ビッグデータ課題と最善の解決策とは？

皆さんはあまり気にしていないかもしれないが、私たちは現在、これまでの全歴史の中で最も多くのデータを生み出している。毎秒4万件のGoogle検索クエリが送信され、その総量は毎年約12億件に達する。そして、これは他のデジタル・プラットフォームやソースに関係なく、グーグルの検索エンジンのみを対象にしたものである。2022年に更新されたレポートによると、収集されたデータの99.5％は見放されたまま、利用も分析もされていない。もったいないことだ。したがって、膨大かつ急速なデータの増加は、間違いなくdata analytics分析とビジネスインテリジェンスの必要性を高める結果となり、ビッグデータ分析の概念が現れ、誇大宣伝されるのはこの時である。

今日のビジネス界において、ビッグデータはもはや奇妙な概念ではない。それどころか、2022年には世界のビッグデータ産業が274.3億ドルに達すると報告されたように、多業界におけるその成長と人気は、あらゆる想像と予測を超えている。さらに、ビッグデータ技術はビジネスのデジタルトランスフォーメーションの次の波を促進し、様々な業界が将来繁栄するための新たな機会を切り開くことが大いに期待されている。Statistaよると、ビッグデータの世界市場は今後数年で拡大することが約束されており、おそらく2025年までに680億ドルという記録を打ち立てるだろう。ビッグデータの導入が急速に進み、それが有益なアプリケーションをもたらすにもかかわらず、多くの組織がビッグデータを最大限に活用する方法を見つけるのに苦労している。

ビッグデータの概念を簡単に振り返る

このトピックの初心者のために、ビッグデータを最も簡単な言葉で定義しよう。ビッグデータとは、構造化・非構造化された膨大な量のデータのことで、従来のデータベースやソフトウェア技術では扱えないほど、速いスピードで複雑なレベルで生成される。ビッグデータ導入の最終的な目標は、すべてのデータを分析し、生のデータから実用的な洞察を抽出し、ビジネスプロセスや意思決定のための価値ある情報に変換することである。

ビッグデータ分析の用途は多岐にわたるが、最も一般的なものには、予測分析とメンテナンス、ネットワーク・セキュリティ、顧客セグメンテーションとパーソナライゼーション、リアルタイムの詐欺検出などがある。それぞれのアプリケーションは、ソフトウェア開発、ヘルスケア、小売など、さまざまな分野のビジネスに独自の価値をもたらします。ビッグデータの導入によって企業が享受できるメリットもまた、業務効率の向上からマーケティング・キャンペーンの最適化、顧客体験の向上まで、多様で重要なものだ。しかし、より多くの企業がビジネスの成長を促進するビッグデータ分析の可能性に気づき始めた一方で、ビッグデータの活用を妨げる多くの課題にも直面している。

ビッグデータの最大の課題とその解決策

間違いなく、ビッグデータは幅広い有益なアプリケーションをもたらし、その台頭はすぐに止まる気配はない。しかし、それが有益であるのと同様に、ビジネスのためのビッグデータ・ソリューションの実装には、確かに多くの課題がつきまとう：

専門知識と熟練労働力の不足

ビッグデータという概念はますます浸透しつつあるが、複雑なツールや技術を多く含み、確かな知識と経験を持つ有資格の専門家を必要とするため、企業がこの分野に足を踏み入れ、使いこなすのは依然として困難である。残念ながら、現在のデータ専門家の人材プールは不十分で、需要の高まりと利用可能な労働力との間に大きなギャップがある。言い換えれば、データ専門家の不足は、企業、特に若い企業がビッグデータの世界に初めて参入する際に直面する最も大きな障害となっている。

