ビッグデータと既存のデータ管理・分析環境との共存がビジネスを生む「データ・アナリティクス3.0」時代へ

表計算、データベースで管理する顧客情報や販売実績などの“構造化された"データを駆使して、経営戦略の意思決定に役立てた――データ・アナリティクス1.0

インターネット上に書き込まれる文章や行動・購買履歴、電話の音声など、「ビッグデータ」と呼ばれる“構造化されていない"データを新製品や新サービスの開発に役立てる――データ・アナリティクス2.0

企業の従来型データと、ネット上のビッグデータに加え、機械や設備に取り付けられたセンサーから送られてくるデータなど、あらゆるデータを取り込んで、経営戦略、新製品/サービス開発、コスト削減に役立てる――データ・アナリティクス3.0

「ビッグデータ」という言葉に違和感を覚えた著者ダベンポートが、大企業や新興ネット企業(スタートアップ)の経営者、数多くのデータ・サイエンティストに直接インタビューし、企業がビッグデータを本気で活用するために取り組む道筋を探ったのが本書である。
多数の事例を取り上げながら、データ・サイエンティストの人材不足への対応、組織のつくり方、何から取り組めばよいか、業界ごとの戦略の立て方などを、具体的に解説する。

多くの先進企業の事例を追いながら、ビッグデータの本質は、「構造化されていない多様な」データを扱う難しさにあることに気づき、従来型データとビッグデータを統合し、意思決定支援や新サービ開発など新しいビジネスに活かせることに考えを深めていく。そうした段階的に思考を重ねて、行きついたひとつの見解が「データ・アナリティクス3.0」というものである。

多数の事例を取り上げながら、データ・サイエンティストの人材不足への対応、組織のつくり方、何から取り組めばよいか、業界ごとの戦略の立て方などを、具体的に解説する。

<本書で紹介する事例>
*発電システムのガスタービンに取り付けたセンサーから送られてくるデータを分析し、1%の効率アップによって、今後15年間かけて660億ドルの経費削減を目指す――GE

*携帯電話の位置情報と顧客情報を分析して、NBAバスケットボール・チーム、フェニックス・サンズに対して試合の観戦者のうち何パーセントがフェニックスの外から来たかなどの情報提供を行っている――ベライゾン・ワイヤレス

*4万6000台以上の配送車に設置したセンサーから集めたデータを分析し、最適な配送ルートがリアルタイムで再設定されるようにして、8500万マイルの走行距離を削減し、840万ガロンの燃料を節約した――UPS

*複数のチャネルに一度に分析できなかった顧客データを統合して、顧客像を理解と、それによる顧客セグメントの正しい整理と、セグメントごとの魅力的にプロモーションに取り組む――バンク・オブ・アメリカ

*ビッグデータの活用によって複雑なマーケティング・キャンペーンの立案を8週間から1週間に短縮した――シアーズ