「ビッグデータ」、最近よく耳にするテーマだ。どのようなデータがビッグデータと呼ばれるのか。
大きなデータ、つまり大容量のデータをただ蓄積するのでは無く有効に使いビジネスに繋げる。

そこには、大量のデータから分析を行い予測を立てたり、法則性を見つけたりして商売に生かす。ネット販売大手のアマゾンは日本上陸当初からユーザーの購買行動を追跡し、ニーズに合った商品を推奨する。

そのような仕組みを築き、データベースに蓄えられたデータは膨大な量に及ぶ。アマゾンは、ビッグデータ時代の先進企業だ。何気なく情報収集し、ユーザーごとにきめ細かな販促を実施する。

ビッグデータ以前は、売上げデータや購買データを倉庫に蓄積する「データウエアハウス」（データの倉庫）。そのデータを分析し経営に役立つ法則を見いだす「データマイニング」と言う手法が一般的であった。

世界最大の小売業・ウォルマートでは、データウェアハウスからデータマイニングを行い、若い父親が紙おむつとビールを週末に購入する頻度が高いことを発見。陳列を変えて売上げ増に結びつけた事例が有名だ。

ビッグデータでは、数値として認識できるデータだけでなく、ブログなどの定性データ、ビデオカメラで捉えた動画データなども扱いデータの種類も範囲も広い。

最近ではツイッターなどのブログでのつぶやきなども収集するデータとして認識されている。
某消費財企業は、自社の製品に関わる意見や苦情などを閲覧し、改善が必要なものには素早く対処する。

企業の営業、製造、開発などにビッグデータは益々活用される。そして、これからはモノに蓄積されたデータ、例えば自販機、電車、自動車、ビルなども稼働状況を分析し、故障や事故を未然に防ぐ事が可能になる。

某調査機関が示すビッグデータの条件は100テラバイト以上。中小企業が溜め込んだデータでは、到底及ばない。データ容量ではなく、その分析やビジネスへの活用が本当は必要だ。

匠の技術を持つ経験豊富な社員はどこの会社でもいる。ビッグデータに頼らずとも自身の経験則で、素晴らしい対応が出来る。