ビッグデータの問題点とは？解決するメリット・具体的な方法・技術について詳しく解説！ -

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ビッグデータは、企業の成長の鍵を握る一方、その取り扱いには様々な問題点が伴います。情報収集の段階でのデータの信用性、顧客の個人情報の取扱い、プライバシーの保護など、これらの課題をどのように克服していくのか、多くのマーケティング担当者が直面している悩みでしょう。

そこで今回は、ビッグデータ活用における問題点と、それを解決するための具体的な方法や技術に焦点を当てて詳しく解説します。

ビッグデータの問題点とは？

ここでは、ビッグデータの問題点について解説します。

• • データの質や信頼性が必ず担保されているわけではない
  • データの取捨選択がしづらい
  • データの保管・管理にコストがかかる
  • 個人情報・プライバシーの侵害に注意が必要

それでは、1つずつ解説します。

データの質や信頼性が必ず担保されているわけではない

ビッグデータの問題点の1つ目は、データの質や信頼性が必ず担保されているわけではないことです。

ビッグデータは、多様な情報源から収集されるため、その全てが正確であるとは限りません。例えば、SNSやブログなどのユーザ生成コンテンツは、主観的な意見や誤情報が混じっている可能性があります。

このような不正確なデータが混入すると、分析結果の信頼性が低下します。誤った情報に基づいて意思決定を行うと、企業の戦略やマーケティングの方針に誤りが生じ、大きな損失を招くことが考えられます。

したがって、ビッグデータを応用する際には、情報源の質やデータの正確性を確認することが非常に重要です。正確でないデータに基づく分析は、有用な洞察をもたらさないだけでなく、誤った方向に導くリスクもあります。

データの取捨選択がしづらい

ビッグデータの問題点の2つ目は、データの取捨選択がしづらいことです。

ビッグデータの活用は期待されているものの、実際に事業に役立てるための方法が不明確なケースがあります。多くの企業が情報収集を行っているものの、どのデータをどのように活用すれば良いのかの方針が確立されていない場合があります。

例として、SNSや会員サイトなどからの情報を取得しても、それを具体的にどのように事業に反映させるかが不明確なことがあります。さらに、膨大な量のビッグデータが存在する現状では、どのデータを活用し、どのデータを破棄または無視するかの取捨選択が難しくなっています。このように、ビッグデータの量が多すぎるがゆえの課題が浮き彫りとなっています。

データの保管・管理にコストがかかる

ビッグデータの問題点の3つ目は、データの保管・管理にコストがかかることです。

ビッグデータの特性として、データ量が非常に多く、それに伴いデータの容量も増加します。その結果、大量のデータを保管するためのコストが必要となります。加えて、これらのデータを適切に管理し、最適化された状態で利用できるようにするためのシステムの構築やその運用、維持に関する人的リソースも含めたコストも無視できません。

このように、ビッグデータの保管と管理に関連する問題は、ビッグデータ活用の際の重要な課題として考えられます。

個人情報・プライバシーの侵害に注意が必要

ビッグデータの問題点の4つ目は、個人情報・プライバシーの侵害に注意が必要なことです。

例えば、Cookie情報やIoT機器を用いてのデータ収集で、個々のデータが関連性を持たない情報であったとしても、これらのデータを組み合わせることで、ユーザの趣味、居住地、生活習慣といった個人を特定するための情報に変わってしまう可能性があります。

このような背景から、ビッグデータを活用する際には、ただデータを収集・解析するだけでなく、どのようにしてデータのプライバシーを確保するかが不可欠です。プライバシーを尊重し、適切にデータを取り扱うことで、ユーザの信頼を維持し、ビッグデータの真価を発揮することが可能となります。

関連記事：ビッグデータを活用するメリット・デメリットは？企業の活用事例も解説

ビッグデータの課題を克服するメリット

ここでは、ビッグデータの課題を克服するメリットについて解説します。

• • 顧客の不満を解消する新規ビジネスの創出につながる
    
  • 業務効率化・生産性向上につながる
    
  • コスト削減につながる

それでは、1つずつ解説します。

顧客の不満を解消する新規ビジネスの創出につながる

ビッグデータの課題を克服するメリットの1つ目は、顧客の不満を解消し、新規ビジネスの創出につながることです。

現代のビジネス環境において、顧客の意見や感想を収集する方法として、オンラインのシステムやSNSの活用は非常に有効です。これらのツールを通じて、顧客の本音をリアルタイムで知ることができます。

顧客の不満や要望は多岐にわたるもので、表面的には見えてくる意見だけでなく、深層に潜む潜在的な要望やニーズも存在します。これらの情報を大量に収集することで、ビッグデータとしての分析が可能となります。その結果を新規ビジネスに生かしたり、ビッグデータそのものを活用した事業を構想できる可能性があります。

業務効率化・生産性向上につながる

ビッグデータの課題を克服するメリットの2つ目は、業務効率化・生産性向上につながることです。

例えば、従業員の作業時間や業務フローに関するデータを分析することで、非効率的な作業やタスクのボトルネックを特定できるでしょう。そして、これらの情報を元に業務プロセスを再設計することで、全体の作業効率を向上させることが可能となります。

コスト削減につながる

ビッグデータの課題を克服するメリットの3つ目は、コスト削減につながることです。

例えば、消費者の購買傾向や市場の動向をリアルタイムで把握することで、商品の生産量や供給量を適切に調整することが可能となり、過剰な在庫を持たなくても良くなります。在庫を抱えることは、企業にとって保管コストや廃棄コストなどの不要な経費を生む要因となるため、その最適化はコスト削減に寄与します。

