会社にはデータがたくさんあるって聞きますけど、どう役に立つんですか？
データは、ためておくだけでは宝の持ち腐れなんだ。集めて、整理して、分析して、判断に使う。この流れを作ることがデータ活用だよ。スーパーマーケットを例に見ていこう。
ビッグデータとは
ビッグデータとは、従来のデータベースの仕組みでは扱いきれないほど巨大で、多様で、絶えず生まれ続けるデータのことです。スマートフォンやIoT機器、SNSの普及によって、あらゆる場面でデータが生まれるようになりました。
ビッグデータの特徴は、よく3つのVで表されます。
ビッグデータには、売上の数字のように表の形に整理された構造化データだけでなく、文章・画像・音声・動画のような決まった形を持たない非構造化データも含まれます。「数値データだけ」という選択肢は誤りです。
データが判断に使われるまでの流れ
データは、次のような流れで経営や現場の判断に活かされます。
| 用語 | 意味 | スーパーの例 |
|---|---|---|
| データウェアハウス | 複数の業務システムからデータを集め、分析しやすく整理して時系列で蓄積したデータベース（データの倉庫） | 全店の5年分の売上・在庫・会員データを一か所に |
| データマート | データウェアハウスから、特定の部門や目的向けに必要なデータだけを切り出したもの | 青果部門用に野菜・果物の売上だけを抽出 |
| データレイク | 構造化・非構造化を問わず、データを元の形式のまま大量にためておく保管場所（データの湖） | 防犯カメラ映像やSNSの投稿もそのまま保存 |
ウェアハウスとマートは、どう違うんですか？
ウェアハウスは大きな倉庫、マートは小さなお店だと思えばいいよ。倉庫に全部の商品をためておいて、お店にはその地域で売れるものだけを並べる。マートは使う人が探しやすいように絞り込んだものなんだ。
データを分析する道具と手法
BIツール
BI（ビジネスインテリジェンス）ツールは、社内に蓄積されたデータを集計・分析し、グラフや表で見える化して、意思決定を支援するソフトウェアです。専門家でなくても、画面上の操作で「店舗別・月別の売上」などを切り替えて見ることができます。主な指標を1画面にまとめた表示をダッシュボードといいます。
データマイニング
データマイニングは、大量のデータを統計や機械学習の手法で分析し、それまで気づかなかった規則性や関係を見つけ出すことです。マイニング（mining）は「採掘」という意味で、データの山から宝を掘り当てるイメージです。
- 「週末の夕方は、ある総菜とある飲み物が一緒によく売れる」→ 売り場を近くに配置する
- 「雨の日はこの商品の売上が上がる」→ 天気予報に合わせて仕入れ量を変える
文章のデータ（口コミ・アンケートの自由記述など）を対象に、よく出る言葉や評判の傾向を分析することをテキストマイニングといいます。
BIは「見える化」、マイニングは「発見」
- BIツール：わかっている切り口で集計して見やすく示す
- データマイニング：まだ知らない隠れた関係を掘り出す
データ活用に関わるその他の用語
| 用語 | 意味 |
|---|---|
| オープンデータ | 国や自治体、企業などが、誰でも自由に利用・再配布できるよう公開したデータ |
| データサイエンティスト | 統計学やITの知識を使ってデータを分析し、ビジネスの課題解決に活かす専門家 |
| 構造化データ | 表のように、項目と形式が決まっているデータ |
| 非構造化データ | 文章・画像・音声・動画など、決まった形式を持たないデータ |
試験に出るポイント
- ビッグデータの3VはVolume（量）・Variety（多様性）・Velocity（速度）
- データウェアハウスは複数システムのデータを集めて時系列で蓄積した分析用データベース
- データマートは目的・部門別に切り出したもの、データレイクは元の形式のまま保存する場所
- BIツールはデータを集計・可視化して意思決定を支援する
- データマイニングは大量のデータから隠れた規則性を発見する。文章が対象ならテキストマイニング
- オープンデータは誰でも利用できるように公開されたデータ