ビッグデータとは？定義やメリット・デメリット、活用事例を解説

ビッグデータとは、人間では全体を把握することが困難なほど膨大なデータ群を指します。ビジネスに活用すると、業務の効率化や顧客理解を深めたマーケティング施策の立案などに効果的です。

しかし、どのように収集や分析を行って活用するべきか悩んでいる人も少なくありません。

本記事では、ビッグデータをビジネスに活用するメリット・デメリットについて解説します。実際に活用した事例も紹介しているので、ぜひ参考にしてください。

ビッグデータとは？定義や5Vについて解説

ビッグデータ（Big Data）とは、人間では全体を把握することが難しいほど膨大なデータ群を指します。一般的には、以下の3Vを高いレベルで兼ね備えているのが特徴です。

• Volume（量）
• Variety（多様性）
• Velocity（生成速度）

また、近年ではVeracity（正確性）とValue（価値）を加えた5Vとして拡大されています。

ビッグデータの具体例は、以下のとおりです。

収集したビッグデータの分析によって、あらゆる分野・業界で付加価値の創出を期待できます。

総務省によるビッグデータの解釈

総務省は「平成29年版　情報通信白書」において、ビッグデータの構成要素を以下の3つに分類しています。

また、これらのデータを個人・企業・政府などの間で円滑に循環させてイノベーションを促し、データ活用を経済成長に結びつけることを重要視しています。

ビッグデータを構成するデータ

ビッグデータを構成するデータは、以下の表のように3種類に分類できます。

ビッグデータには、表形式に変換できるデータもあれば、規則性を見出せない集計に不向きなデータも含まれます。そのため、ビッグデータを分析して自社の取り組みに活用していくには、データ整理や変換を行う管理体制の構築が必要です。

ビッグデータの身近な事例

ビッグデータを活用した身近な事例は、以下のとおりです。

ビッグデータは、予測やニーズの把握といった場面で多く使用されています。ビジネスにおいては、データドリブンな意思決定や正確な顧客ニーズの把握などに応用可能です。

ビッグデータをビジネスに活用する3つのメリット

ビッグデータをビジネスに活用するメリットは、以下の3つです。

• マーケティングを効率化できる
• 未来予測の精度が高まる
• 顧客に合わせた顧客体験サービスを実現できる

ビッグデータの活用によって自社の競争力を高められるように、それぞれ詳しく解説します。

マーケティングを効率化できる

ビッグデータをもとにした詳細な顧客分析や市場分析は、マーケティングの効率化に有効です。

たとえば、航空会社やホテルは、需要予測や競合価格、顧客セグメントなどのデータを分析し、リアルタイムで価格を調整しています。競合価格や市場動向を人力で調査することなく収益を最大化し、稼働率の向上を実現しています。

ビッグデータの活用によって、分析や意思決定にかかる時間を大幅に削減可能です。

ビッグデータを使ったマーケティングのポイントについて興味がある方は、以下の記事もあわせて参考にしてください。

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未来予測の精度が高まる

ビッグデータの活用によって、多くのサンプルや変数を考慮した予測が可能となり、未来予測の精度が大幅に向上します。

たとえば、顧客の購買行動予測において、以下のデータを組み合わせることでより正確な予測が可能です。

• Web閲覧履歴
• SNSの投稿内容
• 位置情報

また、予測分析にもとづいた意思決定によって、担当者のノウハウや経験に依存した属人化の防止を期待できます。担当者の違いによる業務の質を標準化できるため、企業の競争力強化にも効果的です。

顧客に合わせた顧客体験サービスを実現できる

ビッグデータをもとにした多角的な分析によって、潜在的な顧客ニーズを捉えたサービスを展開できます。たとえば、ECサイトにおいては、登録した顧客情報や購買履歴に合わせた広告の配信によって、アップセルやクロスセルの促進が可能です。

アップセルやクロスセルとは、顧客単価を高める営業手法を指します。

また、過去のデータと現在の傾向を分析することによって、将来のニーズや行動の予測が可能です。先回りしたサービスの提供によって、顧客満足度の向上によるLTVの最大化を期待できます。

アップセルやクロスセルの活用方法について詳しく知りたい方は、以下の記事もあわせてご覧ください。

ビッグデータをビジネスに活用するデメリットと問題点

ビッグデータをビジネスに活用するデメリットと問題点は、以下のとおりです。

• スキルを持った人材の確保が必要になる
• セキュリティ対策の強化が必要になる
• 管理や分析にコストがかかる

収集したデータを適切に活用できるように、それぞれ見ていきましょう。

スキルを持った人材の確保が必要になる

自社のビジネスでビッグデータを活用していくためには、専門的な知識や経験を持った人材の確保が必要です。IPA 独立行政法人 情報処理推進機構が発行する「DX白書2023」によると、調査対象となった企業のおよそ9割が「DXを推進する人材が不足している」と回答しています。

また、分析したデータを自社の戦略に落とし込むためには、技術的な知見にあわせてビジネスに対する洞察力を有している人材が有効です。そのため、採用戦略と合わせて自社での人材育成も検討していく必要があります。