ビッグデータの正確な活用は、このように事業活動の効率化や最適化を支えます。しかし、そのためにはデータの問題点や課題を正確に理解し、適切な解消策を見つける必要があります。これらを実現できると、企業の運営はより効率的・効果的になり、持続的な事業展開において大きなアドバンテージを享受できるでしょう。

関連記事：ビッグデータを分析！代表的手法やツール・活用事例も解説

ビッグデータの問題点を解決する方法・技術

ここでは、ビッグデータの問題点を解決する方法・技術について解説します。

• • AI・ITに強い人材の雇用
  • 顧客視点でIoTを活用したプライバシーの保護
  • 従業員向けのデータ管理の研修をする
  • クラウドを活用した業務効率化
  • 5Gによるセキュリティ強化

それでは、1つずつ解説します。

AI・ITに強い人材の雇用

ビッグデータの問題点を解決する方法・技術の1つ目は、AI・ITに強い人材の雇用です。

ビッグデータの収集や分析を行うためのシステムを導入するだけではなく、そのシステムを適切に運用・管理できる専門家を社内に持つことが、効果的なデータ活用の鍵となります。このような人材は、データの品質を保証し、正確な解析結果を得ることができるため、ビッグデータに関連する様々な問題点や課題を迅速に対応・解消できます。

特にAIやITの分野での専門知識を持つ人材は、高度な分析ツールやアルゴリズムの活用能力を有しており、これにより更なるデータの価値を引き出すことができます。これらの人材を積極的に採用することで、ビッグデータの効果的な活用を実現し、事業の成果を最大化する道を開くことが期待できます。

顧客視点に立ったプライバシーの保護

ビッグデータの問題点を解決する方法・技術の2つ目は、顧客視点に立ったプライバシーの保護です。

ビッグデータは日常の様々なデータをリアルタイムで収集できるため、その情報量は膨大です。しかし、そのデータの中には、個人を特定する可能性のあるものも含まれているため、適切な取り扱いが求められます。ここでのポイントは、データ収集・分析の過程でプライバシーを保護する仕組みを整えることです。例えば、収集するデータを匿名化したり、特定の情報を除外したりする技術を用いることが考えられます。

また、ユーザ情報を収集する際の透明性も非常に重要です。企業は、どのような情報を何の目的で収集するのかを明確にユーザに説明し、その上でユーザの同意や許諾を取得することが必須です。法令やガイドラインの適切な順守と明確な説明開示により、ユーザと企業の間に信頼関係を築くことが可能となり、ビッグデータ活用の持続的な基盤を構築することが重要です。

従業員向けのデータ管理の研修をする

ビッグデータの問題点を解決する方法・技術の3つ目は、従業員向けのデータ管理の研修をすることです。

まず、データを取り扱う全ての従業員に対して、顧客のデータプライバシーの重要性やデータ管理の基本的な方法についての教育を実施することが必要です。この教育を通じて、従業員一人一人がデータの価値や取り扱いのリスクを理解し、適切な行動を取ることが求められます。

さらに、企業の信用やブランド価値を守るためには、セキュリティ面での対策も不可欠です。不正アクセスやデータ漏洩などのリスクを低減するための知識習得やツールを整備し、関係者の適切な取り扱いを徹底することで、より安全なデータ管理が可能となります。

クラウドサービスを活用した業務効率化

ビッグデータの問題点を解決する方法・技術の4つ目は、クラウドサービスを活用した業務効率化です。

従来のローカル環境でのデータ保存は、その場所やシステムでのみ解析や利用が可能であったため、場所や時間に縛られるケースが多いことが課題でした。しかし、クラウドサービスを使用することで、データへのアクセスや分析がどこからでも可能となり、効率的なデータ活用が可能となります。このように、クラウドの導入はビッグデータ時代において、企業の迅速で効果的なデータ利用のための鍵となっています。

5Gによるセキュリティ強化

ビッグデータの問題点を解決する方法・技術の5つ目は、5Gによるセキュリティ強化です。

5G技術は単なる高速な通信手段というだけでなく、セキュリティ面での革新をももたらしています。ビッグデータの問題点の一つは、データのセキュリティやプライバシーの保護です。5Gはこの問題を解決する鍵として注目されています。

具体的には、 5Gにはネットワークスライシングという技術があり、仮想的にネットワークを複数の独立したネットワークに分割できます。これにより、ビッグデータを扱う特定領域のみを高度にセキュアな管理下におくことが可能です。

また、5Gの超低遅延の特性により、セキュリティに関するリアルタイムの分析や対応が可能となり、瞬時に脅威を検知し対処できます。

これらの5Gの特性を活用することで、ビッグデータのセキュリティ問題を大きく改善することが期待されています。

関連記事：ビッグデータを自社サービスに活用！扱うデータの種類や分析ポイントなどとともに解説

まとめ

本記事では、ビッグデータの問題点・ビッグデータの課題を克服するメリット・問題点を解決する方法について解説しました。ビッグデータはその膨大な情報量で多くのビジネスチャンスをもたらしていますが、いくつかの問題点も指摘されています。

しかしながら、ビッグデータの問題を克服することで、顧客のニーズに適切に応えることができ、業務の効率化やコスト削減への道も開けます。この問題の克服には専門知識を持った新しい人材の確保も不可欠になってくるでしょう。インキュデータではマーケティング部門のDX推進支援をしております。これからビッグデータの活用を検討している方がいるようでしたら、是非一度ご相談ください。