フロスト&サリバンでは、ビッグデータを「企業・機関における意思決定に役立つ見識を得るために、コンピュータアルゴリズム、プログラミング、統計モデリング技法などを用いて、有益かつタイムリーな相互関係、パターンやトレンドを見い出すためにデータ分析を行う一連のプロセス」と定義しています。今回の調査分析では、ビッグデータのハードウェア、ビッグデータディストリビューション、データ管理コンポーネント、アナリティクスおよびビジュアライゼーション、サービスを対象としています。フロスト&サリバンの分析によると、鉄道業界ではハードウェアに向けた投資額がソフトウェアを上回る予測となっています。
鉄道業界は、グローバルでビッグデータのベンダーに対して大きなビジネスチャンスを提供しています。一部の鉄道信号機の老巧化などに伴い、アナログからデジタルの鉄道システムへの移行が進みつつあります。リアルタイムでの活動記録やシステム統合を可能にするデジタル化への移行は、鉄道業界におけるビッグデータの導入を促進しています。
「鉄道業界におけるビッグデータの活用は、予測アナリティクスが中心となっている。また、鉄道インフラのセキュリティ改善を目的としたメディア・アナリティクスの統合も主要なエリアである」と、フロスト&サリバンの自動車・交通運輸部門のリサーチアナリスト、シャム・ラマンは述べています。
さらに、鉄道業界におけるビッグデータの活用は、運賃の管理、地理空間データ分析、運行スケジュールの管理、収益の管理といった領域にも拡大できます。ビッグデータが持つこの様な特性は、鉄道業界のビジネス構造を完全に転換し、複数の機能をシームレスかつ相互に連結させることを可能にします。
一方で、一部の鉄道業界ではビッグデータの導入が遅れています。関連するデータ構造やデータの種類を特定する方法、実行可能な意思決定を可能にするビジュアライゼーションの活用についての乏しい理解が、鉄道業界でのビッグデータの導入を遅らせる要因となっています。
鉄道業界の市場参加者は、ビッグデータを活用したビジネスモデルの変換に対応するために、これらの課題をクリアすることが求められています。鉄道業界のエコシステム全体におけるモバイルインターネットの急増によって非構造化データ量が今後増加する見通しであり、これはビッグデータのニーズ増大を提示しています。
「世界全体で2020年までに500億台のデバイスがインターネットに接続される見通しであり、これは2010年と比べて4倍近くに値します。鉄道業界は、ビッグデータを用いてこの様な外的環境に対応することが求められます」と、ラマンは述べています。
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