Big Data

今更だけどビッグデータ

はい、といいうことで、昨今の世の中、AI、ロボット、ビッグデータで溢れかえっています。

ちょっと今回はビッグデータにからめてウォルマートの凄まじさを紹介したいと思います。
ビッグデータが騒がれたのが10年前くらいからでしょうか。
1995年にMicrosoftがWindows95を販売して、ISDN、ADSL、日から異通信などのネットワークの進歩とともに、インタネットが発展していきました。
※ちなみにISDNサービスは2024年で終わるそうです

更に今まで情報受信側だった人たちがTwitterやFacebookで情報を発信するようになりました。

様々な企業が自前で貯めていたデータを超える「ビッグデータ」を活用しなければという風潮が出ました。
下に示すようにデータ量は急激に増えています。

[出典] Cisco VNI Mobile
https://bit.ly/2KCUeUQ

もはやこのデータの増加量ではRMDBでは間に合わず、NoSQLでなければ対応できない、データの分析はどうすればよいのか、企業のIT部門は右往左往していたわけです。

さて、一度立ち止まって考えてみると、はたしてこれだけのデータが必要な会社はどれくらいあるのでしょうか。FacebookやTwitter、Microsoft、Google等といった巨大IT企業は対応する必要があるでしょうし、既にそのような対応をしています。

一般の企業ではどのようなことが起きたかというと、今まで情シスと言われていた社内向けの情報システムを扱っていた部門だけでは対応できないという論調になりました。情シスは守りのIT部門であって必要なコストと見なす。これまでITとの関連が薄かった、マーケティング部門がインターネットを介して顧客の獲得をすることをもとめられてきました。CIO(Chief Information Officer)よりCMO(Chief Marketing Officer)のほうがIT予算が多いと言われています。

このように、十分な準備ができている巨大IT企業と、なんとか大量のデータを活用して顧客獲得をしようと奮闘していますし、うまく言っているところもあります。あまり知られていないかもしれませんが、リンナイなどはインターネットを活用した顧客獲得、製品販売で成功している企業です。
こんなビッグデータと言われていますが、ビッグデータにも定義があるそうです。
わかりにくいので読み飛ばしてもらってもよいです。

ビッグデータ

ビッグデータとは、従来のデータベース管理システムなどでは記録や保管、解析が難しいような巨大なデータ群。明確な定義があるわけではなく、企業向け情報システムメーカーのマーケティング用語として多用されている。
多くの場合、ビッグデータとは単に量が多いだけでなく、様々な種類・形式が含まれる非構造化データ・非定型的データであり、さらに、日々膨大に生成・記録される時系列性・リアルタイム性のあるようなものを指すことが多い。今までは管理しきれないため見過ごされてきたそのようなデータ群を記録・保管して即座に解析することで、ビジネスや社会に有用な知見を得たり、これまでにないような新たな仕組みやシステムを産み出す可能性が高まるとされている。

[引用] IT用語辞典|ビッグデータ

総務省にもうちょっとわかりにくい説明がありますのでこちらも参考にしていただくと良いかもしれません。

ビッグデータのポイントは以下の3つです。

  1. 従来のデータベース管理システムなどでは記録や保管、解析が難しいような巨大なデータ群
  2. 様々な種類・形式が含まれる非構造化データ・非定型的データ
  3. 新たな仕組みやシステムが必要
一点目:従来のデータベース管理システムなどでは記録や保管、解析が難しいような巨大なデータ群

まず、一点目ですが、総務省によると巨大なデータ群とは「数十テラバイトから数ペタバイト」ということです。
Windows95の時代でも、金融機関のメインフレームやグローバル大企業は既に扱っていたのではないかという疑問が出てきます。

二点目:様々な種類・形式が含まれる非構造化データ・非定型的データ

私がこれを見て思い浮かべるのがLotus Notesですね。社内コミュニケーションソフトウェアと言っていいのだと思いますが、一時期は高い占有率を締めていましたがだんだん廃れてしまいました。それに関してはこんな記事があるので参考にしてみると良いかもしれません。(なぜNotes/Dominoは廃れたか)IBMが買収して「IBM Notes/Domino」というコラボレーションツールとして販売しており、Lotus Notesからの乗り換えの需要もあるみたいです。
非構造化データというのは、少々わかりにくいかもしれませんが、簡単に言うと整理してないけど生まれてしまった情報みたいなものです。自然言語などは特に当てはまります。カスタマーセンターの電話やお問い合わせフォームの文章とかですね。
ビッグデータが大仰に言われるのはこの非構造化データというところにあるのではないかと思います。

三点目:新たな仕組みやシステムが必要

人類史が始まって依頼、新たな仕組みやシステムを作って来たのではないかと思います。狩猟だけでなく農耕作をすることで食料の安定供給を提供するのも、新しい仕組みの構築です。
そんなことで、ITの世界では言われずとも新たな仕組みやシステムは常に作り続けられているのです。

さて、以上をふまえるとビッグデータは騒がれるほどのものではなく、正しくデータと向き合って対処できていれば全く問題ないのです。

やっと出てきました、世界第一位の小売業者ウォルマート。先程、グローバル大企業は既に巨大なデータを扱っていると書きましたが、ウォルマートはその一つの企業です。
世間がビッグデータと騒いでいる時に、商品データ、在庫データ、販売データ、顧客データ、その他、売上向上、コスト削減に関わるデータと言うデータを集めていたのです。その量はペタ単位に及びます。そのようなとても意味のあるぼうだいなりょうのデータを社内に蓄積し、コツコツと分析をして、実業務の改善に役立て、世の中の変化に対応してきたのです。

正直「ビッグデータ」と言う言葉が出てきた時、「最新言葉作り」で儲けようという、いつものIT業界のやり方だなとおもいました。

メインフレーム、オフコン、サーバー、クライアント・サーバー、ERP、BPR、クラウド

実際これは特定の企業にとって有効な方法なので全く批判するものではないのですが、如何なものかと思うこともあるのです。

最近で言うと機械学習、ディープラーニング、AIですが、RPAもきになります。いろんな人に怒られてしまうかもしれませんが。間違えてはいないです、今更感があります。それをここで盛り上げて儲けていこうというIT企業の目論見が見え見えです。

わたしが「ビッグデータ」という言葉をきいた時も同じ気持ちでした。何を今更と。

先ず、金融機関の扱っているデータがどれくらいなのか考えてみると分かります。金融とITは非常に相性が良いのですよね。何故なら、お金とは数字だからです。各国の中央銀行がそれぞれの信用力を裏付けに発行しているものではありますが、それは数字に換算されます。他国が発行しているお金とは為替で換算されまた別の数字になります。

IT屋さんが新しい言葉を作ってきた時、ユーザーの企業の方々は、本当に自分たちに必要なのかしっかりと考えて、採用不作用を考えなければなりませんね。


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