グローバルでビッグデータを活用するには?

 2018.08.31  BizApp チャンネル編集部

“ビッグデータ”というキーワードが話題になってからすでに5年以上が経過しています。今や「ビッグデータとは何ですか?」という問いに答えられないビジネスパーソンはいないほどでしょう。

ここで改めて整理しておくと、ビッグデータとは「大量かつバラエティに富んでおり、高速な入出力が可能なデータ群で、ビジネスに有用な知見を導き出すもの」です。ビッグデータに関する定義は様々なものがありますが、これは有名な“3V”※という定義をもとにしています。

近年では企業の規模を問わずビッグデータを活用し、ビジネスをより良い方向へと導いたという事例が増えています。なのでビッグデータ活用は今、グローバルでの活用によってビジネスを成功させるというフェーズに来ているでしょう。

ジェトロ海外ビジネス調査によると今後3年間で「輸出の拡大をさらに図る」と回答した企業は70.1%と高い水準をキープしており「新たに取り組みたい」という企業と合わせると81.9%に達します。日本企業の海外進出が多くなるということは、それだけグローバル規模でのビッグデータ活用が重要になっているということです。

今回はグローバルでビッグデータを活用するための方法と課題についてご紹介しましょう。

※Volume(データの量)、Variety(データの種類)、Velocity(データの速度)から成るビッグデータの3要素

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ビッグデータとIoTの関係

ビッグデータは文字通り大量で、かつバラエティに富んでいるデータです。これを活用するためにはまず、何よりもデータを収集することから始まります。しかし多くの企業はビッグデータとして分析するためのデータを持ち合わせていません。そこで“IoT(Internet of Things)”の存在が大きく関わってきます。

IoTとはあらゆるモノをネットワークに接続し、そこから得られるデータを高速に処理することでビジネスや私生活の利便性を高めるという概念およびそれを実現するための技術のことです。IoTの実用化はすでに始まっていて、最近では“スマート家電”など従来からある家電をネットワークに接続した製品などが続々と登場しています。

ただし、ビッグデータ収集のために用いるIoTとはもちろんスマート家電など一般消費者向けに販売しているものではありません。厳密に言うと今ある機械や設備などにセンサーを取り付けることで「IoT化する」という表現をした方が正しいでしょう。

John DeereのIoT活用事例

ビッグデータとIoTの関係を明確にするために、ここで世界的な農業機械メーカーであるJohn DeereのIoT活用事例をご紹介します。

ビッグデータとIoTはすでに大規模農業に大きなインパクトを与える存在になっており、その先端を行くのがJohn Deereです。John Deereが販売するField Connect(John Deere Field Connect™)というIoTは、畑に設置することで気温と土壌の温度、風速、湿度、日射、雨量、植物の葉の水分量を計測することができます。

このIoTデバイスは作物がいつ最適な水分量に達しているかや、作物や土壌の健康状態を管理するために活用されています。さらに季節ごとのデータを分析することで、環境の変化が水分量の保有率にどういった影響を与えているかが分かります。

John Deereの事例のようにビジネスで活用するIoTとはいわば“センサー”です。監視対象となる物や場所にIoTを設置することで色々なデータを自動的に収集し、それをビッグデータとして分析することで様々な知見を導き出します。

グローバルでビッグデータを活用するには?

日本国内では向上に大量のIoTを取り付け、ビッグデータを生み出してビジネスに活用しているという事例がすでにたくさんあります。では、グローバルでビッグデータを活用するには何が必要なのでしょうか?

やはり最初に欠かせないものはデータそのものです。データが無ければ分析はできませんし、これを新しく作り出すか既存のデータを活用する必要があります。ここまでビッグデータとIoTの関係についてご紹介しましたが、実はIoTが無くともデータは収集できます。

たとえば社内で稼働している業務システム。そこからは日々大量のデータが生成されており、いくつかのデータを統合すればビッグデータとして十分に活用できるでしょう。大切なのは「ビッグデータを用いて何を解決したいか?」と考えることです。

そうすることで既存のシステムから収集できるデータなのか、あるいはIoTを設置して新たに収集すべきデータなのかが明確になります。収集方法が特定すればあとは効率良くデータを集めるための手段を考えるだけです。

このようにデータが無ければビッグデータ分析は到底できませんが、それよりも重要なポイントは「グローバルで運用可能なデータ基盤を整えること」です。物理的に距離があるところからデータを収集し、それを分析してビジネスに有用な知見を導き出すことは、ビッグデータ活用の難易度を一気に高めます。

たとえば皆さんが海外拠点のデータを含めたグループ全体の営業データを用いてビッグデータ分析を行い、日本と海外で共通のベストプラクティスを導き出そうとしている、と仮定します。このとき、日本と海外で使用している営業システムや会計システムは果たして同じものでしょうか?

まったく別々のシステムを運用しているという企業が大半かと思います。しかしそれはある意味当然です。なぜなら日本企業が利用している営業システムや会計システムは、制度や文化の違いから海外拠点に適用できるとは限らないからです。となると、海外からデータを収集するためには営業データや会計データを一度Excelにまとめてもらい、それをメールで送付してもらう他ありません。

そうして受け取ったデータを日本で加工して、ビッグデータとして分析可能な状態に持っていくまで一体どれくらいの時間がかかるでしょうか?この時点でグローバルなビッグデータ活用が如何に難しいかをご理解いただけるのではないかと思います。

このため、日本と海外をまたいで運用できるデータ基盤を整えることがとても重要なのです。

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クラウドERPで可能にするグローバルビッグデータ活用

グローバルでビッグデータを活用するにあたって大きな障壁になるデータ基盤問題。これを解決する有力な選択肢が“クラウドERP”です。これは企業の経営活動に欠かせない基幹システムの数々が統合された環境を構築するERP(Enterprise Resource Planning)を、クラウドサービスとして提供するものです。

クラウドサービスはインターネットを通じて提供されるソフトウェアの総称であり、大規模なシステム環境であるERPを社内インフラに構築せずとも、インターネット接続環境とサービスの定期契約だけでERPを利用できます。

つまり、インターネットに接続できる環境さえ整っていれば、日本と海外で共通したシステム環境を構築することは容易であり、かつビッグデータ活用のためのデータ基盤として機能することになります。

もちろんそのためには海外拠点のビジネスにも対応したクラウドERPを選択することが大切です。Microsoftが提供するクラウドERPの“Dynamics 365”は、多言語・多通貨対応によって世界中で利用されているクラウドERPです。

日本と海外でまったく同じシステム環境を構築するとともに、物理的に距離がある企業同士でもリアルタイムな情報共有を可能にします。グローバルなビッグデータ活用に取り組む際は、グローバルで運用可能なデータ基盤を整えることに注力し、かつDynamics 365をご検討ください。

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