ビジネス部門がビッグデータを過小評価している--ガートナーが指摘

山田竜司 (編集部) 2014年04月18日 14時23分

  • このエントリーをはてなブックマークに追加

 ガートナージャパンが「2014年以降の日本企業のITインフラストラクチャの将来に向けた展望」というレポートの中でビッグデータ分野を予測した。企業のIT部門は、ビッグデータの活用に向けて業務部門との対話をその中核的な役割として位置付けることが重要であると説明している。

 2017年までに、大企業における情報システム部門の3割以上が、ビッグデータに関するインフラ担当組織の役割を見直し、業務部門のビッグデータに向けたテクノロジ活用の啓蒙し、企業内のインフラ最適化に向けた調整を進めるようになるという。

 ガートナーは、ビッグデータプロジェクトの最大のハードルは、「データと分析手法をいかに成果に結び付けるか」だと指摘。業務部門の活動と密接に関連しているため、蓄積した大量データを活用せずに放置すれば、グローバル規模で進み始めている企業間の競争の中で競合に引き離されるリスクがあるという。投資を重ねるだけでは次につながらない恐れがあるなど、ジレンマに悩むIT部門は少なくないと説明している。

 2013年8月にガートナーが実施したユーザー調査では、企業のITインフラ担当組織の7割が、従来の責任範囲内にとどまることなくビッグデータに向けた活動をリードすべきであると回答した。6割がそのためにインフラとなる組織の役割の見直しを進めるべきとしている、ビジネスの現場を担う業務部門の多くが、ビッグデータなどの新技術が自社に及ぼす影響の大きさを過小評価しているか、現実の行動に結び付けられていない状況にあると説明した。

 従来と同じ枠組みで改善を試みるのが、日本企業の平均的な姿だという。一方で、既存の仕事の進め方からの脱皮を求める声が強まっていることがユーザー調査結果から分かったとのこと。

 企業のIT部門は、ビッグデータの活用に向けて、技術の習得やインフラ展開の準備を進めるのみではなく、業務部門との対話をその中核的な役割として位置付けることが重要であると説明。さらに、ビッグデータに関してインフラへの需要が出てくるまで待つのではなく、インフラの活用に向けた需要を社内で喚起する方針で行動するべきと提言している。

ZDNet Japan 記事を毎朝メールでまとめ読み(登録無料)

  • このエントリーをはてなブックマークに追加

この記事を読んだ方に

関連ホワイトペーパー

連載

CIO
デジタル“失敗学”
コンサルティング現場のカラクリ
Rethink Internet:インターネット再考
インシデントをもたらすヒューマンエラー
トランザクションの今昔物語
エリック松永のデジタルIQ道場
研究現場から見たAI
Fintechの正体
米ZDNet編集長Larryの独り言
大木豊成「仕事で使うアップルのトリセツ」
山本雅史「ハードから読み解くITトレンド放談」
田中克己「2020年のIT企業」
松岡功「一言もの申す」
松岡功「今週の明言」
内山悟志「IT部門はどこに向かうのか」
林 雅之「デジタル未来からの手紙」
谷川耕一「エンプラITならこれは知っとけ」
大河原克行「エンプラ徒然」
内製化とユーザー体験の関係
「プロジェクトマネジメント」の解き方
ITは「ひみつ道具」の夢を見る
セキュリティ
企業セキュリティの歩き方
サイバーセキュリティ未来考
ネットワークセキュリティの要諦
セキュリティの論点
スペシャル
ざっくりわかるSNSマーケティング入門
課題解決のためのUI/UX
誰もが開発者になる時代 ~業務システム開発の現場を行く~
「Windows 10」法人導入の手引き
ソフトウェア開発パラダイムの進化
エンタープライズトレンド
10の事情
座談会@ZDNet
Dr.津田のクラウドトップガン対談
Gartner Symposium
IBM World of Watson
de:code
Sapphire Now
VMworld
Microsoft WPC
Microsoft Connect()
HPE Discover
Oracle OpenWorld
Dell EMC World
AWS re:Invent
AWS Summit
PTC LiveWorx
吉田行男「より賢く活用するためのOSS最新動向」
古賀政純「Dockerがもたらすビジネス変革」
中国ビジネス四方山話
ベトナムでビジネス
日本株展望
企業決算
このサイトでは、利用状況の把握や広告配信などのために、Cookieなどを使用してアクセスデータを取得・利用しています。 これ以降ページを遷移した場合、Cookieなどの設定や使用に同意したことになります。
Cookieなどの設定や使用の詳細、オプトアウトについては詳細をご覧ください。
[ 閉じる ]