく、
音声や動画等の日構造データも取り扱うこと
多様性
多面的な判断材料に基づいて思索を講じたい
2001年、Suicaのサービスが開始。iPod販売開始。
分析力を武器とする企業
この10年間の「電子化・自動化」の進展により、 2004年、Suicaいよるショッピング・
総合物流の版デック社の場合 データを活用するための、 使えるデータが溜まってきたため。 サービスが開始。FOMAサービス開始。
ヤマト運輸の場合 人と体制はどうあるべきか?
第1の壁：業務の電子化・自動化は出来ているか？
日本は海外に比べて遅れている 事業者において、IT活用の段階を進めざるえない競争状態に入ったため。 第2の壁：データから、事業に寄与する
次の2つの壁の間で、「電子化したけれd・・・」で留まっている。 知見が導出できているか？
なぜ「ビッグデータ」なのか？
雇用する側も、雇用される側も！ 各種センサー、携帯電話等の通信技術、等々
取得・生成
大量のデータを前に、ワクワク出来る人は少ない。
300万行のデータを見て、気持ち悪くなる人が大半。 データウェアハウス、マスターデータ管
蓄積 理、クラウド、等々
数理統計解析のリテラシを持つ人材が社内にいない 。 ビッグデータを取扱に関する ツールが成熟してきたため。
意思決定者も、雲をつかむ話のために、分からない。 リテラシーを持つ人が不足していること 。
処理・分析 Hadoop、機会学習、統計アルゴリズム、等々
そのために、システムやツール等の環境が未整備。
自社データを外に出す、と言う文化醸成も必要。
ボトルネック データを明細レベル(高解像)でもつことで、
「統計学の素養があって、 ビッグデータだと何が嬉しいの？ 明細レベルでのアクションが取れる。
"Hadoop"が使える優秀なヤツがいれば、
すぐに年俸10万ドル出す!」
2011年3月 Strata Conference 2011 消費者に対しての訴求ポイントの把握
製品開発
「今後10年間でもっともセクシーな職業は統計家である。」
シリコンバレーにおいても、
"I keep saying that the sexy job in the next 10 years will be 誰に、何を、いつ売ればよいかの把握
statisticians, and I'm not kidding." データ解析人材の争奪戦は始まっている。
販売促進
By Hal Varian, Google Chief Economist, 2009
日本のソーシャルゲーム業界でも起きている いつ、どのようなメンテナンスを行えば
ビッグデータの活用は、 よいかの把握。
どのような付加価値を与えるか？ さらに、そのコストの低減も可能。
保守サポート
不正の予兆や、中止すべき事象の把握。
コンプライアンス
ROIまでのプロセス・サイクル
全般的な性能向上・コスト削減を実現。
レポート/対策案を、
業務基盤・インフラの運用
(1) 意思決定者が受け取り、
(2) それに基づいてアクションをし、
始めて費用対効果が出る 検索や動画、ブログ、写真など、
Google 「趣味」に関する後半なデータを保有。
レポート/対策案を意思決定者は
正しく理解できているか？
Amazon.com 一般的な「物品」の購買データを保有。
理解して、適切なアクションが 課題：次の2点が伴わないと、
取られているか？ 宝の持ち腐れになる
Gang of Four 「人」のソーシャルな関係データを保有。
Facebook
レポート/対策案の精度を上げるよりも、
プロセス・サイクルを高速/短時間で 特定の保有データはないが、
PDCAにする方が、効果を得やすい。 2012.03.08 Apple 魅力的なデバイスで「消費者」を抑えている。
また、修正もしやすい。
ビッグデータの費用対効果(ROI)はあるのか？ 大量・多種類のデータを、いかに"価値"に還元するか？
精度の高い 利用サイド事業者 製造・流通・金融等の事業会社
そんな優秀な人材がいますか？
ROI最大化、収益向上に寄与する真意と活用の
レポート/対策案を
育成していますか？ 優秀な人に作らせる 従来のITベンダから、
予測モデリング
支援サイド事業者 アナリティクスを専門にする会社まで
重要なこと 事業者毎に
仮説検証を高速に、
内政事業者 どちらも手掛ける
短時間に繰り返す 仮説検証サイクル
基本思想は「Data is King.」
分析フレームワークづくりが
楽に、高速にできるよう、 レコメンデーション機能 フィードバックは個人単位で行うこと
ITで支援する
意思決定者の所で 電子書籍上でハイライトされた箇所を
Amazon.com
止まらないように、 クラウド上で集約し、
意思決定を現場社員にやらせる
仕組み化する 閲覧者の属性に合わせたポップを、
意思決定をマシンにやらせる 必要なことは何か？ このハイライトされた箇所から紹介する。
自動ポップ
業務系システムから情報系システムへ
データロードを高速化するように、 International Game Technology
業務系から情報系の仕事へシフトさせる
…tools you need to manage your
カジノにおいて、 casino floor, attract and retain more
IGT
負けが続いている人を customers, and dramatically improve
引き止めるための技術。 your bottom line.
「世界中のクルマの情報を集めて、開発に利用する」
インターネットITS協議会
ビッグデータ活用の類型化と Dynamic Discount Solution
具体的な事例 南アフリカにて開発されたDDSは、
通信設備の混雑状況に応じて、
Ericsson
リアルタイムでの割り引き施策を行い、
混雑を平準化。
ビッグデータの活用事例 1機のガスタービンに、
200-2,000個のセンサーを設置。
リアルタイムに、デイリーに、
消費者の個人情報売買をサポートするサービス
ウィークリーに、マンスリーに
"Take Control of Your Personal 英国Allow社の場合 稼働状況の分析・監視が
Information."
求められている。
不適切なレコメンデーションによりトラブルになった
Amazon.comの場合 稼動情報量は、1日分=2GB、
ガスタービン保全システム 1か月分=60GB、1年分=720GB。
課題のある活用事例 日立
過去履歴ではなく、
監視 ビッグデータを高度に高速に分析できること
今の購買商品に基づいて
レコメンドしている
蓄積 ビッグデータを効率よく保管できること
ITへの期待
過去にゼクシーを買った購買履歴があるお客様に、
Tsutayaの場合
何度もウェディング関連をおすすめする可能性がある。
分析 ビッグデータから必要なデータを高速に検索できること
T-Point提携店が展開する
全国約30,000店舗(2010年2月時点)ある
なぜCCCがビックデータを取り扱うのか？ T-Point使用者にアライアンス企業の
サービスをレコメンドする(クーポン )
T-Point提携店で会計をすると、領収書の後に、
新規に、ポス・クーポンを開始 アライアンス企業のクーポンを配布
T-Pointは顧客の住所、性別、年齢データを持っているので、
エリア別やセグメント別にクーポン配布が出来る
到達単価は@20円（TVは@1円、ちらしは@3円、DMは@80円）だが、
メリット
セグメントを絞れること(ちらしやDMでも出来るが、まだ粗い)、
何よりも「財布の中」にしまってもらえる(ちらしやDMだと、瞬時にゴミ箱行き)
CCC
クーポン配布枚数に対して、約1-3%程度の使用率
実際利用人数は、クーポン利用枚数の
1.2~1.5倍(複数人数で行くため)
効果 クーポン配布による初期投資：@20円x5万枚=100万円
顧客単価を@5,000円、1%の利用だとすると、
@5,000円x5万枚x1%x1.2倍=300万円
これは100万円の初期投資を上回る収益
全国規模であること
強み T-Point会員DBによる、柔軟なセグメント化
リアルで顧客を動かせること