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August 01, 2015

情報通信白書、平成 27 年、Big Data、その2!

「平成 27 年版情報通信白書」(総務省):7/28
・http://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/
・総務省は、我が国の情報通信の現況及び情報通信政策の動向について国民の理解を得ることを目的として、「情報通信に関する現状報告」(情報通信白書)を毎年作成・公表しています。昭和48年の第1回公表以来、今回で43回目の公表となります。

Big Dataについて:
・第5章:産業の未来と ICT:
・第4節 ICT化の進展がもたらす経済構造の変化:
・3 ビッグデータ活用の進展:
(1)我が国におけるビッグデータ流通量の推計
(2)企業等におけるビッグデータの活用状況
(3)国内ビッグデータ活用事例

(2)企業等におけるビッグデータの活用状況:
・データの活用目的:
・全体として、「経営管理」(47.6%)が最も多く、「業務の効率化」(46.9%)、「商品・サービスの品質向上」(42.9%)、「顧客や市場の調査・分析」(40.5%)までが40%を超える結果となった。
・産業別にみると、「商業」や「不動産業」では「商品・サービスの品質向上」、「業務の効率化」など複数の目的が50%を超えており、他の産業に比べて比較的データの活用が進んでいると推察される.
・データの種類:
・「顧客データ」、「経理データ」、「業務日誌データ」、「電子メール」などの従来から社内に蓄積されているデータが多く分析に活用されている。一方で、「RFIDデータ」、「センサーデータ」といったICタグやセンサーから収集されるデータと「交通量・渋滞情報データ」、「GPSデータ」といった位置情報に関連するデータなどは相対的にまだ広く分析に活用されるというような状況にないことがうかがえる。
・分析手法:
・「Excel、Access等の基本ソフト」、「データ分析ソフト、統計ソフト」、「Hadoop、Storm等の分散処理基盤」を活用した分析の実施有無について確認したところ、全体の5割強がこれらいずれかを活用した分析を行っている結果となった。その多くが「Excel、Access等の基本ソフト」(50.8%)であり、「Hadoop、Storm等の分散処理基盤」については全体の1.1%であった。
・分析人材:
・「業務に応じた各担当者」、「専門のデータ分析担当者」、「外部に委託している」の割合を確認したところ、全体の9割弱で「業務に応じた各担当者」が分析を行っているという結果となった。「専門のデータ分析担当者」(17.8%)は「外部に委託している」(4.3%)に比べて高い割合となり、データ分析については、比較的企業内部で行っている実態がうかがえる。
・分析結果の活用方法:
・全体の傾向として「見える化」(59.2%)、「予測」(40.8%)、「自動化」(6.9%)の順に割合が高くなっている。このことからまず「見える化」によって現状を把握することから始め、把握できたものに対しては今後の動向等を「予測」し、最終的には一連の動作を「自動化」するといった大きな流れがあるのではないかと推察される。
・計量分析:
・効果を得られた企業等と得られなかった企業等でグループ分けをした上で、効果を得られた割合を比較すると効果を得るためには、専門のデータ分析人材が多種データを組み合わせた上で高度な分析手法を駆使し、短い間隔で分析を行うことが、それぞれ重要であることが確認できた。
・「Excel、Access等の基本ソフト」を活用して分析を行うという段階から一歩進んだデータ分析に取り組むことが効果を達成するためには必要であることが確かめられた。また、ビッグデータ時代においては多種多様なデータが高頻度で発生・蓄積されるようになり、それらを有効に活用すべく多様なデータを組み合わせて短い間隔で分析することが求められていると言えるだろう。今回は、「専門のデータ分析担当者」が有意とならなかったが、これは、日本ではまだデータサイエンティストといったデータ分析の専門人材が少ないためと考えられ、今後専門人材が増え、活躍することによって、有意性が表れてくる可能性がある。

PI研のコメント:
・平成 27 年版の情報通信白書、その2です。その2は「(2)企業等におけるビッグデータの活用状況」に焦点を当てました。ビッグデータの活用目的としては「「経営管理」(47.6%)が最も多く、「業務の効率化」(46.9%)、「商品・サービスの品質向上」(42.9%)、「顧客や市場の調査・分析」(40.5%)」と続きます。ただ、トップとはいっても微妙な差ですので、まだ、これはという決め手がいまひとつはっきりしていないともいえます。また、「見える可」が59.2%と「予測」、「自動化」を圧倒していますので、いまの段階はまずはビッグデータを見えるようにすることが課題といえます。したがって、「Excel、Access等の基本ソフト」を活用して分析を行うという段階から一歩進んだデータ分析に取り組むことが効果を達成するためには必要」ということになるといえます。かといって、「外部に委託している」(4.3%)わけではなく、「全体の9割弱で「業務に応じた各担当者」が分析」と、分析を内政化しているのが実態といえます。ここ最近、タブロー、クリックビュー等のセルフBIが注目を浴びていますが、まさに、ポストExcel、Access等のポジションを獲得し、Hadoop、Storm等の分散処理基盤とも連携でき、見える化できるわけですから、ビッグデータ時代の流れの中では自然といえます。この白書でも言及していますが、ひところもてはやされたデータサイエンティストはまだ先のようで、しばらくは地道な試行錯誤が続きそうです。

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