＃9：エンドユーザーを重視したものである
筆者のこの記事でも考察しているように、ビッグデータの詰めの部分は価値を生み出し、意見を形成し、洞察を共有し、アクションに移すというところにある。こういったことはデータ分析の専門家にならなくてもできなければならない。しかも毎日だ。そしてビッグデータの信奉者たちは、「価値（Value）」は4つ目のVである、すなわち量（Volume）や速度（Velocity）、多様性（Variety）の次に来るものだと考えている。一方、スモールデータはエンドユーザーとそのニーズ、取り得るアクション（前述の定義を見てほしい）を重視している。ユーザーを第一に考えることで、テクノロジ上の意思決定の多くが明確になる。これは顧客が直接使用するシステムやアプリケーションに対して特に言える。
＃10：シンプルさが売りとなる
口数が少ないからといって、語ることが少ないというわけではない。スモールデータとは適切なデータなのだ。ビッグデータを基にして作り出されるスモールデータがあるのはもちろんだが、理解したり日々の作業に適用するためにデータ分析の専門家になる必要はないはずだ。また、販売用やマーケティング用のデータ駆動アプリを設計したり使用したりしている場合、「シンプル」という言葉は1カ所からすべてのツールとデータにアクセスしたり、販促活動を企画／再利用したり、豊富なプロフィールを構築したり、レポートやテンプレート、洞察をチームメンバーと共有するといった作業が容易になるということを意味している。
この記事は海外CBS Interactive発の記事を朝日インタラクティブが日本向けに編集したものです。
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