そもそも小売業の成功するビッグデータとは?

そもそも小売業の成功するビッグデータとは?

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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

事業計画を作成すると
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本題へ

大学でも教えているビッグデータ活用法という定義ですが、いままでのデータとはいったい何が違うのでしょうか?

ビッグデータというキーワードは、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?
ビッグデータは単に量が多いだけでなく、TwitterやFacebookなどのSNSや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、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。

つまり、ビッグデータは、構造化・半構造化・非構造化のカテゴリーに分かれます。

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が生まれました。

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統計数理研究所の樋口知之先生が使われているのが第4の科学です。

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。

これまでの科学的思考スタイルの王道は理論や定理に基づいた演繹的な事実や現象の解明がメインでした。

しかしながら、世の中には方程式もないところで大量データから関係式を近似的に作っ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。
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。

私は、この帰納的アプローチをデータ管理や意味管理といったメタデータのマスターのデータとして使えないかと考えています。

あまりにも膨大で発散してしまったデータ項目を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、いままでのデータに比べ、3つの部分に違いがあります。

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ることで、従来のシステムでは取り扱うことが困難だったのです。

現在では、ビッグデータの5Vと言われており、
量(Volume)
速さ(Velocity)
種類(Variety)
正確さ(Veracity)
価値(Value)

がビッグデータの定義となっています。

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ABOUTこの記事をかいた人

西村公児

株式会社ルーチェ代表取締役   年商600億円の上場企業の通信販売会社 で販売企画から債権回収のまで16年経験。 その後、化粧品メーカーの中核 メンバーとして5年マーケティングに参画。 大手エステ系企業の通販ビジネスのサポート で200%売上アップ。 ニュージーランドのシンボルフルーツ企業の 販促支援でレスポンス率を2倍アップ。 某健康食品会社の事業開発及び通販支援で 新規会員数が2,000名増加など、 通販ビジネスと、売れる商品開発のプロ として誰もが知る有名企業の ヒット商品の誕生に多数関わる。 売れる商品を発掘し、ヒット商品に変える 独自メソッド 「ダイレクト通販マーケティング理論」 を提唱。 中小企業から中堅企業をメインに、 企業に眠る“売れる商品”の発掘を数多く サポートしている。 国内の注目ビジネスモデルや経営者に焦点を 当てたテレビ番組「ビジネスフラッシュ」に出演。 また、著書にはベストセラーとなった、 伝説の通販バイブル(日本経済新聞出版社)がある。