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今、知っておきたい、間違いのないビッグデータ活⽤用術とは？ 社内に蓄積した膨⼤大なデータを 活⽤用するための 正しい５つのステップ 〜～データの「蓄積」から「活⽤用」につなげるために〜～ ⽬目次 本資料料の⽬目的 ■ 1章 ビッグデータ時代の今、⾃自社内の膨⼤大なデータを活⽤用したい企業が直⾯面する課題 ●社内に蓄積された⼤大量量のデータを活⽤用したいと考える企業が増えている ●“ビッグデータ”活⽤用している企業は、このようなメリットを得ている！ ●⼀一⽅方で、データ活⽤用できていない企業も多い…その課題とは？ ■２章 ビッグデータの活⽤用に成功するための５つのステップ ●貯まったデータをどうするのか？…活⽤用までの5つのステップを紹介 ①ステップ１：ビジネス上の⽬目標を設計 ②ステップ２：⽬目標達成のために必要な戦略略を定義 ③ステップ３：⽬目標に対し、具体的な指標を定義 ④ステップ４：具体的な分析レポートの定義 ⑤ステップ５：システム構築 【参考】戦略略マップはこう作る！ ■３章 ビッグデータ活⽤用成功への「もう１つのカギ」…ベンダの選定へのヒント ●「何がしたいの？」「何ができるの？」…企業とベンダの意識識の乖離離 ●データ活⽤用成功のステップを順調に進めるためにも、ベンダ選びは重要 ●データを最⼤大限に活⽤用できる「製品」を選ぶ視点を持とう ・QlikView活⽤用のすすめ ●アイウェイズが選ばれる理理由 ●アイウェイズの豊富な分析事例例 ●プロモーション領領域に特化、博報堂と共同開発した「HAKQEN」とは ・ 「HAKQEN」の特⻑⾧長 会社概要 本資料料の⽬目的 いよいよ考えたい「ビッグデータ活⽤用」、 そのための⼿手段とステップとは？ 「ビッグデータ時代」と世間で⾔言われる通り、多くの企業が社内に蓄積された様々な データを活⽤用し、製品開発、販売戦略略など様々なビジネスに役⽴立立てたいと考える企業 が増えています。 しかしそのためには“ハードル”がいくつも存在し、なかなか活⽤用フェーズまでたどり つける企業も多くはないようです。実際に活⽤用を検討しても、何から着⼿手したらいい のか、どんな考え・⼿手順でシステム構築が必要なのか分からない … という事態に陥っ ていないでしょうか？ →そこで本資料料では、喫緊の着⼿手が望まれる「ビッグデータ活⽤用」ついて解説すると ともに、成功するためのステップをご紹介。 また、ビッグデータ活⽤用の先駆者として多くの事例例を実践し、その経験とノウハウを 武器に、現在多くのビッグデータ活⽤用成功を⽀支援しているアイウェイズが提供する分 析ツール、クラウドサービスについても解説しています。 3 １章 ビッグデータ時代の今、 ⾃自社内の膨⼤大なデータを 活⽤用したい企業が直⾯面する課題 4 1章 ビッグデータ時代の今、⾃自社内の膨⼤大なデータを活⽤用したい企業が直⾯面する課題 （1）社内に蓄積された⼤大量量のデータを 活⽤用したいという企業が増えている ●ユーザーの⾏行行動から、ビジネスのヒントを⾒見見つける 企業でのIT化が進むとともに、企業内のあらゆる情報 がデータ化されています。 例例えば、店舗での販売実績データ（POS）、店舗での お客様の買い物⾏行行動データ、ECサイトでの購⼊入履履歴 データ、Webサイトに訪問する消費者のアクセス履履歴 データ、SNS上のデータ、メール・電話・Webサイト におけるユーザーとのコンタクト履履歴データ…など、 すでに膨⼤大なデータが社内に存在しています。 この膨⼤大なデータを分析して、ユーザーの志向、購買 ⾏行行動を可視化することで、新しい傾向や気付きにつな げ、製品開発や販売戦略略に活かし成功する企業も出て きています。 【参考】 企業はビッグデータを どのように⾒見見ているか？ l 約6割の企業がビッグデータの活 ⽤用を組織的な検討課題と認識識して いる。 l 活⽤用企業は、BtoB企業（49％） より、BtoC企業（64％）におい て⾼高く、企業規模が⼤大きいほど⾼高 くなる傾向に。 l 活⽤用の領領域は「マーケティング （26％）」「経営管理理（20％）」 で、他には「商品企画・開発」 「戦略略策定」「営業」「販売促 進」など。 ※野村総合研究所（2012年年8⽉月） 「ビッグデータの利利活⽤用に関するアンケー ト調査」より 5 1章 ビッグデータ時代の今、⾃自社内の膨⼤大なデータを活⽤用したい企業が直⾯面する課題 （2）”ビッグデータ”活⽤用している企業は このようなメリットを得ている！ ●リコメンドによる売上アップや、商品開発、販売戦略略に 例例えばAmazonなどのショッピングサイトで利利⽤用されてい るリコメンドシステムは、ユーザーの購買情報、商品の閲 覧状況をリアルタイムに分析し、おすすめ商品を掲載して います。 ビッグデータの活⽤用はこのように、流流通業・⼩小売業での事 例例が多く、ほかには、⾦金金融業、医療療分野、学術分野での活 ⽤用が進んでいます。またビッグデータをマーケティングに 活かして、ソーシャルデータをCRMやERPなどの基幹系シ ステムとも連携させるような取り組みも始められています。 今や⼤大企業を中⼼心に「マーケティング」「経営管理理」「商 品企画・開発」「戦略略策定」「営業」「販売促進」への取 り組みが実施されているのです。 流流通・⼩小売 ・プロモーション分析 ・リコメンド ・商品企画 製造 ・需要分析 ・品質 ・商品企画 通信・放送 ・ログ分析 ・視聴率分析 ・ネットワーク解析 メディア・ サービス ・アクセス分析 ・コンテンツ分析 ・ソーシャルメディア 分析 ⾦金金融・保険 ・取引分析 ・リスク分析 ・不正チェック 公共 ・気象・地震データ 分析 ・エネルギー分析 ・リスク分析 6 1章 ビッグデータ時代の今、⾃自社内の膨⼤大なデータを活⽤用したい企業が直⾯面する課題 （3）⼀一⽅方で、データ活⽤用ができていない企業も多い … その課題とは？ ●社内の推進体制とノウハウ・スキルの不不⾜足が⼤大きな課題！ ビッグデータ活⽤用の社内の推進体制は「既存部署」「個⼈人担当者レベル」で活動し ている企業が多く、「新設部署」「組織横断のチーム」…等、専任チームを設⽴立立し ているという企業は少ない状況です。つまり、ビッグデータ活⽤用のノウハウ・スキ ルを持つスタッフも部署もないというわけです。その結果、次のような課題が⽣生じ、 取り組みが少ない…という場合も少なくありません。 ＜ビッグデータ活⽤用が進まない理理由＞ n 具体的に何に活⽤用するかが明確でない n 投資対効果の説明が難しい n 担当者のスキル不不⾜足 n ビジネスとデータの両視点で検討できる⼈人材の不不⾜足 n 担当者の⼈人数不不⾜足 n 受け⽫皿となる組織が存在しない …など そこで次章では、ビッグデータ活⽤用に成功するためにどうすべきなのか、５つのス テップを通じて考えてみましょう。 7 2章 ビッグデータの活⽤用に 成功するための５つのステップ 2章 ビッグデータの活⽤用に成功するための５つのステップ （1）貯まったデータをどうするのか？ … 活⽤用までの5つのステップを紹介 ●まずは⽬目標設計がはじめの⼀一歩 この章では、ビッグデータ活⽤用成功のために実践したい5つのステップと、そのステッ プをもとにした戦略略マップについて説明します。ポイントは、定性⽬目標と定型⽬目標を ベースにシステム構築を進めること。次ページでその詳細を解説します。 ステップ１ ビジネス上の⽬目標を設計 ステップ２ 戦略略を定義 ステップ３ 評価指標を定義 ステップ４ 各種分析レポートを定義 ステップ5 システム構築 9 2章 ビッグデータの活⽤用に成功するための５つのステップ ステップ１ ステップ２ ステップ３ ステップ４ ステップ５ ビジネス上の⽬目標を設計 ビッグデータを活⽤用して企業として何をすべきか、まずは⼤大きい⽬目標を設計します。 この時点で⽬目標を明確にすることが、ビッグデータ活⽤用成功の第⼀一歩といえます。 →⽬目標の例例：ECサイト売上アップ 戦略略を定義 ⽬目標を達成するために必要な戦略略を定義します。 ここでは、「定性的」な⾔言葉葉により考えることになります。 →例例：新規ユーザーの獲得、リピート注⽂文の増加、購⼊入⾦金金額のアップ…など 評価指標を定義 戦略略マップ （次ページ） にまとめる ⽬目標に対して具体的な指標を定義します。「定量量的」な指標で、継続的にPDCAを 回し、常にモニタリングするようにします。 →例例：新規ユーザー数アップ、リスティング広告、コンバージョン率率率…など 各種分析レポートを定義 具体的な分析レポートを定義します。会議等でデータ活⽤用の効果などが⼀一⽬目でわ かるような、グラフィカルなレポートがおすすめです。 →例例：新規ユーザー数レポート、コンバージョンレポート…等 システム構築 分析ツールにより、システムを構築します。 10 2章 ビッグデータの活⽤用に成功するための５つのステップ 【参考】戦略略マップはこう作る！ 