新規事業・BPR・DXにおけるビッグデータとは?

ビッグデータとは、既存の一般的な技術では管理することが困難な大量のデータ群と定義されています。一般的にVolume (量)、Velocity (速度)、Variety (種類)の3つのVで表され、近年ではデータ固有の価値や信頼性が重視されていることから、Value(価値)が追加されました。 ネットワーク環境の発達やSNSの普及によって、大量のデジタルデータが生み出されるなか、膨大な量のデータ収集が可能なフレームワークの開発も進んでいます。また、オープンデータ(二次利用が可能な公開されたデータ)としてビッグデータを公開・活用することで、新事業やサービスの創出、経済の活性化につながることへの期待も高まっています。

Point.1 各業界におけるビッグデータの応用例

ビジネス分野ではデータの蓄積・統合を行い、過去・現在の分析および未来予測することで環境変化への対応や新規事業・イノベーションの創出がさまざまな業種で図られています。 複雑な非構造化データを生成する医療業界では予防医療への活用が。ウェアラブルデバイスなどから収集されるビッグデータを活用することで、患者の健康状態を監視し、医療機関にデータを転送できます。さらに何百、何千万人もの患者から収集したデータを使用することで、根拠に基づいた診断が可能となります。 旅行業界では顧客の観光地への興味や行動特徴のデータに基づいてビジネスを展開しています。口コミや検索キーワードのデータを分析することにより、提供するサービスの需要や課題抽出を行います。 小売業界ではビッグデータを用いた市場と顧客関心の分析により、小売業の生産性と効率化を図っています。売上データを分析することで、商品の需給予測の精度を向上させ、製品の入荷に関して合理的な判断をすることが可能になります。 また、教育の現場では学習履歴や行動履歴などのデータを収集し、可視化・分析することで、成績と学習行動の関係性を明らかにします。それに基づいて個々の学生のためにカスタマイズされたコースを作成し、全体的な結果の改善に取り組んでいます。 さらに、農業にもビッグデータの活用は波及しています。センサーから得られた気温・日射量・雨量や農作業のデータを解析することで、生産計画から収穫・出荷までを可視化し、収穫の予測や生産性向上につなげています。

Point.2 DX推進を加速するビッグデータの活用

統計的な分析やAIでの解析によって、ビッグデータから高い価値を産み出す取り組みも進んでいます。 AIの機械学習やディープラーニングの発展により、これまで困難とされていた膨大なデータの管理や解析が可能になり、分析の効率化や有用なデータ抽出が可能になりました。 従来は人の手によって行われていた画像や音声などのデータ分析・整理も、AIによって自動化できるようになっています。これに伴い、ディープラーニングの精度を上げるための膨大なデータを扱えるデータサイエンティストの需要も増加しており、さらなるAIの開発に期待が寄せられています。 近年、注目が集まるDXにもビッグデータの活用は欠かせません。デジタル技術によって企業の変革や新たな価値の創出を図るDXにおける重要な要素の一つと言えるでしょう。 また、DX推進に有効な手段として「データドリブン経営」が注目されています。データドリブンとは、業務によって得られるデータを分析し、経営やマーケティングなどに活用する手法です。データドリブン経営は、客観的なデータ分析に基づいて企業経営や経営判断を行うという考え方です。多様化・複雑化する現代社会では、リアルタイムでのデータ分析や迅速な経営判断のためのデータ活用によって、ビジネスそのものを変革することも可能になります。

