リアルタイムに時々刻々と生成される大量のデータから、いかに知見を見出してビジネス戦略に生かすか――。ビッグデータ活用が情報システムの在り方と企業戦略を大きく変えようとしている。データ分析ソフト大手のSAS Institute Japanに、注目を集める“ビッグデータ”をどのように捉えているかを聞いた。
ビッグデータ活用について、どのように捉えているか。
北川 裕康氏
（北川）ビッグデータが注目を集める背景には、顧客から見た場合に二つのニーズがあるためと考えている。より高速にデータを処理したいという需要と、データを分析して活用したいという需要だ。当社としては、大量のデータを分析・活用したいというニーズにどうお応えするかだと捉えている。
データ分析という観点では、ビッグデータ活用はいきなり始められるものではない。従来から分析をしっかりやってきた企業が、次に取り組むべきテーマなのではないか。そのため、ビッグデータという切り口においても、より高いレベルの分析力を顧客に得ていただくというのが当社の役割である。
ビッグデータがブームになっているので、ビッグデータでいきなり何かが起こると思っている人がいるかもしれない。そうではなく、ポイントは分析の成熟度が高くなることである。このため当社では、ビッグアナリティクスという言葉も使っている。
ビッグアナリティクスと従来のBIの違いは。
当社では、従来からのBI（SAS Instituteでは、アドバンスドアナリティクスと呼ぶ）とビッグアナリティクスの差異を次のように考えている。
最大の違いは、当然ながら、データ量。従来からのアドバンスドアナリティクスは、過去の履歴を分析することで、機会を予測してそれに対するアクションを強化するものである。ただし、分析時のデータ量が膨大になり、今までの企業のリソースを超えるケースが出てきた。これに対処するのがビッグアナリティクスだ。そのため、ハイパフォーマンスコンピューティングの分野で大量データを処理できる仕組みが必要になる。具体的には、データの処理部分の並列化とインメモリー化を果たした製品だ。
膨大なデータの活用事例を教えてほしい。
例えば、当社が多くの実績を持つ金融分野。この分野では、大量データの高速処理というニーズは確実にある。ストレステストといったリスク管理でのシミュレーションなどだ。このほかにも通信業でのトラブル予測や大規模小売業での購買行動分析などが考えられる。
ビッグデータ活用は新しい分野なので、活用事例の広がりについては、どれだけ顧客が想像力を持ってシステムを作っていけるかによるだろう。例えば、スマートグリッドのメーターから取得したデータの分析・活用なども考えられる。ソーシャルメディア、オンラインゲーム、センシングデータなどの分野もあり得るだろう。
