にわかに一大トレンドになった「ビッグデータ」。このキーワードの下に、膨大な量のデータの分析から新たな価値を見つけ出すことで自社の競争力強化を図ろうという機運が高まっている。そうしたなかで多くの企業が、今まさにビッグデータの分析に乗り出そうとしている。
データ分析能力を社内に身につけるべき
「データ分析がビジネスに有益か否かと言えば、間違いなく有益です。データ分析を通して、以前は考えられなかった競争力を生み出した前例は数え切れません」と語る日本IBMの鈴木貴志氏も、基本的にはビッグデータ分析の価値を十分に認めている。しかし、同時にデータ分析における数々の課題にも目を向ける必要があると注意を促す。
日本IBM Netezza Analytics Solutions 鈴木貴志氏鈴木氏が指摘するのは、データ分析業務を無条件に社外にアウトソーシングする企業が多いということだ。「極論を言うと分析という処理は、データの整理に過ぎません。整理されたデータから価値を導き出せるのは、個々の企業の業務ノウハウや文化を熟知した社内の人だけです」と同氏は訴える。
データ分析において企業の実ビジネスに即した効果を得るには中長期の視点から内製が望ましいというのが、鈴木氏の主張だ。だが、社内で行うとなると、データを蓄積するストレージや分析のためのソフトウェア、さらに分析ソフトを使うための社内教育など、多額の投資と時間が必要になる。社内でデータ分析に本腰を入れるには、それだけ多くのハードルを越えなければならない。
従来型BIを超えた要件が求められる
もちろん、ハードルを超えてデータ分析を実践してきた企業も存在するが、鈴木氏は従来のデータ分析が本当に有効なものだったのかと疑問を呈する。「例えば、レポートひとつとってもタイムリーに欲しい情報にアクセスできていない企業は少なくありません。システム上の制約でレポートの生成には長時間が必要だとユーザー部門が我慢を強いられて、鮮度の低いレポートに甘んじているのではないでしょうか」（同氏）
データ分析と言えばBI（Business Intelligence）を意味していた時代であれば、それでも良かった。しかし現在の企業の期待は、より柔軟性が高い多視点からの分析や将来予測とさらに上位の分析にシフトしつつある。そうした新たな要件に加え、企業はさらにビッグデータというデータの爆発的増加に対処しつつ、より柔軟なデータ分析を実現しなくてはならないのである。
ビッグデータ分析の課題を1台で解決
以上のような課題を一つひとつ克服して初めて、データ分析の効果を享受することができる。きわめて険しい道のりではあるが、ショートカットが無いわけではない。今日求められているデータ分析要件を満たす機能／技術を1台のアプライアンスに凝縮した「IBM Netezza Analytics」プラットフォームである。
超並列処理による圧倒的な分析スピードを誇る同製品は、SQLベースの分析はもちろん、多様な分析アルゴリズムや地図空間分析に対応するなど、データウェアハウスの枠にとどまらない高度分析のためのプラットフォームである。同製品のより詳細な情報は、このホワイトペーパーを参照してほしい。