下記は、前ページのステップをもとに、某ECサイトが各項⽬目ごとの⽬目標値を設定し、 分析レポートまでの戦略略マップを作成したイメージです。 ECサイト売上アップの戦略略マップの事例例 ビジネス上の⽬目標 戦略略（定性） 評価指標（定量量） 分析レポート ECサイト売上アップ 新規ユーザーの獲得 新規ユーザー数アップ 新規ユーザー数レポート 年年齢 × 性別 × 居住地 リピート注⽂文の増加 購⼊入⾦金金額のアップ （クロスセル） リスティング広告 コンバージョン率率率 コンバージョンレポート ワード × 商品別 × 時間帯 ソーシャルメディア 誘導率率率のアップ コンバージョンレポート 媒体別 × 商品別 リピート率率率 リピーター数レポート 年年齢 × 性別 × 居住地 メールマガジン コンバージョン率率率 コンバージョンレポート 媒体別 × 商品別 リコメンド コンバージョン率率率 コンバージョン額レポート 商品 × ⾦金金額 ⽬目標と、分析する評価指標をベースにレポートを作成することが重要！ 11 3章 ビッグデータ活⽤用成功への 「もう１つのカギ」… ベンダの選定へのヒント 3章 ビッグデータ活⽤用成功への「もう１つのカギ」…ベンダの選定へのヒント （1）「何がしたいの？」「何ができるの？」 …企業とベンダの意識識の乖離離 ●⽬目標、戦略略、指標のないプロジェクトは進まない！ データを使って 何ができるの？ よくある、企業側からの質問として、 このようなものがあります。 「そのツールで何が⾒見見えるのですか？」 「集めたデータをどう組み合わせるのですか？」 それに対するベンダ側の回答が、下記。 「何がしたいのですか？」 「そもそも⽬目的は何ですか？」 …これでは、話は堂々巡りで前に進みません。 何がしたいですか？ なんでもやりますよ！ だから、 何ができるの？ いかようにも やりますよ！ だから… 企業の ⾔言い分 ですから… ベンダの ⾔言い分 社内のビッグデータをどう活⽤用して、どのような答えを導き出したいのか、企業 は⽬目的を明確に持つべき…というのはわかっていますが、それは難しいのが実情 で、先に進めない企業が多いのが実情です。 しかし、ベンダの選定次第で、その先に進めるとしたら――。 13 3章 ビッグデータ活⽤用成功への「もう１つのカギ」…ベンダの選定へのヒント （2）データ活⽤用成功のステップを 順調に進めるためにも、ベンダ選びは重要 ●会話が“堂々巡り”になるベンダばかりではない 「何をしたいか」という部分でつまづく企業が多いのも事実ですが、多くの企 業は、当然ながらまったくビッグデータの活⽤用イメージを持っていないわけで はありません。いくつかのパターンを経験することで、⾃自社がどのようにビッ グデータを活⽤用していくか、具体的に⾒見見えてくる例例も多いのです。 そこで、次のようなことができるベンダを選定することがおすすめです。 ＜ベンダ選定のポイント＞ n 経験豊富で、⾃自社独⾃自の⽬目標、戦略略策定にアドバイスがもらえること n 「数値がこうなっている」というのではなく、次のアクションを教えてくれる n 他社の分析シナリオ、事例例を紹介してもらえる n 下記の3つの⼒力力をバランスよく備えている ・コンサルティング ・システム開発 ・運⽤用サポート 14 3章 ビッグデータ活⽤用成功への「もう１つのカギ」…ベンダの選定へのヒント （3）データを最⼤大限に活⽤用できる「製品」を選ぶ視点を持とう ●ビッグデータを活⽤用するには、BIツールの利利⽤用が必要 データ活⽤用の際には、⼀一般的にBI（Business Intelligence）ツールが使われます。 これは、「OLAP（Online Analytical Processing）」と呼ばれる分析機能で、⼤大量量 のデータを、⾃自分の⾒見見たい視点で多⾯面的に集計、分析するツールです。 その中でも、エンドユーザーが使いやす いツールとして注⽬目を集めているのが 「QlikView」です。このツールを活⽤用す ることで、例例えば情報システム部⾨門に帳 票データ作成を依頼しなくても、エンド ユーザー⾃自⾝身が独⾃自の視点でデータを分 析し、業務上の意思決定を迅速にこなせ るようになるでしょう。 ここでは、注⽬目の「QlikView」がよくわ かる Webサイト「QlikViewナレッジ」 をご紹介しますので、ぜひ、ご覧くださ い。 