【アドソルGISマガジン】活用編 : GISとビッグデータ[Vol.12]



本日は、「アドソルGISマガジン」第12回目をお送り致します!
前回の記事[Vol.11]はこちらよりご覧ください。


GISを有効活用しよう! ~活用編 GISとビッグデータ~

前回は、GISと移動体データについてお話いたしました。
今回は、ビッグデータについてお話をしていきたいと思います。


ビッグデータとは?

ビッグデータという言葉が一般的に普及して10年ほどになります。 ビッグとはどの程度の規模なのだろうかと改めてググってみても、定義は見当たりません。 では実際eコマースビジネス最大手のデータ量を調べてみますと、以下のような数字が確認できます。

タイトル画像

ニールセンMonthly Totalレポート -2020年4月のAmazon利用状況-

ブランド名 利用者数(MAU) 月平均利用回数 購買データ数(月間) 購買データ数(年間)
Amazon 52,534,185 44 約23億件 約276億件
Source: デジタルコンテンツ視聴率 2020年4月 Monthly Totalレポート(トータルデジタル=PCとモバイルの重複を除いた数値)
※PCは2歳以上、モバイルは18歳以上の男女
※集計対象サブカテゴリー:Mass Merchandiser、Shopping Directories&Guides
※Brand及びSub-Brandレベルでの集計、小売店のサービスは除外
※利用とは閲覧のみの利用も含みます

年間購買データ数...276億件

といわれても想像がつかない数字ですね。

2000年代にデータ活用経営のお手本としてウォルマート(日本では西友)が特殊なデータベース機能をもったデータウエアハウス(データ倉庫)のテクノロジーを利用し、在庫分析・売上分析を実行し商品特性や店舗特性もデータとして活用することで在庫と品揃えを最適化する商品の陳列とエブリデイロープライス(最低価格提示)により企業成長を実現したことは有名なお話ではないでしょうか。

昨今ではAmazon、Googleが最新テクノロジー、AIなどを駆使して、より個人の嗜好分析を強化したレコメンデーションを表示提案することにより個人の購買意欲をそそり、ビジネスを成長させています。

ご参考: ニールセン デジタル株式会社 | オンラインショッピングのサービス利用状況

ビッグデータ① -移動体データ-

こうしたビッグデータの世界でGISを併用して活用する例といえば移動体のデータが真っ先に思い浮かびます。

1秒周期で取得される位置データが、通信型カーナビを搭載した10万台の車両から上がってきた場合、1日(86400秒)で、86億4千万レコードにもなります。
これが1年分なら、→3兆1536億レコードです。

こうしたデータを1つ1つの点のまま可視化をしても何もわかりません。
空間的に集計をして、ある程度サマリーしてあげることで、軽くて使いやすく、分かりやすいデータとすることができ、道路別の傾向(平均速度や交通量等)などが分析可能です。


car_data

ビッグデータ② -購買データ-

またエリアマーケティングなどでは、前述の様な購買データなどを活用できます。

顧客の住所データと紐づけ、購買時の気象データと相関を分析すると、気象条件と顧客の購買内容(気温と特定の商品の売り上げの増減)から、気温が何度以上だとアイスクリームがよく売れるか、といった分析が可能となり、商品開発や、天気予報と連動した販売施策などが可能になります。


shop_data


データを蓄積するだけではもちろんこの様な分析結果を生み出すことはできません。
データを保有することはストレージ確保のコストと漏洩リスクを負うのみであり、そのデータをいかに活用しビジネスへの価値を創出するかが多くの企業が抱える課題です。
分析とは仮説と検証を重ね、その結果からビジネスシナリオを作り出すことで、初めてビッグデータを蓄える意義が生まれるのです。

ビッグデータの活用には、もちろんそれにふさわしいITインフラが必要になりますが、データドリブンなビジネスのためには、ご検討いただく価値があるのではないでしょうか。


いかがでしたでしょうか?
今回は、ビッグデータの活用についてお話させていただきました。

今後もGISについて様々な角度からの切り口で有益な情報をお届けして参ります。
どうぞ楽しみにお待ちください!


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