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September 01, 2013

リアルタイム分析がビックデータの活用ポイント!

ビックデータとリアルタイム分析
・http://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/h25/pdf/n1300000.pdf
・ビッグデータの概念:
・ビッグデータの特徴について説明すると、データの利用者やそれを支援する者それぞれにおける観点からその捉え方は異なっているが、共通する特徴を拾い上げると、多量性、多種性、リアルタイム性等が挙げられる。
ビッグデータを活用することの意義は、ICTの進展に伴い多種多量なデータの生成・収集・蓄積等がリアルタイムで行うことが可能となり、そのようなデータを分析することで未来の予測や異変の察知等を行い、利用者個々のニーズに即したサービスの提供、業務運営の効率化や新産業の創出等が可能となっている点にある。

ビックデータとは:
・ビッグデータと一口に言っても、それを構成するデータは出所が多様であるため様々な種類に及んでいる。その内訳を見ると、POS(Point of Sales:販売時点)データや企業内で管理する顧客データといった構造化データもビッグデータに含まれるが、最近、注目を集めているのは、構造化されていない多種・多量なデータ(非構造化データ)がICTの進展に伴い、急激に増加し、かつ、分析可能となっている点にある。
・非構造化データもさらに細かく分解すると、電話・ラジオ放送等の音声データ、テレビ放送等の映像データ、新聞・雑誌等の活字データといった、以前から生成・流通していたものの、ビッグデータ分析の対象とはなっていなかったデータもあれば、ブログやSNS等のソーシャルメディアに書き込まれる文字データ、インターネット上の映像配信サービスで流通している映像データ、電子書籍として配信される活字データ、GPSから送信されるデータ、ICカードやRFID等の各種センサーで検知され送信されるデータなど、最近急速に生成・流通が増加しているデータも存在している。
流通業の活用実態:
・流通業におけるデータ発生源は主に販売であり、その主要なものは販売データである。POSデータの活用によって、商品調達を最適化する取組は以前より進められていた。近年のビッグデータの活用によって、次の5つの効果が新たに得られているものと考えられる。
・第1に、販売データに販売箇所や時刻のデータを加えることで消費者のニーズをより詳細にとらえることができるため、購買シーンに対応した新製品を開発することができる。
・第2に、販売情報を元に商品開発や調達を行っていることは従来から変わらないが、さらに大規模かつリアルタイムでの需要把握や予測などを行い、売り逃しや売り残しを減らすことで利益を極大化する取組もみられる。
・また、販売計画立案や販売促進の業務においてもビッグデータの効果は得られている。ポイントカードなどを利用した個別の顧客ごとのデータ(ID付きPOSデータ)やSNS、ウェブサイト上でのコメントを加味した分析などにより、販売促進の精度向上が行われている。通信販売事業者においては、消費者のニーズに応じたカタログの配布が可能となり、カタログ制作・配布コストの効率化が図られた。さらに、近年登場した共通ポイントカードを用いた異業種間連携によって、今まで取り込めていなかった顧客の誘客に成功している。

ビックデータを活用する領域:有望領域
・マーケティング:67%
・商品企画・開発:50%
・経営管理:47%
・戦略策定:40%
・営業:38%
・販売促進:35%
・サービス:31%
・その他間接業務:28%
・物流:28%
・購買:21%
・保守・メンテナンス:20%
・生産:19%
・内部統制:19%
・人事・労務管理:19%
・SCM:17%
・基礎研究:6%
・あてはまるものはない:10%

PI研のコメント:
・ビックデータ、中々とらえにくい概念でが、総務省の情報通信白書では、「多量性、多種性、リアルタイム性」の3つがキーワードと解説しています。多量性は文字通り、ビックそのものですが、多様性は構造化データと非構造化データ等のことをいっており、非構造化データは特に、テレビ、ラジオなどの旧と、ブログ、Twitterなどの新に分かれます。そして、今回のテーマ、リアルタイム性ですが、実は、これが今後ビックデータの最大の活用ポイントではないかと思います。従来、ビックデータは大量、かつ、多様性の膨大なデータを貯めて分析して活用するということが中心課題でしたが、ここ最近の動きは、この膨大なビックデータをリアルタイムで分析し、活用するところが最大のテーマとなってきています。しかも、この3つを同時に実現できるソフトは世界中にも稀であり、GoogleのHadoopでも実現できていません。いま世界では国産ソフトJubatus(ユバタス)ぐらいではないかと思います。このリアルタイム分析をビックデータでいかに実現するか、今期は、このテーマに挑戦してみたいと思います。i D付POS分析も、この流れの中でリアルタイム分析が今後当たり前の時代になると思います。

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