EY Advisory
EY Advisory ビッグデータ ―企業競争力の新たな源泉 アドバイザリー事業部 公認会計士 公認情報システム監査人 長尾大輔 • Daisuke Nagao 1991年、当法人に入所。政府開発援助関連アドバイザリーで、組織・制度改革の専門家として活躍。特に、ポーランドで実施された国 有鉄道民営化計画調査では、その調査結果を高く評価され、ポーランド共和国運輸貢献者名誉賞を受賞。組織改革の分野での実績には定 評があり、現在はデータ分析や経営管理に関連した分野で、クライアントの活動を支援している。 Ⅰ はじめに 入、利用している企業の数は、まだ限られているもの の、この技術に対する信頼度や認知度は上昇傾向にあ データを有効に活用することが企業競争力の源泉と ります。回答者にさまざまな観点から自社の対応能力 なる時代が来つつあります。現在、多くの企業では、 を評価してもらったところ、＜図1＞のとおり、ビッグ 各種情報を集約し、統計的な分析を実施し、将来予測 データ技術は「近く普及する技術」に分類されました。 を行っています。ビッグデータは、企業の競争や業務 多くの企業がビッグデータ関連技術を、業績改善や競 の在り方を根本から変えていくことが予想されます。 争優位性を生み出す機会として捉えているようです。 データに対して投資を行い、データから価値を引き出 せる企業が、さらなる競争力を手に入れることになる Ⅱ ビッグデータがもたらすメリットとリスク と考えられます。 EYによる「2013年 グローバル情報セキュリティ サーベイ」の結果によれば、ビッグデータを実際に導 不正調査・検知に関するデータ分析手法として、 フォレンジック・データ・アナリティクス（FDA）と 呼ばれる技術があります。この技術は、増大するデー ▶図1 先進技術とトレンドの全体像 現行の技術 タ量や、複雑化するビジネスや規制環境への対応を迫 将来登場する最先端技術 近く普及する技術 （データポイントのサイズは回答者の重要度を表す） られている企業にとって、強い味方となるはずです。 70 対 応 60 能 力 に 50 対 す る 40 信 頼 度 30 ︵ 回 答 者 20 の 割 合 10 ％ ︶ 0 ソフトウェアアプリケーション 現行の技術▶ スマートフォン およびタブレット オンラインアプリケーション ソーシャルメディア ビッグ ◀近く普及する技術 データ 個人使用のクラウドの活用 クラウドサービス仲介事業 画像認識技術 モノの インターネット 電子マネー サイバーヘイブン 10 30 40 や企業取引の停止、データの可視化などを統合した不 決定を迅速に行えるようになります。 ビッグデータ革命は、企業に多大なメリットをもた らすと考えられますが、その利用には相応のリスクが 伴うことを忘れてはなりません。ビッグデータの活用 ▲ 将来登場する最先端技術 20 分析処理エンジンを使用すれば、不正が疑われる支出 正監視機能の導入が可能となり、ビジネス上で重要な 企業用アプリケーションストア サプライチェーンマネジメント 一例を挙げると、FDA技術の一つであるリアルタイム に当たっては＜図2＞に示すような、新技術や外部環 50 60 技術とトレンドに対する精通度（回答者の割合％） 出典：EY「2013 年 グローバル情報セキュリティサーベイ」 14 情報センサー Vol.98 November 2014 70 境の利用に伴う新たなリスクが伴います。 ▶図2 ビッグデータ利用に伴う関連リスクのイメージ （従来のデータの流れ） マニュアル 入力 システム センサーデータ 新技術 分析ツール DWH＊1 ユーザー 新技術・外部環境の 利用に伴うリスク データ分析専門家 SNS＊2 インターネット環境 クラウドDWH 外部 分析ツール 外部環境 ＊1 データウエアハウス ＊2 ソーシャル・ネットワーキング・サービス Ⅲ 七つの項目 ビッグデータに潜む可能性と危険性を理解・解決す るために、幾つかの事例から得られた帰納的な帰結と して、次に掲げる七つの重要な項目について、留意す る必要があると考えられます。ビッグデータの本格活 用に取り組む際は、事前評価として次のチェック項目 を確認することをお勧めします。 1. ガバナンス • データガバナンス体制は、データの所有者および 消費者の位置付けや定義の変化に対応したものと なっているか し、解釈することができる人材がいるか • 従業員は、データに基づく意思決定という新たな パラダイムに転換する準備ができているか 6. セキュリティ けんろう • セキュリティインフラは、堅牢性と、データ量の増 加に対処できる柔軟性の両方を備えているか 7. プライバシー • ビッグデータ情報の所有者や、情報を使用すること についての承諾の要否は明確になっているか • ビッグデータの保存・利用方法によっては、重大 なプライバシーの問題が生じる可能性があること を理解しているか • データガバナンスは、データのライフサイクルの 各工程におけるリスクに対応しているか 2. マネジメント • ビッグデータに関連した新しい技術や手法を扱う ことができるスキルや内部機能があるか • ビッグデータの特性である量、種類、速度などを 十分に管理できる体制が整っているか 3. クオリティー • 採用している手法は、非構造化データに十分対応 できるものか • ビッグデータの利用に関する目標を達成するため には、どの程度のデータ品質が必要か検討できて いるか 4. アーキテクチャー • ITインフラは、ビッグデータに関連した戦略に対 Ⅳ おわりに 従来のシステムやアプローチでは迅速性や柔軟性に 欠けるため、複雑かつ圧倒的な量のビッグデータには 対応しきれません。これに対応するためには、前記 チェックリストを活用して課題を把握し、変革してい くことが必要です。 企業の成功は、必要な情報を必要なタイミングで活 用できるかどうかにかかっています。ビッグデータの 活用により、企業は、より効果的な意思決定が可能に なります。経営管理を中心とした業務の進め方や、市場 競争の在り方も、時代とともに変わっていくでしょう。 応できるものか • ビッグデータを扱うために必要な処理能力や保存 能力を柔軟に変更できるか 5. 活用 • ビッグデータの分析結果を正しく扱い、モデル化 お問い合わせ先 アドバイザリー事業部 Tel：03 3503 3500 E-mail：[email protected] 情報センサー Vol.98 November 2014 15
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