QlikViewナレッジはこちら http://iw-‐‑‒qlikview.com/ 15 3章 ビッグデータ活⽤用成功への「もう１つのカギ」…ベンダの選定へのヒント （4）アイウェイズが選ばれる理理由 ●ビッグデータ分析に多くの経験と実績を持つ 前ページで取り上げた「QlikViewナレッジ」を運⽤用するとともに、P14の「ベンダ選定 のポイント」の項⽬目をすべて備えたベンダ…それが、アイウェイズ社です。同社では、 すでに多くの企業でビッグデータ活⽤用実績を持っています。 また、P13のようにユーザーの⽬目標などが曖昧な場合でも、過去の事例例や経験をもとに、 それぞれの企業に合ったビッグデータ活⽤用の⽬目標を導き出し、分析、運⽤用まで「何がで きるか」を具体的に提案できる⼒力力を持っています。 それには、⾼高い技術⼒力力と経験が必要ですが、アイウェ イズ社では、その双⽅方をフル活⽤用して、企業のビッグ データ活⽤用のトータル⽀支援が可能なのです。 コンサルティング システム構築 アイウェイズについて詳しくはこちら http://www.i-‐‑‒ways.co.jp/ 運⽤用サポート ３つの⼒力力をバランスよく 兼ね備えているアイウェイズ社 16 3章 ビッグデータ活⽤用成功への「もう１つのカギ」…ベンダの選定へのヒント （5）アイウェイズの豊富な分析事例例 ●ECサイト購買分析 Point:「購買」シートから「顧客」「商品」への連携！ ダッシュボード：KPI分析 ●商社売上分析 Point: ダッシュボードの絞り込みとGoボタンで原因追究 ダッシュボード：部⾨門・顧客業種・商品カテゴリーでの絞り込み ＊主な構築事例例 ほかにも多数の事例例があります。 ●販売チャネル分析 Point:顧客ランク・RFMからの絞り込みとリストの連動 ダッシュボード：エリア・商品分類での絞り込み ●⽣生産管理理 Point:⽣生産管理理のあらゆる指標を⾒見見える化 ダッシュボード：⼯工場・製品部⾨門・製品群での絞り込み 17 3章 ビッグデータ活⽤用成功への「もう１つのカギ」…ベンダの選定へのヒント （6）プロモーション領領域に特化、 博報堂と共同開発した「HAKQEN」（ハッケン）とは ●連想型分析ツール「QlikView」をクラウド化したサービスです。 マーケティング分野にノウハウのある「博報堂グループ」 BI（Business Intelligence）分野にノウハウのある「アイウェイズ」 が共同サポートする「プロモーション領領域に特化したクラウド型分析サービス」です。 ●「HAKQEN」6つの特⻑⾧長 「HAKQEN」画⾯面イメージ ・業界専⾨門の分析コンサルタント ・50以上の豊富なテンプレート ・連想型分析ツール「QlikView」を活⽤用 ・⾼高速処理理に対応したインフラを提供 ・コストを最⼩小限に（20万円/~∼） ・短期間での早期⽴立立ち上げ（最短2週間） 18 会社概要 名 称 アイウェイズ株式会社 所在地 〒160-‐‑‒0023 東京都新宿区⻄西新宿３－２－７ KDX新宿ビル10Ｆ 電 話 03-‐‑‒5909-‐‑‒1320 代表取締役社⻑⾧長 遠⼭山 功 創 ⽴立立 2005年年12⽉月 資本⾦金金 1,000万円 事業内容 沿 ⾰革 コンサルティング データマネジメント、プロジェクトマネジメント、Webマーケティング システム開発 ビジネスインテリジェンス（BI）、DWH、CRM、SFA、 Webシステム(キャンペーン、EC、アンケート、クーポン) 製品／サービス QlikView、HAKQEN、Talend、SalesForce、AREAL、smartsurvey 2008年年 8⽉月 プライバシーマーク取得 2010年年11⽉月 セールスフォースドットコムとパートナー契約を締結 2011年年 6⽉月 ベストベンチャー１００に選出 ベンチャー通信主催 2012年年10⽉月 Talendパートナー契約を締結 2012年年11⽉月 クリックテック・ジャパンとBI 製品「QlikView」の国内 販売代理理店契約を締結、販売を開始 2013年年 9⽉月 BIクラウドサービス「HAKQEN」を開始 2013年年 9⽉月 QlikViewナレッジを開設 19 19 本資料料についてのお問い合わせや、 「ビッグデータ活⽤用」に関するご相談は下記までご連絡ください。 アイウェイズ株式会社 営業部 電話番号：03-‐‑‒5909-‐‑‒1320(代表) E-‐‑‒Mail:qlikview@i-‐‑‒ways.co.jp アイウェイズについて詳しくはこちら http://www.i-‐‑‒ways.co.jp/
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