ビッグデータを最大限に生かすために検討しておくべき課題と解決策

　IoTを始めとする技術の発展により、顧客のWebサイトの閲覧履歴や商品・サービス提供後の利用状況といったデータが、容易に取得できるようになった。人工知能などの分析技術の向上に伴い、ビッグデータ化した情報をより高精度に分析することができる反面、蓄積されているデータの質や量が分析に耐えうるかが課題となっている。

　企業の収益や生産性の向上に役立てるための分析手法を効果的にかつ高品質な結果にするべく、データの蓄積方法や処理方法を再考し、得られた知見を最大限に生かすためのステージを把握し、課題の洗い出しや最適なアーキテクチャの選定などを検討することで、費用対効果の見えにくさとデータ分析の効果を感じる環境へとつなげることができる。何のために分析し、どのように活用していくか、導入すべきゴールを明確に持ち、時代に合わせてスケーラビリティに行える基盤を考慮することがデータ分析の成功の第一歩である。

　本コンテンツでは、ビッグデータ分析において発生する課題を整理した上で、課題解決のためのアプローチの仕方、分析環境の構築方法などについて詳細に解説していく。