ビッグデータ技術を活用したデジタルスタートアップ企業の最先端事例一覧をたった一文にまとめています

VAST Data
ストレージシステムは、

複雑なピラミッド階層型のアーキテクチャとするよりも、

データセット全体に高速でアクセスでき、コストメリットが高い

更新日:2021-07-19

Thrive Agric
アフリカ農家の生産性改善は、

各農家がお金を借りて農具や機械購入購入するよりも、

高い改善効果が期待できる

更新日:2021-07-19

Saturn Cloud
データ分析環境の構築は、

自前で行うよりも、

効率性が高い

更新日:2021-07-19

Riffyn
実験の設計とデータの整理・解析は、

スプレッドシートやLIMS・ELSを活用するよりも、

効率性が高い

更新日:2021-07-19

Avora
ビジネス指標の異常検知と原因分析は、

人手を介して行うよりも、

効率性が高い

更新日:2021-07-19

Reality.ai
各種センサーで得たデータの活用は、

独自に分析を行うよりも、

利便性と精度が高い

更新日:2021-07-19

Genomics
ヘルスケア製品や医薬品開発は、

汎用性が高いものを狙って作るよりも、

効果が期待できる

更新日:2021-07-19

BitClave
小売店によるマーケティングのためのユーザーデータ購入の対価は、

広告事業者に支払うよりも、

顧客満足度が高まる

更新日:2021-07-19

Medbanks
医療機関における医療データの解析と施策の実施は、

個々の医療機関で独自に行うよりも、

費用対効果が大きい

更新日:2021-07-19

Panaseer
企業のデータ資産のセキュリティ管理は、

各ツールごとに個別で行うよりも、

安全性が高い

更新日:2021-07-19

MadKudu
マーケティングの最適化は、

アカウントの優先順位をリードの質と量を人手を介して判断するよりも、

精度が高い

更新日:2021-07-19

GeoDB
ユーザー個人が生成したデータのピアツーピアでの取引は、

信用取引を行うよりも、

安全性が高い

更新日:2021-07-19

ClientSuccess
カスタマーサクセスプロセスの構築と実施は、

組織で様々なツールを用いて独自に取り組むよりも、

効率性が高い

更新日:2021-07-19

Oribi
中小企業におけるWEBサイトの分析は、

専用の人員を抱えるよりも、

投資対効果が大きい

更新日:2021-07-19

JULO
個人向けの無担保ローンは、

対面で審査するよりも、

利率を下げられる

更新日:2021-07-19

Opcity
不動産購入のための調査は、

仲介業者に要望を伝えて実施してもらうよりも、

納得感が高まる

更新日:2021-07-19

Insight Engines
セキュリティの脆弱性の検出は、

独自に対策を行うよりも、

投資対効果が大きい

更新日:2021-07-19

Koyfin
一般投資家の投資の意思決定は、

企業投資家向けの高度で高額なツールや一般投資家向けの無料の簡易ツールを活用するよりも、

自分に合った機能を利用できる

更新日:2021-07-19

Fluree
データの整合性の担保は、

データへのアクセス権を制御するなどの対策を講じるよりも、

安全性が高い

更新日:2021-07-19

Siren
データの分析・調査・監視などの各種作業は、

それぞれ個別のツールを用いるよりも、

利便性が高い

更新日:2021-07-19

Archipelago Analytics
不動産ポートフォリオに対する資産保護のための保険管理は、

自身で独自に行うよりも、

信頼性が高い

更新日:2021-07-19

CrediFi
商業用不動産への投資・融資に対する情報収集は、

独自に調査するよりも、

費用対効果が大きい

更新日:2021-07-19

Sourcepoint
広告主や媒体社による個人情報の利用同意は、

サイト毎に利用目的に応じて個別に設計して取得するよりも、

利便性が高い

更新日:2021-07-19

Improvado
各種デジタル広告のキャンペーンの管理は、

マーケティング担当者がそれぞれのツールで別々に行うよりも、

利便性が高い

更新日:2021-07-19

Crediwatch
融資の意思決定は、

経験から担当者が判断するよりも、

精度が高い

更新日:2021-07-19

Hyro
顧客とのデジタルでのコミュニケーションは、

人手を介して行うよりも、

効率的で満足度が高まる

更新日:2021-07-19

Mostly.ai
個人データの活用は、

プライバシーに考慮して対応するよりも、

安全でかつスピーディーに対応できる

更新日:2021-07-19

CultureIQ
企業文化の醸成は、

一方的に上層部から想いを発信・対策をするよりも、

効果が大きい

更新日:2021-07-19

Equalum
膨大なデータ量のリアルタイムでの分析は、

全てのデータをくまなく精査して処理するよりも、

業務効率性が高い

更新日:2021-07-19

Rapt Therapeutics
がんおよび炎症性疾患治療の経口薬の開発は、

過去の経験やデータから人手を介して検討するよりも、

効率性が高い

更新日:2021-07-19