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不揃いなデータでも検索してグラフ化する
アナリティクスの新機軸は根付くか

ダイヤモンドIT&ビジネス
【第86回】 2015年5月11日
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最大の特徴は
「検索によるデータ抽出」

 私たちが仕事の資料作りのために調べごとをする際、たいてい、まずはグーグルなどの検索エンジンに調べたい資料のキーワードを入力して、その検索結果を見てみるはずだ。たとえば営業の企画書を作るために、市場データや競合する製品を調べたりする。また、訪問先の企業を調べる時も、同じように検索して会社の場所や最近のニュースを見ておくだろう。

 逆に、こうした商談などの際に、自社の内部のデータベースに納められた情報だけで営業や打合せに必要な情報がそろう企業というのは、ほとんどないのではないだろうか。必要な情報はかなりの部分、企業の外のWebの世界にあるものだ。

 だが、これまでの企業ITにおいて、新たなビジネスのヒントを生み出す分析技術である「ビジネス・インテリジェンス(BI)」と呼ばれてきた技術は、企業内に蓄積されたデータを分析することを前提としてきた。企業の外部であっても、一定のルールで情報が整理された「構造化データ」を分析対象としたものだった。

 実際、企業内のデータを深堀することでも、新しい気づきや効果的な製品の組み合わせなど、ビジネスを改善する結果はたくさん得られるはずだが、より深い分析をしていくには、それだけ多くの情報を蓄積しなければいけなくなる。その際、データの取り込みとメンテナンスが大きな負担になってくる。

 これに対し、冒頭で述べたような外部のデータをそのままの形で取り込み、調べたい情報を検索することでビジネスに役立てようという考え方がある。ある意味機械的に“ググる”ような仕組みを高速回転させて、人が単純にググるのとはわけが違う高度な分析結果を得ようという技術だ。

 ただし、外部のデータは形式がバラバラの「非構造化データ」の山である。役に立つ情報にたどり着くのかは、検索の腕次第ともいえる。まさに実際の検索の世界と同じだ。

 この課題に取り組んでいるのがセールスフォース・ドットコムだ。昨年、自社の企業向けクラウドアプリケーション「セールスフォース1」に、「ビジネスアナリティクス」の機能を実装した。最大の特徴は、非構造化データの取り込みと分析結果の視覚化(グラフ化)にある。

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