• ビッグデータを導入してみたいけど、どのような問題点があるのか知りたい。
• ビッグデータの分析に関する問題点を解消する方法も事前に知っておきたい

といった疑問をお持ちでないでしょうか。

昨今のITの成長が著しく変化の早い世の中で、企業が生き残るには企業の課題を改善しつつ、新たな戦略をたてていく必要があります。

企業の課題を知ることや戦略を立てるのに、ビッグデータの活用を検討するでしょう。

しかし、ビッグデータを導入するなら、事前に問題点を知っておかないと、導入しても失敗するリスクが高まります。

この記事では、ビッグデータの分析を導入する前の5つの問題を解説します。

この記事を読むと、ビッグデータの分析をする問題点を解消する方法がわかり、導入を失敗するリスクが減らせます。

 

ビッグデータを導入する5つの問題点

ビッグデータを導入するには下記の5つの問題点があります。

• データの質が悪い
• プライバシー侵害の恐れがある
• 目的にあったツールを選定する
• データを扱う難易度が高い
• 扱える人材が少ない

一つずつ解説しますね。

データの質が悪い

データの質が悪くビッグデータを導入したものの上手に使えない場合があります。

全てのデータが分析に使えるわけではないからです。

ビッグデータには、下記のような使えないデータが含まれる可能性があります。

• 分析に不必要なデータ
• 重複データ
• 誤字でデータとして価値がないもの

とりあえずデータを集めるだけでは、データの精度が低いので、使えない場合が多いです。

プライバシー侵害の恐れがある

プライバシー侵害の恐れがあるので、データの利用方法に注意が必要です。

顧客の個人情報や行動履歴がわかるからです。

データは取り扱う側からすると、有益な情報になります。

しかし、顧客側からすると個人情報が漏洩されたり個人を特定され悪用されないか不安に感じられるでしょう。

個人情報の取り扱いには細心の注意を払いましょう。

 

ランニングコストがかかる

ランニングコストがかかるので、ビッグデータを導入する前に注意が必要です。

ツールの使用や管理にコストがかかるからです。

データを集めた後は分析したり、データを管理する仕組みを作らないといけません。

導入後も継続して利用することを考えないと、集めたデータをうまく活用できません。

どういう施策を出すかが難しい

どういう施策を出すかが難しいのが問題点のひとつです。

目的が曖昧なまま導入すると、どのように活かせばよいかわからないから。

周りの企業が導入しているから、うちの会社でも導入してみようかなくらいのレベルだと漠然としています。

なんとなくビッグデータを導入すると、集めたデータを活かせず、課題解決の施策まで出すのが難しいでしょう。

データを集めるのが難しい

データを集めるのが難しいのもひとつの問題です。

ビッグデータを扱える人材が少ないからです。

ビッグデータを扱うのは主に下記の職種のかたになります。

• データアナリスト
• 機械学習エンジニア
• データサイエンティスト

参考にデータサイエンティストについては、自社内に0名という企業が約7割という結果が出ています。

専門とする人材が不足しているのが現状なのが、要員のことも考えないと、導入がうまくいかないでしょう。

参考：データサイエンティストの採用に関するアンケート調査結果

ビッグデータの問題点を解消する5つのアクション

ビッグデータの問題点を解消する5つのアクションは下記のとおりです。

• データを抽出する目的を明確にする
• 顧客情報を取り扱うルールを決める
• 目的にあったツールを選定する
• ビッグデータの分析を自社内で体制を作る
• ビッグデータの活用に強い人材をアサインする

順番に解説します。

データを抽出する目的を明確にする

データを抽出する目的を明確にしてください。

大切なことは企業のどのような課題を解決するかです。

課題がわからないと、どのようなデータを集めるのかがわからず、不要なデータを収集する恐れがあります。

仮でもよいので課題を設定して、解決するために必要な要素を洗い出してみましょう。

顧客情報を取り扱うルールを決める

顧客情報を取り扱うルールを決めてからデータを取り扱いましょう。

利用する顧客が安心できる配慮をしないと、顧客が離れる恐れがあります。

そのため、プライバシーポリシーを決めたり、顧客情報がわからないようにデータを加工(マスク化)してください。

万が一情報漏洩といったトラブルが起きた時に、企業の社会的信頼がなくなる恐れがあります。

目的にあったツールを選定する

目的にあったツールを選定するとコストカットに繋がります。

ツールの選定を間違うとうまくデータを取り扱えないからです。

ビッグデータの分析に役立つツールには一例ですが、下記のようなものがあります。

• kafka
• PIG
• hadoop
• RabbitMQ
• ACTIVEMQ
• elasticsearch

それぞれビッグデータの分析に使うツールには向き不向きや費用の面で差があります。

どういったツールを使えばよいか悩むかもしれません。

SOFTASIAではビッグデータ分析のツールに関する知見があります。

どういったツールを導入するのがよいか、無料で相談を受け付けておりますので、ツールのことを知りたいかたはこちらから問い合わせください。

ビッグデータの分析を自社内で体制を作る

ビッグデータの分析を自社内でやる体制を作るとよいでしょう。

データ分析のノウハウを自社内に蓄えていけば、長く企業戦略を立てるために利用できます。

そのためには、従業員にデータを取り扱う教育を増やしたり、専門部署を作ったりと、社内体制を作っていくとよいでしょう。

管理する側も現場に任せっきりにすると、失敗するリスクが高まります。

どのような体制で進めていくかは、現場とコミュニケーションを取りながら進めていってください。

ビッグデータの活用に強い人材をアサインする

ビッグデータの活用に強い人材をアサインすると、ビッグデータの取り扱いが容易になるでしょう。

ツールやデータを取り扱ったメンバーがいると作業がスムーズにできるからです。

自社内でデータ解析チームを立ち上げても、立ち上げ初めは実際にデータを加工したり、分析するノウハウがありません。

その場合、外部からビッグデータができる要員をアサインすると、即戦力として活躍が期待できるでしょう。

前述しておりますが、日本ではデータを扱う要員の確保が難しいのが現状です。

そのため、データを扱うのに長けたオフショアを活用するのもひとつの手として考えられます。

オフショアを活用してのビッグデータの導入や分析については、SOFTASIAでお手伝いしております。

海外人材ってどうなのと迷っているかたはこちらからお気軽にお問い合わせください。

まとめ：ビッグデータの分析を導入するなら問題点を抑えておけばうまく活用できる道が開けます

ビッグデータは安易に導入せずに、下記のような5つの問題点を知っておいてください。

• データの質が悪い
• プライバシー侵害の恐れがある
• 目的にあったツールを選定する
• データを扱う難易度が高い
• 扱える人材が少ない

ビッグデータを扱う問題点があるので、下記のアクションをもとにひとつずつ解決していってください。

• データを抽出する目的を明確化する
• 顧客情報を取り扱うルールを決める
• 目的にあったツールを選定する
• ビッグデータの分析を自社内でやる体制を作る
• ビッグデータの活用に強い人材をアサインする

ビッグデータの分析がうまくいき、事業の課題を解決する助けになるでしょう。

 

ビッグデータの導入を成功させる要素に「課題解決に合ったツールの選定」や「ビッグデータを分析できる要員のアサイン」があります。

SOFTASIAでは、あなたのビッグデータ導入をサポートしております。

どういった課題があるか、予算の悩みや要員のことなど、無料で相談を受け付けておりますので、こちらから問い合わせください。

あなたのビッグデータを導入する問題点が知りたかったかたの参考になれば幸いです。