ビッグデータについて混乱していますか?あなただけではありません。ほとんどの中小企業経営者にとって、ビッグデータは大きな謎の 1 つです。また、ビッグ データを理解していない場合は、この種の情報収集がどのように機能するのか、また、既存のデータ ソースから貴重な情報を抽出する方法もおそらくわかりません。これは、ビジネスが大きなチャンスを逃していることを意味します。
意味を理解するのに役立つようにビッグデータここでは、ビッグ データに関する最も不可解な 5 つの事柄をわかりやすく説明します。
1. ビッグデータとは実際には何なのか
「100人の異なる経営者に質問すれば、100通りの異なる答えが見つかるだろう」とデジタル分析会社社長のケビン・ウー氏は語った。ポイントマーク。 「ビッグデータはよく使われる流行語ですが、結局のところ、データは単なるデータです。」
ビッグデータは、その用語自体が誤った呼び名であると考えられるため、本質的に混乱を招きます。重要なのはデータのサイズではなく、それがどのように使用されるかであるとウー氏は述べた。このことは、多くの中小企業経営者、特に大企業に比べて大規模なデータを持っていないと考えている中小企業経営者を混乱させることがよくあります。
「データのサイズは、データの完全性やデータに基づいて処理できる能力よりも重要です」と Woo 氏は言います。 「企業は規模の大小を問わず、前例のない速度で消費者データを収集しており、さまざまなデータソースをすべて統合し、ビジネスリーダーが十分な情報に基づいた意思決定を行えるような形でデータを形成する能力は、本質的にビッグの核心です。データ。"
ビッグデータは、サプライチェーンの物流から財務予測まで、さまざまな方法で企業に利益をもたらします。しかし、ほとんどの場合、ビッグデータは本質的に、利用可能なあらゆるデータソースを活用して顧客の行動や好みの全体像を作成し、エクスペリエンスをパーソナライズするための手段であるとウー氏は説明した。
「さまざまなデータ取得ポイントをすべて接続することで顧客の全体像を把握できれば、当面のユーザー エクスペリエンスとブランドに対する長期的な認識の両方を大幅に向上させる機会が得られます」と同氏は述べています。 「消費者が権限を与えられた時代において、ビッグデータ戦略の実行は、特に小売業界やメディア業界において、中小企業からフォーチュン 500 企業に至るまで、あらゆるものにとって最大の差別化要因の 1 つとなるでしょう。」
2. ビッグデータの実際の目的
多くの中小企業経営者がビッグデータとは何かについて混乱しているのと同じように、多くの人がその目的を理解していないのも当然です。
分析サービスプロバイダーの社長エイプリル・ウィルソン氏は、「ビッグデータとは、個人に関する情報をできるだけ多く収集し、その情報からどうやってお金を稼ぐかを考え出すという派手な方法にすぎない」と述べた。デジタル分析 101。 「たとえば小売業では、電子メールを開くかどうか、店頭とオンラインで購入する頻度、購入前に Web サイトを閲覧する頻度、ソーシャル メディア アカウントに何を投稿しているか、プロモーションメールを開いてください。」
ビッグデータが実際に何のためにあるのかを理解していないと、企業は適切な戦略を持たず、その結果、役に立たない結果が生じる可能性があるという高価な間違いを犯す危険があります。
「多くの場合、企業はデータを無計画につなぎ合わせて、できるだけ多くのデータを 1 か所に詰め込もうとしてしまいます。そうすると、制御不能になったビジネス フランケンシュタインのような怪物が生まれるのです」とウィルソン氏は言う。
ビッグデータを効果的にマイニングして分析し、価値ある結果を得るために企業に必要なのは戦略です。
「企業がビッグデータで成功するために、何百万ドルも投資して大量のデータを収集する必要はない」とウィルソン氏は語った。 「彼らは、解決しようとしている非常に具体的で焦点を絞った質問から始め、それを解決するためにどのようなデータが必要かを熟考し、そのデータを取得しに行くだけで済みます。それで終わりです。」
中小企業にとって、これはデータがどこで見つかるのか、そしてそのデータがどのような問題を解決できるのかを把握することを意味します。
「（中小企業は）顧客に関して保有しているさまざまなデータすべてに焦点を当て、それを最大の問題点と結びつけるべきだ」とウィルソン氏は述べた。
3. 実際にビッグデータにどうアプローチするか
ビッグデータに関して最も不可解なことの 1 つは、どのように始めて、どのように投資を最大限に活用するかということです。
「特定の質問を念頭に置かずに収集されたデータは、役に立つ可能性は低いです」とテネシー大学ビジネス分析統計学部の責任者であるチャールズ・ヌーン博士は述べています。 「合言葉は『正しい質問をする』であるべきだ。データ戦略は、利益を拡大する方法を見つけるために必要な洞察を定義することから始まります。ここでの意味は、テクノロジーではなく、これらの質問がデータ戦略を推進する必要があるということです。」
たとえば、次のような企業があるとします。顧客ロイヤルティこのプログラムは元々、戦略的なデータ収集の取り組みではなく、報酬プログラムとして設計されたものです。ヌーン氏によると、そこから得られるデータは多くの重要な疑問の答えになる可能性が高いという。どの顧客が特定のプロモーションに反応したか?彼らは買い物の際に他にどのような商品を購入しましたか?彼らの支出総額はいくらでしたか?プロモーションは訪問頻度に影響を与えましたか?
