アナリティクス3.0

読み方 : あなりてぃくすさんてんぜろ

アナリティクス3.0とは

社内外の膨大なデータを組み合わせて分析し、商品とサービスの開発や企業の意思決定に生かす考え方。米バブソン大学のトーマス・ダベンポート教授が提唱している。

企業のビッグデータ活用が新たな段階に入りつつある。IT(情報技術)の進化により、ビッグデータを安価に、しかも素早く分析できるようになっているためだ。データ分析に詳しい米バブソン大学のトーマス・ダベンポート教授は「大企業における本格的なビッグデータ活用の黎明期といえる今が『アナリティクス3.0』の時代の始まりだ」としている。

アナリティクス3.0とは、顧客データをはじめとした社内のデータだけでなく、SNS(ソーシャル・ネットワーキング・サービス)といった社外のデータまで組み合わせて分析し、商品開発や意思決定に生かす考え方を指す。

ダベンポート教授は、1950年代から2005年ごろまでを「アナリティクス1.0」の時代と位置付けている。このときの分析対象は、社内のデータが中心だった。過去の出来事を説明したり、レポートを作成したりすることが主たる目的だった。分析もバッチ処理が主体で、分析時間は数カ月かかることも珍しくなかった。

次いで、時期は一部重なるが、2000年代初めが「アナリティクス2.0」の時代になる。一部の先進的な企業が社外のデータを収集し、社内のデータと組み合わせて分析し始めた。しかも、従来からある分析用のパッケージソフトだけでなく、オープンソースのソフトも駆使し、リアルタイムのデータ分析基盤を構築し始めたのである。

特徴:意思決定を“自動化”

そのうえで、現代のアナリティクス3.0は大きく2つの点で2.0の時代と異なる。

1つは、あらゆる企業でデータ分析が始まった点だ。それまでは米グーグルや米アマゾン・ドット・コム、米リンクトインといったネット企業がデータ分析で先行していた。ところが今では、金融や製造、医療、小売り、通信など幅広い業種の企業が、いずれもビッグデータ分析に取り組んでいる。

もう1つは、予測モデルを使い、最適な行動を特定する分析の重要性が増している点である。従来のように、データ分析の目的は過去の出来事を説明したり、将来を予測したりすることにとどまらない。アナリティクス3.0は意思決定を“自動化”する点に大きな特徴がある。

事例:GEはセンサーデータを活用

アナリティクス3.0を実践する代表的な企業は、米ゼネラル・エレクトリック(GE)だ。GEはジェットエンジンやガスタービンといった製品に取り付けたセンサーから稼働データを収集して分析し、運用や保守に生かす「インダストリアル・インターネット」を推進している。

GEは、世界のガス火力発電プラントの効率性を1%高められれば、今後15年間で660億ドル(約6兆6000億円)の燃料費削減につながるとみている。ダベンポート教授は「(こうしたGEの取り組みは)大きな競争優位につながる」と結論付けている。

出典:ITpro「今日のキーワード」(C)日経BP社

[2015年 5月13日 公開]

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