データ管理とデータクレンジングの重要性
【Panorama Software Industry News より】

　企業がビッグデータからどれだけの価値を得ることができるかは、データの保管と管理方法に大きくかかわっています。テックターゲットは最近の記事で、膨大な情報の維持管理における課題について解説しています。ビッグデータアナリティクスはBIを進化させた高度なツールですが、増大するデータを使用できるように維持することはデータウェアハウジングの実践にも当然必要なことです。

　ビッグデータ分析の課題
　これからのBIは、容易に保管し定量化できる数値の分析の範囲を超えて複雑な機能が要求されるでしょう。アナリティクスツールはソーシャルメディアなどの複雑なデータソースから大量の情報を取得することが可能になり、ますます高度化しています。このためデータクレンジングを実行するべきデータが認識できないという問題が発生する恐れがあると、テックターゲットがリポートしています。すべてのデータを「分析必須」として処理すると、本当に必要な結果が出せず、無限に続く演算作業に忙殺される可能性が高いでしょう。

　BIコンサルタントのリック・シャーマン氏は次のように述べています。「構造化されていないデータに関して、すべてを管理しようとすることは大きな誤りです。」また別のBIコンサルタント、グエン・トーマス氏はテックターゲットとのインタビューで次のように述べています。「ビッグデータ管理では情報を取得するときに分析し、企業の戦略にとってどの数値がもっとも重要度が高いか、あるいは看過してもよいデータはどれかを素早く判断することがポイントです。常に大量の情報を生成するソーシャルネットワークから取得するデータについても同様です。」

　プロセスの最適化
　BIは間もなくどこにいてもモバイル機器で使えるシステムになるでしょう。業界内の全ての企業がある種のBIを使う場合は、BIはもはや競争力のある差別化要因にはなりません。そこで企業はBIソフトウェアの活用方法を改善し、アナリティクスを最適に活用できる企業に進化する必要があります。顧客サービスの分野でデータを活用してきた実績がある小売業界は、急速にデータ活用の形態を進化させています。「USAトゥデイ」によると、小売業界は今後、個別の顧客データの収集に注力する見込みです。

　小売業におけるアナリティクス活用は、顧客ひとりひとりの嗜好からデータを取得し、そのデータに基づいて購買体験を提案することが目的です。データが整備されて便利になるオンラインショッピングは今後数年で電子商取引の延長線上にある現在の店舗経営に完全に取って代わる可能性があります。