組織内でマシンデータアナリティクスを最もよく利用するユーザーはIT管理マネージャーであり、最も一般的なユースケースはIT運用の管理（81％）やセキュリティ（60％）、IoT（51％）、Hadoopなどを使用するビッグデータアナリティクス（51％）、詐欺行為の分析（45％）、ITガバナンスやデータ主権とコンプライアンス（34％）となっている。
IoTを採用している組織のほとんど（95％）は、マシンデータアナリティクスを利用して自社のIoTプロジェクトを支援している。
同レポートは、マシンデータアナリティクスの進歩にともなって、「Hadoop上の『データレイク』と呼ばれるものから、ようやく価値を生み出せるようになる」としながらも、「後々のデータ抽出や分析のことを考えずに、オープンソースのデータ処理エンジンにデータを格納してきている企業があまりにも多い」と記している。
同レポートはさらに「とは言うものの、そのようなやり方でマシンデータアナリティクスを用いているとした回答者は実際のところ、半分強に達している。このことはつまり、マシンデータアナリティクスがリアルタイムの分析だけでなく、バッチ処理や過去データの分析にも適している場合がしばしばあるという表れと言えるだろう」と続けている。
ほとんどの回答者（89％）はマシンデータアナリティクスを構造化データの分析や視覚化に利用している一方、47％はTwitterやFacebookのフィードといった半構造化データの分析に利用しており、18％は文書や画像、動画などの非構造化データの分析にも利用している。
マシンデータアナリティクスの利用をどういった分野に広げていけそうかという質問に対して、65％の回答者がSIEM（セキュリティ情報イベント管理）データなど、アプリケーション向けの複雑なクエリや関連付けの実行と答えている。
同レポートは「これによって、リアルタイムデータの分析能力だけでなく、最新データから実際のトレンドやその意味を理解するために必要となる過去データとの比較能力の必要性も浮き彫りになっている」と記している。
また企業における今後の計画としては、IoTにも重きが置かれており、調査対象の55％が同分野でマシンデータアナリティクスをさらに活用していきたいと答えている。
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。
