こんにちは、石井です。

私は、2017年より株式会社アルヴァスデザインにジョインしたメンバーで、営業・教育コンテンツ開発・講師登壇、そしてマーケティングなど幅広く仕事をしていきました。

現在は、イギリスにあるリーズ大学のビジネススクールのMBAコースに留学しています。留学期間は、2022年9月から約１年間です。

こちらの留学レポートは、不定期に更新し、イギリス現地のMBAコースでの学びや、国際交流などを配信していく予定です。

1. ビッグデータと５つの観点（前回コラムの要約）

ビッグデータは、一般的に「あらゆるソースから集められたデータの集合体」と言えます。

ビッグデータの特徴は、５つの観点確かめることができます。これは、「ビッグデータの5Vs」と言われることもあります。

・その１：Volume（量）

ビッグデータの「ビッグ」が表すように、データの量の多さを表現しています。例えば、Facebookは、数千億枚の写真が保存されているそうです。

・その２：Velocity（速度）

多くのデータが短期間で生み出されることを意味しています。例えば、SNS上では一日に数万を超える写真がアップデートされることは、珍しいことではありません。

・その３：Variety（種類）

データにはさまざまな種類（バラエティー）が存在します。例えば、ファイナンシャルデータのように形式に沿ったデータもあれば、写真やオーディオのように特定の形式を持たないものもあります。

・その４：Veracity（正確性）

データにどの程度の真実味があるかを示します。当然ですが、どのソースから取得したデータかによって信憑性が変わりますね。

・その５：Value（価値）

５つの中でも最も大切な観点と言われています。データに価値があるのか、そのデータが与えること（インサイト）は何かを考える必要があります。

2. 4つのカテゴリーとは？

ビッグデータを分析する上で、４つのカテゴリーが役に立ちます。

・カテゴリー１：Descriptive analytics（記述的な分析）

はじめに実施する分析は、すでに起こった過去に焦点を当てます

例えば、

• 何が起こったのか？
• 営業成績は、どうだったか？

などです。

これらを、データから読み解くことがカテゴリー１になります。

・カテゴリー２：Diagnostic analytics（診断的な分析）

次に、起きた事象に対してその背景を調べます。

例えば、

• なぜ、それが起こったのか？
• なぜ、後期の営業成績は前期より良いのか？

などです。

これらを、データから読み解くことがカテゴリー２になります。

・カテゴリー３：Predictive analytics（予測的な分析）

ここからは未来に焦点を当てます。カテゴリー１と２が、過去のデータから読み解けることに焦点を当てていますが、カテゴリー３は「インサイト」や「フォアサイト」に焦点を当てています。

例えば、

• 何が、起こりそうか？
• お客様がAとBを買った場合、Cを買うだろうか？

などです。

これらを、データから読み解くことがカテゴリー３になります。

・カテゴリー４：Prescriptive analytics（規範的な分析）

最後は、未来に焦点を当てます。カテゴリー３での分析を踏まえて、私たちがどのようにアクションをすれば良いのかを考えます。

例えば、

• 私たちは、それをどのようにしたら起こせるか？
• 特定の在庫を交換するのに、最も適した時期はいつか？

などです。

これらを、データから読み解くことがカテゴリー４になります。

3. おわりに

いかがでしたでしょうか。

本日は、ビッグデータの５つの観点の復習に加えて、ビッグデータの分析を考えてみました。

ビッグデータというと、優れた解析能力が求められるような気がします。私自身も、ビッグデータを扱う仕事をしたことがないため、実務でどのように解析していけば良いのかは試行錯誤中です。

ただ、本日ご紹介した４つの観点は、分析の第一歩として活用できるのではないでしょうか？

～リーズ大学のココが魅力的③～

学生寮やプライベートアコモデーションと、大学の距離が近いことです。大学の授業が終わった後に、寮に集まることや友達の家でご飯をしたり飲んだりすることはよくあります。

授業に加えて、このような交流から異文化を学ぶこともできますよ！

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