そもそも小売業の成功するビッグデータとは？

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単なる製品の販売を超えて
商品に社長の「らしさ」・「生き様」を
投影して、人の心に刺さるメッセージを
発信することで、小さな会社でも
小売業の変革を通販で実現する、

をビジョンに掲げ、
【共創価値を科学的にする】こと
を追い続けています。

あなたのビジョンと価値提供を
ギフトとして、最大限に引き出して

あなたの売上を最大化しながら
世の中をよりよく照らし、
お客さまと共に共創しながら、
「売れないを売れるに変身させる」をテーマに
通販プロデュース業と通販専門のコンサルティング業
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From：通販プロデューサーの西村公児
自宅のリビングにて

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ビッグデータという言葉の広がり

ビッグデータというキーワードがあります。 2011年始めごろから、急速に取り上げられるようになりました。

Googleトレンドによるとどうか。 日本語の「ビッグデータ」も、急速に検索されるようになっています。

ビッグデータは、これまでのデータとは何が異なるのでしょうか？
また、ビッグデータは単に量が多いだけではありません。 TwitterやFacebookなどのSNSのデータも含まれます。 GPSの位置情報や加速度センサーといった、非構造化データも含まれます。

また、非構造化のデータを含みます。 日々膨大に生成される、時系列やリアルタイム性のあるようなものまでを指します。

ビッグデータを定義する4つの段階

さらに、ある概念が生まれました。 ビッグデータは、新しい科学のパラダイムの歴史的な転換点であるという概念です。

そして、統計数理研究所の樋口知之先生が使われている言葉があります。 ビッグデータの分析技術である統計数理の、日本の総本山とも言える研究所です。 それが「第４の科学」です。

なお、この第4とは、西洋での4段階のパラダイムの問題解決方法のことをさします。

• 第1：数学的手法と経験的手法(モナド論的段階)
• 第2：理論構築(構造論的段階)
• 第3：シミュレーション(文脈論的段階)
• 第4：データ(パラダイム論)

というのです。

演繹法から帰納法への発想転換

しかしながら、世の中には方程式もないところがあります。 そこで、大量データから関係式を近似的に作ります。 そして、いろいろな予測サービスが提供できる帰納的推論が生まれています。

その分野として、環境、医療、ライフサイエンス観測などにおける事例になります。

高速のインターネット網の普及と、コンピュータの性能向上がありました。 それによってビッグデータの環境整備が整った結果、成果が出てきているのです。

簡単にまとめると、演繹法だけで化学を証明することができないということになります。
ちなみに、帰納法と演繹法の２つの世界を考える必要があるのです。

メタデータ管理という帰納的アプローチ

あまりにも膨大で発散してしまったデータ項目があります。 トップダウン一辺倒のアプローチでは無理だからです。

では、ビッグデータの定義とは何か。 いままでのデータに比べ、３つの部分に違いがあります。

ビッグデータを特徴づける3つの条件

• １つ目：データ量が多い
• ２つ目：データの種類が多い
• ３つ目：データの変化する頻度が高い

これらの条件が重なります。 それによって、従来のシステムでは取り扱うことが困難だったのです。

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