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トライ&エラーによる真のビッグデータ活用を実現する知的プラットフォーム「Mµgen」

ZDNET Japan Ad Special

2015-11-30 17:30

ビッグデータ活用が進まない理由を「Mµgen」が解決

 ビッグデータ活用というキーワードが広がり、すでに知らない人はいない状態である。然しながら実際に活用段階に入ったという例はまだそう多くない。その原因は何だろうか。

 「ビッグデータ活用が進まない最大の理由は、ビッグデータから価値を得る方法がわからないためです」と指摘するのは、スマートインサイト株式会社 マーケティングマネージャの石家丈朗氏だ。

 ビッグデータは、データだけがあってもビジネスに役立てることはできず、必ず分析が必要となる。加えて、社内にある各種システムの情報と組み合わせた分析が重要である。だがそれをスムーズに実現するためには、いくつかの壁を超える必要があった。

 「DWHを構築して分析するというのが定番でしたが、まずDWHの構築は非常に時間がかかります。しかも構築して終わりというものではなく、メンテナンスが継続的に必要です。構築同様、メンテナンスも時間がかかり、ビジネスのスピードにマッチしません。そもそもビッグデータの中身を明確に理解していることは少なく、何かがあるだろうという期待や予測があるだけです。必然的に試行錯誤を繰り返すことになります。従ってトライ&エラーができる環境を構築できなければ、真のビッグデータ活用にはつながりません」(石家氏)

 これを実現してくれるのが「Mµgen(ミュージェン)」だ。オンプレミスの社内システムはもちろん、クラウド環境、ハイブリッド環境にある業務システムの構造化データや、グループウェア、また、SNS上のテキストデータ等をビッグデータ(IoTデータ等)とも融合し、その関連性の発見や分析を手軽に行えるようにしてくれる。さまざまなデータを仮想統合した上で横断的に活用できるため、ビッグデータと既存のシステムを合わせて企業に必要な情報を短時間に提供できる全く新しいツールである。

様々なユースケースを実現するEnterprise Data Graph と SMART DataChain®

 「製造業では特に顧客動向把握と満足度向上や設計・製造品質向上で需要があります。前者ではIoTデータから顧客の行動パターンを把握し、製品やサービスに反映し顧客満足度向上につなげます。後者では顧客の声(トラブルコール等)から設計・製造・市場の全データを迅速に横断探索し原因追及を経て改善することでリコール対策につながります。旧来のシステムでは結果が出るまでに多くの時間がかかりますが、Mµgenを利用すればより速く、柔軟な分析ができるので対応力に差が出ます。また、工場生産性の向上のために、現場の改善活動促進や設備稼働率の向上といった使い方をされることもあります」と石家氏。

 「Mµgen」はマーケティング分野でも効果的に活用ができる。多様な情報を活用した販売施策の実現や、ユーザーニーズの迅速な把握や風評被害の抑止といったニーズに、トライ&エラーを繰り返しながら分析を行える「Mµgen」は大きな力を発揮する。

 「このように、ビッグデータから有益な情報を探し当てるのが、Mµgenのデータの関連性を自律的に発見するEnterprise Data Graphと、関連性を持ったデータディスカバリを実現するSMART DataChain®という機能です。簡単にいえば、まずMµgenがデータの関連性を自動的に見つけてくれます。それを参考にさらに分析し、人が気づいた関連性を加えることでより深い分析や発見ができるのです。最初に明確な設計をすることは困難でも、スパイラルに、関連性をもって可視化しながら、試行錯誤する(精度を上げる)アプローチができます。」と石家氏は語った。

今 求められる柔軟なシステムの実現

 ビッグデータを活用したいと思いながらも手を出せずにいる企業はもちろん、現状の活用状況に不満がある企業にとっても「Mµgen」は魅力的な製品だ。ビジネスのスピードが加速している今、時間をかけてじっくりと分析することより、繰り返しトライしながら試行錯誤し、新しい発見をもたらすものが求められている。「Mµgen」が強みを発揮するのは、こうしたより柔軟なシステムが必要とされる場面だ。

 「業務部門はやりたい事があっても、仕様にまでは落とし込めません。その要望を受けて実現する情報システム部門から見れば、社内にはサイロ化されたシステムが散在していて、情報の抽出や加工をどうすればよいのか悩むところでしょう」と石家氏。それを解決できる「Mµgen」は非常に注目されており、7月の発表後すでに10社近くが採用を決定しているという。

 「DWH、BI、セルフサービスBI、ディスカバリツール等を検討して、多様な情報を統合し、分析しようとしている人に取っての朗報です。」と石家氏は「Mµgen」の有用性を強調した。

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