ビッグデータは処理するには大きすぎますか?

ビッグデータの私のお気に入りの定義は、ガートナー社からのものです。それは、大量、高速、多様な情報の組み合わせです。

ウォルマートは、1時間当たり100万件のトランザクションを追跡する、大量のものを処理する優れたサンプルです。FICOは、21億のアカウントのデータを保存するだけでなく、リアルタイムで監視して顧客を詐欺から保護しています。

Facebookには21億人のユーザと5,000億枚の写真があります。これ以上、多様性を持った優れた例はあるでしょうか?

ビッグデータが必要だと思いますか? 実際にはほとんどまたはちょうど良いデータから多くの価値を得ることができます。数百万ドルを費やす必要はありません。むしろ価値を得るのに十分なだけです。ビッグデータが常に答えとなるわけではありませんが、それらの概念はどの製造メーカにも適用できるため、周囲の概念を理解することが重要です。ビッグデータの利点は、パターンを識別するための結論を引き出す分析機能にあります。

つまり、ビッグデータに関するものではなく、ゼロデータに関するものではありません。それはちょうどいいデータです。

キャプチャできるこのようなさまざまな構造化および非構造化情報を使用して、正しい方向に進むための最良の方法の1つは、問題を引き起こす最も重要な資産またはプロセスから開始し、最終状態または成し遂げる内容を想像することです。

開始するには次の2つの質問が役立ちます。

1. どのデータを収集する必要がありますか(この資産またはプロセスに関連する)?
2. 持っていたら、そのデータは何を教えてくれますか?

オペレーションについて実用的なものに焦点を当てることで、圧倒的なビッグデータの概念を取り入れて、「適切な量のデータ」と考えられるものに変えることができます。

努力を拡大する正当な理由があります。ビッグデータの力は、収集するデータの量ではありません。重要なデータの使い方です。

収集したいデータを知るのに役立つ頭字語STARがあります。

• Simple (シンプル)なことは、明確なビジュアルを提供することで、人々が情報に基づいた迅速な意思決定を行なえるようにすることの基本になります。
• Timely (タイムリー)も基本であり、今日の接続された企業では、データに素早く簡単にアクセスできるため、タイムリーな情報を見ていることを確認してください。
• Accuracy (正確)さは重要です。特に、意思決定の文化を信頼し改善するために重要です。
• Relevant (関連)は、基本的ですが重要な他の要素と同様に、利益を測定する場合は、役立つメトリックスを用意する必要があります。稼働時間については、それについてのKPI (主要業績評価指標)のトレーニングを受けたほうがよいでしょう。

私は、新しいテクノロジと新しい機能を使用して、すべてを収集することを求めています。振り子は、直感に基づいて意思決定を下すことから、データを持つためにデータを収集することへと変化しています。私は真ん中の場所を提唱します。

「適切なデータ量」を見つけることはプロセスです。

• 概念について学びます。 ビッグデータでは簡単に迷子になります。最も厄介な分野に努力を集中してください。
• データ収集を計画します。文化がデータ依存型へと移行する準備が整っていない場合は、どこで、誰からの支援が必要かを考えてください。
• データの可視性を確保します。データを取得したら、それを共有し、組織にさらなる成功をもたらす意思決定を下すことができるようにする必要があります。

そして、ビッグデータの価値は数字や統計やレポートにないことを覚えておいてください。価値は、情報の分析から学んだものです。つまり、データが多いほど良いとは限りません。一部のデータは、何よりも優れていますが、適切なデータを適切な人に渡して適切な決定を下すことが、最良のシナリオです。