さらに、企業がチームに必要とするのはデータサイエンティストやデータアナリストだけでなく、データエンジニア、ビッグデータアーキテクト、ビジネスアナリストなど、他の役割も含まれる。その結果、ビッグデータ・イニシアチブを指揮するための適切な人材を獲得することは、予想以上に困難であり、かつコストがかかる可能性がある。さらに、専門家の不足は、データ資産の管理の難しさ、データ品質の問題、誤ったデータ解釈、データガバナンスの欠如など、ビッグデータ導入時の落とし穴につながる可能性があり、これらすべてがビッグデータ・プロジェクトの成功を危うくする。

このような課題に直面したとき、人材不足とコストに関する問題を同時に解決できる最適なソリューションがあります。それは、オフショアまたはニアショアのアウトソーシング企業からビッグデータの専門家チームを雇用することだ。さらに、ソフトウェア・エンジニアの不足を克服する方法と同様に、企業はデータ・サイエンス教育に投資し、次世代のデータ・スペシャリストに備えるべきである。データガバナンス戦略がいかに優れていても、優秀な人材がいなければ何の意味もなく、何の成果も生まないことを常に忘れないでほしい。したがって、ビッグデータ導入プロセスの初期段階で、専門知識と人材不足という課題を克服すれば、ビッグデータ・イニシアチブを成功させるための良い土台を築くことができる。

ビッグデータのセキュリティとプライバシー

ビッグデータ・ソリューションの大きな利点とともに、ビッグデータのセキュリティやプライバシーに対する脅威やリスクも存在する。2022年のKPMGの調査によると、米国では62％の企業が2021年以内にデータ漏洩やサイバーインシデントを経験し、経済的損失を被っている。明らかに、企業はこれまで以上に大量の機密データを扱わなければならず、データは様々なソースから溢れ、管理・整理するのが困難になっている。そのため、データの誤操作や盗難からデータを保護する需要もそれに応じて高まっている。さらに、ビジネスの規模が拡大するにつれてデータはハイペースで増加するため、意思決定者はより良いデータ管理と活用のために、ビッグデータ・システムに多くのツールやテクノロジーを導入する必要に迫られている。さらに、より多くの企業がクラウド・サービスに移行しているため、データはサイバー犯罪者にとって脆弱なままとなり、潜在的な脅威やデータ侵害の入口となっている。

データのプライバシーといえば、ビッグデータの現在の代表的な課題のひとつでもある。懸念されるのは、データが誤って扱われ、非倫理的または違法な目的に使用されることで、個人のプライバシーが侵害される可能性があることだ。ヨーロッパとカリフォルニアにおける最近のGDPRとCCPA規制は、データプライバシーがいかに真剣に受け止められているかを示す良い例である。これらの地域の個人のデータを処理する企業は、データを保護し、これらの規制を遵守するための特別な措置を講じる必要があります。

そのため、企業はデータ漏洩やプライバシー侵害のリスクを最大限に防ぐために、適切なビッグデータセキュリティツールと戦略を導入する必要がある。データの暗号化、データ分類システムの構築、セキュリティ分析ツールの導入など、いくつかの事前対策を講じることで、企業はビッグデータセキュリティの脅威のリスクを低減し、貴重なデータ資産を保護することができます。

データの質の低さ

これはビッグデータの最も重要な課題の一つとして知られており、企業はデータ品質を見落としてはならない。品質とは、収集・保存されたデータが正確で、完全で、一貫性があることを保証するすべての側面を意味する。質の低い、偽の、あるいは無効なデータは、おそらく間違ったデータの解釈や、情報に基づかない意思決定につながり、結果的にビッグデータ・プロジェクトの成功を危うくする。ヒューマンエラー、不正確なデータ、欠落したデータ、重複したデータなど、データ品質に影響を与える要因は数多くある。

このようなビッグデータのリスクに対処するためには、適切なデータ品質管理を導入し、定期的に体系的なパフォーマンス監査を実施する必要がある。また、データクレンジングやデータエンリッチメント技術を利用して、ビッグデータの品質を向上させることもできる。

