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ビッグデータ活用へとつながるコンサル経験

 他にも、地方の複数の企業、しかもいずれもが2番手である企業同士がアライアンスを組んでいるケースでの共通システムの開発も学びの多い体験だった。
 商品は共通のシステムで管理して在庫を適正にしたい。しかし地方によっては、例えば名古屋のように婚礼家具に派手なリボンを付けて親族にお披露目しながら届ける工夫がいる。それを効率よく行い、配送ルートも決定するような仕組みもシステムに組み込んだ。

 「このアライアンスのケースで非常に勉強になったのは、“地方の2番手企業同士が集って生きのびていく”という戦略的な経営課題を前にして、どこを戦略的に尖らせなければならないのかを考え、それをいかに効率的にシステムに織り込んでいくかということでした。それを見極め、選択と集中のシステム開発を進めて、アライアンス全体のシステムの最適化を狙う。こういう戦略的課題に応えられてこそITは真の力を発揮するようになります」

 実は則末の話はすでに、膨大なデータの中からより競争力を高める情報を発見・発掘するBI(ビジネス・インテリジェンス)や、最近話題のDWH、ビッグデータ活用などへとつながっている。則末はすでに、BIやビッグデータ活用の基礎的な要件を見抜いている。

アプリケーションコンサルタント 則末 修男

 例えば、鉄道会社のICカード。鉄道会社にすれば、沿線にお金を落としてもらうために情報を活用したいところだが、日時や乗車駅と降車駅は分かっても、それだけではなんら有意な情報にはならない。せめて駅舎の改築計画に反映できるぐらいだろう。
 また通信会社や銀行、クレジット会社などは膨大な情報を持っている。通話履歴、サイト閲覧履歴、ライフサイクルに沿った資金の入りと出、何を買ったかの決済情報等々。しかし、これらの会社から、「おっ、これは」と刺激を受けるような情報が案内されたケースはさほど多くないだろう。

 「ICカードであれば、年齢や性別の要素も加味して分析すれば情報は別の姿を見せます。乗・降車駅の情報と絡めれば商圏の実態やイベント効果の測定ができる。通信会社や銀行なども、利用者の属性を詳細につかみきれていないので所有している情報を有効に活用できない」

 則末は、特定できないようにしたうえでの個人情報の相互利用があってよいのではないかという。いろいろな企業や業界が協調し、それぞれが持っているデータを混合してシステムで解析する。
 例えば、クルマとオーディオが好きな人がいたとする。しかしディーラーには、顧客がオーディオ好きかどうかの情報はない。逆に、オーディオを売る家電量販店には、顧客がクルマ好きかどうかの情報がない。この2つの属性、さらに年齢や性別などの情報が加味されることで、本当に有意な情報が見えてくる、というのだ。

(2013年02月現在)

データサイエンティストの先駆として→


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