ビッグデータとは？活用例や分析手法を解説

ビッグデータとは、大容量のさまざまな種類・形式のデータを指す言葉です。

企業の事業活動では、顧客の情報から得られるビッグデータを使って、商品やサービスの開発に活用しています。

ビッグデータとは何か、ビッグデータの活用例や分析手法を解説します。

ビッグデータとは

大容量のさまざまな種類・形式のデータをビッグデータと呼びます。

ビッグデータの種類は主に、表形式の列・行に当てはまる構造化データ、表形式の列・行に当てはまらない非構造化データの種類にわけられています。

企業の事業活動を通して、日々さまざまなビッグデータが活用されています。

ビッグデータの「4つのV」とは

ビッグデータの特徴をとらえた4つのVを解説します。

それぞれ詳しくみていきましょう。

容量（Volume）

ビッグデータには膨大なデータ量があります。

通常の保存先では扱いきれないデータ量の場合が多いため、とりあつかう際には大量の情報を処理できるシステムを準備する必要があります。

種類（Variety）

ビッグデータは種類や情報源が豊富です。

構造化データだけでなく、非構造化データなどのさまざまな種類のデータが含まれます。

頻度・スピード（Velocity）

ビッグデータは、データ生成や更新頻度、処理のスピードが早い点が特徴です。

リアルタイムに更新されるデータや、24時間更新されるデータなどがあります。

価値（Value）

ビッグデータは、情報収集と分析をおこなうことで有効活用できます。

たとえば、顧客の購入履歴からニーズを読んで商品開発に活かすなど、企業の経営戦略やマーケティングに役立つでしょう。

ビッグデータを活用してできること

ビッグデータは、統合・管理・分析のステップで活用します。

ビッグデータを活用してできることを具体的に見ていきましょう。

データに基づいた意思決定

ビッグデータは多くの情報による裏付けができるため、データに基づいた意思決定が可能です。

企業の課題解消に向けてビッグデータを根拠にできると、改善までの意思決定のスピードが早くなるでしょう。

データの傾向から高度な予測

事業活動を通して得られた大量のデータを分析すると、それぞれの特徴や傾向、パターンを掴んで高度な予測が可能となります。

予測技術をビジネスの現場で活用すると、どのような商品やサービスが好まれるのか、ニーズや需要を知る機会につなげられるでしょう。

ビッグデータの課題点

ビッグデータの課題点を見ていきましょう。

データの整理に時間を要する

大量のデータから情報収集や分析を進めるには、まず使えるデータを整理する必要があります。

ビッグデータのなかには、不完全なデータのゴミや単体で取り扱えないデータなどが含まれている可能性があるため、そのままでは使えないケースがあります。

データの整理に時間を要するという課題点があげられます。

個人情報をあつかう

企業の事業活動を通して得られたビッグデータのなかには、顧客の個人情報や行動などの情報が含まれている場合があります。

そのままあつかうと、プライバシーの侵害につながるケースもあるため、個人を特定できないようデータを加工してあつかう工夫が必要です。

ビッグデータの活用例

身近なところで使われているビッグデータの活用例を見ていきましょう。

交通の分野

ビッグデータは位置情報サービスにも使われており、道路の交通状況の把握、車の事故防止などに活用されています。

また、交通カードのICチップを利用すると、電車の改札にタッチしたときの情報や買い物に利用した履歴などから情報収集が可能です。

インターネット関連の分野

Webサービスから情報収集したビッグデータは、顧客の行動履歴や市場のニーズを掴むための分析に活用できます。

たとえば、顧客の検索履歴を集めると、どのような価値やサービスを求めているのか把握することができるでしょう。

医療関連の分野

医療業界で使われるシステムは、ビッグデータを活用した高度な技術が使われています。

患者の情報を管理する電子カルテ、お金の処理に使う会計システムなど、現場の作業効率化に欠かせない技術です。

現場で得られた大量のデータを駆使しながら、健康維持や医療費の削減、開発や研究などに活かされています。

マーケティングの分野

顧客から得られたビッグデータを活用すると、今後の商品やサービスの開発に役立ちます。

たとえば、購入履歴のデータには商品を購入するまでの行動履歴をはじめ、顧客の年齢や性別など、さまざまな情報が含まれているでしょう。

自社の商品やサービスを購入する顧客の傾向を把握できると、顧客のニーズを読んだ最適なサービスを提供しやすくなります。

ビッグデータの分析手法

ビッグデータの分析手法を見ていきましょう。

クロス集計

2つ以上の質問項目をクロスさせて、カテゴリーごとに分類して集計する分析手法です。

それぞれのデータをかけ合わせて顧客の特徴や傾向を分析します。

カテゴリー分けには、顧客の年齢・性別・住まいなどの属性を使うとわかりやすいでしょう。

クラスター分析

大量の顧客データのなかから、顧客の類似性を見つけてグループ分けする分析手法です。

クラスターには「集団・群れ」という意味があり、分析したい対象があいまいなときに有効活用できます。

決定木分析

テーマの仮説を決めてツリー方式でデータをまとめながら、質問項目を繰り返して答えを出す分析手法です。

分類木（仮説の問いを立てる）と回帰木（結論から問いを立てる）を合わせたツリーから分析を進めます。

決定木分析は、データの行動パターンや傾向を分析するときに役立つ内容で、マーケティングなどに活用できるでしょう。

アソシエーション分析

商品やサービスの購入に関わる大量のデータを分析し、関連性を見つけて効果的に売り出すための分析手法です。

たとえば、Aの商品とCの商品が一緒に購入されている傾向があるなど、行動の特徴や共通するルールを見つけられるでしょう。

ビッグデータの情報共有にChatwork

ビッグデータから顧客の情報が得られると、経営戦略やマーケティングなど、事業活動のさまざまな場面で応用できます。

集めた情報を分析するときは、クロス集計やクラスター分析などを活用するといいでしょう。

事業活動から得られたデータは、社内で情報共有して今後の活動に活かすことが大切です。

ビジネスチャット「Chatwork」は、メールに比べてチャット形式でやりとりができるほか、タスク管理機能も備わっているため、社内の情報共有をスムーズに進めたいときに役立ちます。

ビッグデータの情報共有に、ぜひ「Chatwork」をご活用ください。

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