適切な質問をすることは、企業がビッグデータを使用してコストのかかる間違いを回避するのにも役立ちます。一例として、グルテンフリーのコーシャ製品やオーガニック製品などの特定の製品が、売上が低いために敗者であることが製品データによって示されている食料品店があります。しかし、そのような製品データが顧客データと統合されると、実際には、これらの「負け組」製品が最も収益性の高い顧客の多くを惹きつけていることが明らかになるとヌーン氏は述べた。
「全体像に集中してください」とヌーン氏は語った。 「これには、データを収集して分析するための統合されたデータ戦略が必要です。」
4. ビッグデータの実際のコスト
多くの中小企業は、ビッグデータに実際にどれくらいの投資が必要かについて混乱することがよくあります。さまざまな価格帯の幅広いリソースが存在するだけでなく、これらのツールやデータ サイエンティストは中小企業の予算に対して高価すぎるという誤解もあります。
「中小企業でもビッグデータを保有できる」と最高技術責任者のマーク・ハーシュバーグ氏は語った。マディソン・ロジック、インテントおよびリード生成データ ソリューション プロバイダーです。データが大きくなく、大企業のようなリソースがすべて揃っていない場合でも、ビジネス、顧客、主要業績評価指標 (KPI) についての洞察を得るためにビッグデータ技術の恩恵を受けることができる、と同氏は述べました。
ハイエンドのビッグデータ ツールは高価である可能性がありますが、利用可能な唯一のソリューションではありません、とハーシュバーグ氏は言います。同氏は、「クラウドに移行するサービスが増えるにつれ、月額わずか数百ドルでビッグデータツールを利用できるようになる」と述べた。
中小企業向けのビッグ データ ツールには、Hadoop、InsightSquared、Canopy Labs などがあります。
もう 1 つの選択肢はデータ サイエンティストを雇用することですが、中小企業が実際にデータ サイエンティストに投資する必要があるかどうかは混乱することがよくあります。
「はい、いいえです」とハーシュバーグ氏は言った。 「はい、スクリプトの設定や分析を行うには、経験豊富な専門家が必要です。しかし、これを代わりに行ってくれる企業やフリーランスの請負業者を見つけることができるようになってきています。」
ハーシュバーグ氏は、フルタイムのデータ サイエンティストを雇う代わりに、数千ドルをかけてデータ フィードの分析をセットアップし、コンサルタントに月に 2 回来てもらい、結果を一緒にレビューしてもらうことを提案しています。
5. ビッグデータが実際にどのように機能するか
ビッグデータは企業に非常に貴重な情報を提供しますが、それ自体が真空の中に存在するだけではなく、魔法のように成功の秘密を明らかにする水晶玉のように機能するわけでもありません。企業はまずビッグデータがどのように機能するかを理解する必要があります。
ビジネス インテリジェンス ソフトウェア プロバイダーのソリューション エンジニアリング担当ディレクター兼主任ソリューション アーキテクトであるチャールズ コールドウェル氏は、「ビッグデータの混乱は、それが何らかのテクノロジーであるという誤解から始まりますが、実際はそうではありません」と述べています。ロジアナリティクス。 「重要なのは、増え続けるデータを利用して顧客とビジネスに価値を生み出すことです。」
このような価値を生み出すために使用されるテクノロジーや分析手法は単純なものもあれば複雑なものもありますが、ビッグデータへの正しいアプローチを知っていれば、プロセスのわかりにくさに大きな違いが生まれます。秘訣は、まず解決する必要がある問題を特定することです。
「事態を混乱させているのは、多くの人が問題から始めるのではなく、解決策から始めようとすることだ」とコールドウェル氏は語った。しかし、ビッグデータはそうではありません
ビジネスを変える洞察を自動的に提供する、と彼は付け加えた。 「私たちは、コンピューターが知覚を持ち、私たちが何をすべきかを教えてくれる映画をあまりにも多く見てきました。ビッグデータでは依然として、質問を構成し、質問に答えることができる可能性のあるデータを特定し、結果を解釈する人が必要です。行動を選択することです。」
コールドウェル氏は、ビッグデータを始めるにあたって、テクノロジーそのものについてはあまり心配するのではなく、それが特定のビジネスにどのように適用され、その価値を生み出すかについて企業にアドバイスします。