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2016-03-03

ビックデータ分析の課題とは!?世に浸透した今だからこそ知るべき活用法

世に浸透した今だからこそ知るべき、ビックデータ分析の課題を解説。
データ分析BIツール
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ビッグデータ」と聞いて、仕事上関わりがない方はいるとしても、まったく聞いたこともないという方は今は少ないのではないかと思います。

IT分野でビックデータというワードが流行り出したのは数年前。以前よりも、大量データ保管、大量データ分析、が安価でクイックに実施出来るようになった技術進歩が、背景にあります。

現在のIT分野のトレンドというと「人工知能」。人間はAIに仕事を奪われるのでは?地球上をAIが支配してしまうのでは?なんていう議論もよく聞かれますね。

しかし、トレンドが過ぎた頃、すなわち導入が進んだ頃だと思われるビッグデータ。現在本当に、企業内で有効に活用されているのでしょうか?

そんな個人的な疑問から、記事にさせていただきました。調べてみると、ビッグデータを取り巻く課題はいくつかあるようです。記事内で専門用語も少し出ますが、都度訳を入れます。ぜひご参考下さい。

課題1. タッピング(Tapping:データ抽出)により結果が180度変わる

驚かれるかもしれませんが、ビッグデータでは意図的に情報を操作・誘導可能です。手元にあるデータの、どこを対象にするか、つまりタッピング(Tapping)によって取得したデータによっては全く異なる結果が導出できます。

たとえば、携帯電話会社は電波のつながりやすさを競い合っていまが、1社は地域Aのデータに基づき「つながりやすさNo.1」とする方、別の1社は地域Bでの結果からやはり「つながりやすさNo.1」だと宣伝します。それぞれ事実ですが、利用者の利用環境によっては必ずしも正しくはありません。

他には、ペプシコーラが「500人に聞いた美味しさ」とする比較広告では、ペプシコーラの支持者が61%で、コカコーラの39%を上回っています。

一方で、コカコーラは「日本でいちばん選ばれているNo.1ゼロのおいしさ」という広告を出しています。いずれも限られた対象を調査しているためで、根拠とするデータが異なっています。

関係者は、即座に結論を出すのではなく、ビッグデータ分析の結果は1つの可能性として検証を進める必要があります。そのためには、リスク管理の考え方が訓練されていなければいけません。

ビッグデータ活用方法とは | 活用での留意点や事例・BIツール徹底解説 | ボクシルマガジン
膨大な情報を収集し、それを自在に分析可能になった現在、さまざまな業種や自治体などでビッグデータ活用が進んでいます。...

課題2. 大きなインパクトによる誤誘導

これまでにない画期的な発見は直ちに、市場から高い人気を得ます。インパクトが大きいが故に、それが偽りであったとしても、かなりの注目を集めることになります。その結果、正しい結果を説く退屈な研究への興味を失わせてしまいます。これは、望ましくない循環です。

極端なインパクトに左右されず、ビッグデータへの取り組みは地道に考えるべきです。

課題3. 客が望まない結果を推奨

ビッグデータを分析し正しい結果が導かれたとしても、**顧客に不快な思いをさせては意味がありません。

たとえば、スーパー大手の米ターゲットは、女子高生の自宅に赤ちゃん用品のクーポン券を届けてしまい、妊娠が親に発覚して大きな騒ぎを起こしている。

これは、コンピューターで妊婦の買い物傾向を分析したところ、妊娠初期はカルシウムやマグネシウムといったサプリメントを、中期になると無香料のローションを買う傾向があるとの結果が出たためです。

この女子高生は、結果と同じ購買履歴をもっていたためクーポン券の送付先に選ばれてしまいました。

この事件の背景には、個人情報の取り扱いに伴うリスクがある。米国では、申し出があった場合に限り個人情報を削除するオプトアウト(脱退)という考え方が主流です。結果、上記のような、正しい結果に基づく迷惑な推奨といったことが起こってしまいます。

これに対し、EU(Europe Union)はオプトイン(事前の許可)が原則です。日本も多くはEUと同じ考え方を採用している。日本の個人情報保護法では、個人情報の基本4要素である「氏名、性別、住所、生年月日」は保護対象になっている。

個人情報の匿名化さえすれば、従来の構造化データに加えて、位置情報や個人嗜好などの時系列情報、各種閲覧履歴といった非構造化データも外部に提供したり、外部のデータを十分に活用することが可能です。

課題4. 国民性の壁

日本では、KKD(勘と経験と度胸)を持つエキスパートを尊ぶ傾向が強く、コンピューターが弾き出した結果に従うことには、依然として抵抗感があります。この国民性は、欧米企業が持っている感覚とは異なっている。欧米ではビッグデータ以前から、データを駆使して科学的・効率的に経営しようとする傾向が強いです。

また従来から、マーケティング活動は右脳的とされ、感性が重要視されてきました。しかしこれも、ビッグデータを駆使すれば論理に基づく左脳的な活動になっていきます。日本では、どちらかと言えば、右脳的な市場創造の信奉者が多く、過去のデータから未来は創れないと主張する人が少なくないです。

課題5. ビッグデータはフラクタルである

多くのデータを集めれば疑問が解けるという考えもあるが、ビッグデータが無限データやAnyDataの場合、それらはフラクタルであり、単なるゴミの山であるかもしれない。異常値が多く、分析に必要な値が揃っていないことも少なくない。

そのためビッグデータ分析では、多品種少量生産、つまりロングテールの領域に進む傾向が強い。しかし実際には、その逆の少品種多量生産の商品を見つけることの大切さを改めて理解しなければならない。正規分布の右側にある誤差の領域で、ビジネスでいうと桁違いの動きをするエリアである。

つまり、ビッグデータの活用では、分析対象であるビッグデータ自体が重要なのではなく、そのビッグデータを生み出したユーザーの行動やモノの流れを読み取ることが大切であり、その動きに関連したデータ駆動(Data Driven)こそが本質だ。最近はマーケティング分野でも、「データドリブンマーケティング」といった表現が使われている。

課題6. もはや役立たないデータ区分と未だ理論が不十分な分野の存在

データにも賞味期限がある。たとえば人口統計的区分はすでに意味がなくなっている。性別、年齢、住所といった顧客属性データが人口統計的区分として利用され、重要な役割を果たしてきた。

だが1970年代から人口統計区分はビジネス上で活用され、考えられることはすべてやり尽くした感がある。そこでは、購買履歴といったデマンドドリブンな行動的区分も並行されてきた。

現在のビッグデータ活用では、まだまだ分析ツールやインフラ、あるいは取得できるであろうデータの議論に終始している。今後は、ビッグデータを活用したい領域における理論とデータ群をどう確立するかが鍵になるだろう。

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