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ビッグデータが中小企業にもたらす価値とは?

キーワードとしての露出から数年で急成長したビッグデータ市場。現在ではビッグデータに対するデータ分析環境も技術も整えられ、成長期は終盤にさしかかっていると言ってもいいでしょう。

今後ビッグデータを活用して成長していく企業というのは、最新の技術などを即座に察知し、いち早くものにしていく企業ではないかと思います。

しかしそもそも、ビッグデータが作り出す価値とは何でしょう?売上拡大やコストダウンなどはその最たるものとして知られていますが、もちろんそれだけではありません。また、大企業ではなく中小企業だからこそ生み出すことができる価値というものもあります。

今回は、ビッグデータが中小企業にもたらす価値とは?について身近な例をもとに紹介していきましょう。

カスタマーロイヤリティの向上

売上拡大を目指す上で新規顧客獲得というのは最もシンプルな方法です。顧客としての母数を確保できれば、それだけ売上拡大につながります。また、コストダウンを狙うならば業務効率化などの方法が挙げられますね。

しかしこうした目的を達成するカギは、実は身近なところにあったりします。それがカスタマーロイヤリティの向上です。カスタマーロイヤリティとはつまり企業に対する愛着心のようなもので、売上やコストダウンに大きく関わっています。

例えば、皆さんはひいきにしているブランドはありますか?どんなものでもかまいません。お酒でもファションアイテムでも、誰もが一つは「ここの商品でなくては」というロイヤリティを持っていると思います。カスタマーはロイヤリティを持っていると商品やサービスに対しては、他のモノよりも“コストをかけられる”という心理があるのです。

BtoB企業でも同じようにカスタマーロイヤリティの高い顧客は、その他と比較して自社の商品やサービスを積極的に購入・利用してくれます。つまりカスタマーロイヤリティを高めるだけで、売上拡大という目的を達成することもできるのです。

また、新規顧客を獲得するよりも、既存顧客のカスタマーロイヤリティを高める方がコストもかかりません。ひいてはコストダウンにもつながるということです。

カスタマーロイヤリティを向上するには?

皆さんが部下や同僚に対し「おっ、コイツやるな!」と感じるタイミングはいつでしょうか?おそらくこちらの期待以上の働きをしたときではないかと思います。

頼んでおいた資料作成で+αの仕事を行っている。こちらの状況を事前にキャッチし立ち回ってくれている。などなど、期待以上の仕事をしてくれる相手には自然と評価が上がりますし信頼感も芽生えます。

BtoB企業においても例外ではなく、早い話どれだけ顧客の課題を理解し、上手く立ち回ってカスタマーが求めるサービスを提供できるかです。

そしてこのカスタマーロイヤリティの向上を実現するのが“ビッグデータ”です。

過去の商談データなどを整理しセグメントする。そして同類の課題を持つ顧客を割り出し、先回りしてサービスを提供する。こうすることでカスタマーロイヤリティを向上させ、売上拡大もコストダウンもどちらも実現させることができます。

最小限の労力で高い品質を維持できる

ビッグデータが生み出す価値は売上拡大やコストダウンだけではなく、商品やサービスの品質にも影響があります。

銘酒「獺祭(だっさい)」を製造する旭酒造では、杜氏(酒造りの技術者)なしで常に最高品質の製品を製造することに成功しています。酒造りの際のベストな湿度、気温、杜氏の仕事を定量的なデータで分析することで酒造りにおける秒単位での作業などを取り入れ、入社1年目でもベテランの杜氏と変わらない品質を生み出すことに成功したのです。

さらにそれだけでなく、ベテランの杜氏でさえ品質に若干のムラがあったにも関わらず、データ分析によって常に最高品質を生みだすことにも成功しています。

このように、ビッグデータ分析を行うことで、中小企業などリソースの限られた環境でも商品やサービスの品質を維持することが可能なのです。

あらゆるデータを定量的に分析することが重要

旭酒造が注目したデータ湿度、室温、作業のタイミングなど非常に細かく、かつ多角的なデータ群です。ものづくりを中心と事業展開している企業では、こうした多角的なデータで溢れかえっていると思います。

こうしたデータの中に高品質な商品やサービスを生みだすセオリーを見つけ出し、標準化することで常に高品質を保つことができるでしょう。また、低品質なものや不良品を生みだしてしまうデータにもしっかりと着目したいところです。

低品質の原因を知っていれば対策もできるので、2つのアプローチで高品質を生みだすことができます。

中小企業がビッグデータ分析を実践するためには?

カスタマーロイヤリティの向上は、顧客とより近い位置で接することができる中小企業だからこその価値。そして限られたリソースでの高品質維持も中小企業にとって不可欠な価値です。

ビッグデータ分析によってこうした価値を生み出すためには、まず分析の基盤となる環境を整えることが重要ですね。幸いにも最近ではHadoopといったオープンソースのデータ処理システムを利用することができますし、MapRのようなHadoopをベースとしたより確信的なデータ処理ソリューションが数多く提供されています。

こういった観点からビッグデータ分析の基盤を作るのはそう難しいことではありません。しかしビッグデータ分析が成功するか否かは、こうした基盤によるところが大きいので導入するソリューションは慎重に選ぶことが不可欠でしょう。

大切なのはデータ分析の迅速性、そして容易性。MapRはHadoopにおけるHDFS (Hadoop Distributed File System)※1をC/C++で再実装することにより、データ処理の容易性を高めていることからビッグデータ分析に最適と言えるソリューションです。

※1:HDFSは分散処理することを前提に設計された分散ファイルシステム。データをデータブロックとして定量で断片化させることで、Hadoopクラスターを構成する複数サーバー(DataNode)が保有するローカルディスクに書き込む。

まとめ

いかがでしょうか?今回は中小企業だからこそ生み出せるビッグデータ分析の価値について紹介しました。最後に、ビッグデータ分析を行う上で重要なポイントについて簡単に解説します。

まず大切なのはデータ分析基盤ですが、こちらはMapRといったソリューションを導入することで実現できます。

次に大切なのがビッグデータ分析を行う目的です。ビッグデータとはその名の通り膨大な量のデータですので、目的を明確にし、ある程度“アタリ”を付けなければほとんど無駄な作業を行うことになりかねません。従ってしっかりとした目的を持って、これに沿ったデータ群と分析手法を取捨選択していきましょう。

そして、常にPDCAサイクルを回しビッグデータ分析の継続的な改善を求めてください。どんな物事にも初めから完璧はあり得ません。トライ&エラーを繰り返し、地道な作業を繰り返していくことで初めて機能しだします。特に、データサイエンティストなどの専門家を確保することが難しい中小企業にとっては、このPDCAサイクルがなおのこと重要です。

これらのポイントを踏まえた上で、カスタマーロイヤリティの向上なり高品品質の維持なり、現状の課題に求められている目的を達成していただければと思います。

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