ビッグデータ分析の最終段階に至る道筋は？　成熟度モデルで理解する導入戦略

　ビジネスにおける画期的な発見、サービスの向上、顧客体験の強化などの成果の裏側に「ビッグデータから得られた洞察」があったとして、その事実を疑う者はもはやほとんどいないだろう。いまやビッグデータ分析は、その信ぴょう性ではなく、どのような手法を選ぶのかを論じる段階に移行している。

　この段階で成功を収めるためには、分析の5つのカテゴリーを正しく把握する必要がある。例えば、データウェアハウスやRDBMS、インメモリDBなどの技術は、従来型の分析に位置付けられ、その成熟度に応じて、「過去に何が起こったのか」を問う記述的分析と、「物事がなぜ起こったのか」を問う診断的分析に区分される。

　これに対して、予測的分析、処方的分析、認知的分析の3つが高度な分析として位置付けられる。この段階からは「何が、いつ、なぜ起こるのか」の予測が可能となり、最終的には、人間の思考に近い分析と意思決定へと至るという。本資料では、機械学習やAI、データレイクなどの技術を適切に導入し、新たなビジネス価値を生み出すための考え方を「分析の成熟度モデル」に基づき、分かりやすく解説する。