ビッグデータは非構造化データをもたらすことにより、組織によるバッチレポートの強化に役立つ。非構造化データは従来の構造化データと組み合わさることで、ある一定の期間に企業で何が起きているかについて、より完全な全体像を描き出す。このようにして作成された有益なレポートによって、意志決定者は状況の変化により的確に対応できるようになる。
しかし企業は同時に、データに基づいて素早く行動に移せるように、リアルタイムかニア・リアルタイムのデータやアナリティクスも求めている。幸いなことに、リアルタイムやニア・リアルタイムのビッグデータとアナリティクスについての十分な経験的結果が得られつつあり、こうしたデータがどのような場合に「使える」のか、また競争上の差につながるのかが分かるようになってきている。
リアルタイムのアナリティクスが重要な理由
多くの企業はまだそれぞれのビッグデータ計画と格闘している段階にあるにもかかわらず、「成果を出す」重要な時期にさしかかっている。上層部の意志決定者は結果が見えることを期待しているのだ。意志決定者は今、リアルタイムのすぐに活用できるアナリティクスの領域で「成功すること」を求めている。
ビッグデータアナリティクスが企業の売り上げや支出、顧客満足度にプラスの影響を与えるという結果をもたらした「成功している」リアルタイムのユースケースについて、分かっていることは以下のようなものだ。
購入の選好をマーケティングに活用
電子小売事業のユーザーに関するウェブベースのアナリティクスは、顧客の購入の選好を評価し、その顧客が別の小売業者を検討する前にその選好に基づいて売り込むことによって、売り上げを増やしてきた。こうした先制措置的なアナリティクスを用いれば、企業は購入者にとって非常に魅力的な売り込みをすることで、先手を打つことができる。Amazonは、こうした購入者の選好に基づく先制措置的な戦略を広めた発端であり、数多くの電子小売業者がその後に続いている。
ネットワーク侵入検出と科学捜査
ネットワーク診断ツールセットの人気が出てきている。こうしたツールは、インターネットから企業ネットワークに侵入しようとするネットワークと機械生成データを分析した上で、潜在的な危険性のある、マルウェアを含んだウェブサイトの実態および予測についてのレポートを作成する。このツールは、こうした潜在的に有害なウェブサイトにアクセスしたことのある、あるいはその可能性が高い社内ネットワークのノードやワークステーションについてもレポートする。