データサイロ

データ・サイロとは、互いに統合されていない孤立したデータ・リポジトリのことで、データの全体像を把握することを難しくしている。データがサイロに保管されていると、アクセス、管理、分析が困難になり、時間とリソースを浪費することになる。また、必要なデータを入手するために異なるチームが互いに依存しなければならないため、コラボレーションや意思決定の妨げにもなる。データのサイロ化の主な原因は、組織内の異なる部署間のコミュニケーションと調整の欠如である。例えば、マーケティング・チームはあるCRMシステムを使用しているが、営業チームは別のシステムを使用しているかもしれない。その結果、データの重複や不整合が生じ、顧客を360度把握することが難しくなる。

企業は、このようなビッグデータの課題を回避するために、データ統合をサポートし、異なる部門間のコミュニケーションを促進する、適切に設計されたデータアーキテクチャを持つ必要がある。また、データのサイロ化を解消する鍵は、すべてのデータが保存され、権限のあるユーザーがアクセスできる一元化されたデータ・ストレージを持つことである。

データ統合の問題

データ統合とは、複数のソースからのデータを単一のリポジトリに統合し、データの全体像を把握するプロセスである。ビッグデータ・プロジェクトでは不可欠なステップの1つであり、何が起こっているかを完全に把握することで、企業は情報に基づいた意思決定を行うことができる。しかし、異なるソースからのデータを統合することは、データの形式や構造が異なる可能性があるため、困難な作業となる。また、データを統合する前に対処しなければならないデータ品質の問題があるかもしれません。

このようなビッグデータの課題に適切に対処しようとするなら、企業はデータ統合戦略を持つ必要がある。また、データ統合プロセスを促進するために、データ仮想化やETLなどの適切なツールやテクノロジーを使用する必要がある。

不十分なデータガバナンス体制

データガバナンスとは、組織が膨大なデータを管理するために導入する一連の方針とプロセスのことである。データガバナンスには、データの開始から廃棄に至るまで、データ管理のあらゆる側面が含まれる。データガバナンスは、データが高品質であり、一貫したコンプライアンスに準拠した方法で使用されることを保証するために不可欠である。ガバナンスの欠如は混乱と混乱を招き、誤った意思決定をもたらす可能性がある。ビッグデータ・ガバナンスに共通する問題のひとつは、資金やリソースが不足しがちなことだ。多くの組織では、データを管理・ガバナンスするための専門チームが存在しない。その結果、刻々と変化するビッグデータの状況に対応するのに苦労している。

この課題を克服するために、組織は優れたデータガバナンスの実践とツールに投資する必要がある。また、データを管理するための明確な方針と手順を導入する必要がある。さらに、データガバナンスのために適切なリソースを割り当て、すべての利害関係者がデータガバナンスの方針を認識し、遵守するようにする必要がある。

内部抵抗

これは珍しいことのようだが、存在しないわけではない。これは、ビジネスがビッグデータ環境に移行し始めた初期段階にある組織内でしばしば発生する障害である。従業員の中には、ビッグデータとその潜在的なメリットを受け入れることをためらう者もいる。また、自分たちの知識や専門性を機械と共有することに抵抗がある場合もある。その結果、変化に抵抗し、新しいテクノロジーの使用や新しいプロセスに従うことを拒むかもしれない。

組織はまず、ビッグデータとそのメリットについて従業員の意識を高める必要がある。その後、従業員がビッグデータ技術の基本的な知識やビッグデータツールの活用方法を学び、価値ある知見を把握し、業務の効率化を達成できるよう、研修プログラムやサポートを提供する必要がある。

組織が直面する一般的なビッグデータの課題と、それらに対処するための最良の方法について説明しよう。ビッグデータは企業を大きく変える可能性がある一方で、それに伴う潜在的なリスクや課題も認識しておく必要がある。きちんとした戦略を立て、適切なツールやテクノロジーを使うことで、企業はビッグデータの課題を克服し、それを最大限に活用することができるだろう。