セキュリティ対策の強化が必要になる

ビッグデータには、個人に係るパーソナルデータも含まれるため、セキュリティ対策の強化が必要です。

たとえば、商品の購入履歴やサービスの利用状況などの情報が流出してしまうと、プライバシーの侵害につながる恐れがあります。このようなリスクを避けるためにも、データの匿名化処理やアクセス権の厳格化などを実施して、セキュリティリスクを最小限に抑えることが求められるでしょう。

また、データ収集の範囲と方法を明確にすることで、顧客が予期せぬデータ利用を知って不信感を抱くことを防止できます。セキュリティの対策にともなって、組織全体の意識向上とシステムへの投資が重要です。

管理や分析にコストがかかる

ビッグデータの分析は、膨大な量のデータを扱うことから、データの整理・加工など管理や分析にかかるコストが増加します。具体的に発生するコストの例は、以下のとおりです。

そのため、運用方針を明確にして、収集・分析するデータの選定や運用にかける予算の策定を事前に済ませる必要があります。

ビッグデータをビジネスに活用する3つのポイント

ビッグデータをビジネスに活用するポイントは、以下の3つです。

• 利用目的を明確にする
• 目的に沿ってデータの収集や加工を実行する
• 適切な方法でデータを活用する

限られたリソースの中で最大限の効果が得られるように、順番に解説します。

利用目的を明確にする

ビッグデータの分析で扱うデータは多種多様であるため、分析結果からどのようなアクションを起こすのかといった目的を明確にする必要があります。

注意したいポイントは、手元にあるデータを起点として考えるプロセスに陥らないことです。

自社の課題や戦略に沿って決めた目的に応じて、既存のデータの捉え直しや足りないデータの収集を検討しましょう。

目的に沿ってデータの収集や加工を実行する

ビッグデータの分析で扱うデータには、誤記や未入力、重複などの不備が含まれている可能性があります。分析の精度を高めるために、データクレンジングが必要です。

データのクレンジングとは、データの不備を訂正して正確性を高める作業を指します。具体的に行う作業の例は、以下のとおりです。

• データ品質のチェックと不備の訂正
• 分析しやすいようにデータを整理
• 不要なデータの削除や形式の統一

また、システムを横断してデータを使いやすくするために、データ形式やフォーマットの統一を徹底し、日頃からデータ品質対策を講じるのも効果的です。

適切な方法でデータを活用する

クレンジングを行ったデータは、分析することではじめて活用できる状態になります。主なビッグデータの分析方法は、以下のとおりです。

• クロス集計分析
• ロジスティック回帰分析
• アソシエーション分析
• クラスター分析

担当者に技術的な専門知識がなくてもツールの導入によって、さまざまなデータ活用が可能になります。

自社に蓄積したデータを活用する際には、課題解決や目的達成に適したツールを検討しましょう。

自社に蓄積したデータをビジネスに活用するツールはSFA／CRMがおすすめ

蓄積した顧客情報や売上などのデータを自社の活動に活かすには、SFAやCRMが適しています。

SFAやCRMを使用するメリットは、以下のとおりです。

• 入力の標準化によって顧客情報や売上情報が蓄積される
• 分析結果をマーケティング施策や営業戦略に反映できる
• 社内で分析結果を共有しやすい
• 現状を把握した改善に取り組みやすい

単なるデータの蓄積に留まらず、自社の課題解決や競争力強化に役立てられます。

SFAやCRMの機能や活用方法について興味がある方は、以下の関連コンテンツもあわせてご覧ください。

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自社に蓄積したデータをSFA／CRMによってビジネスに活用した事例

Salesforceの「Sales Cloud」は営業支援システムとして、顧客情報や案件情報を一元管理し、営業活動の効率化を図ることができます。課題やニーズ、会社の規模に応じたカスタマイズも可能です。

ここでは、実際にSalesforceを導入した企業における事例を紹介します。

• 営業改革と経営の「見える化」を実現
• データにもとづく組織的・効率的な営業スタイルを確立
• カスタマーサポートで月間約60件の商談化に成功

自社に蓄積したデータを有効活用する際の参考にしてください。

営業改革と経営の「見える化」を実現

株式会社イシザキは、リアルタイムな売上状況と営業データを関連させて、的確な営業戦略を立てるために「Sales Cloud」を導入しています。

データの一元管理と経営の可視化を実現するプラットフォームとして「Sales Cloud」を活用し、感覚ではなくデータドリブンな意思決定が行える組織改革を行いました。

具体的に実行したことは、以下のとおりです。

• Sales Cloudで受注から請求までの業務工程を一元管理
• 営業データと売上データを連携させCRM Analyticsで分析

結果として、会議資料作成や見込み客リスト抽出にかかる時間の削減、顧客ごとに最適化したアプローチの確立といった成果を得ています。

データにもとづく組織的・効率的な営業スタイルを確立

ニッカル商工株式会社は、団塊世代の社員退職に備えた営業ノウハウと顧客の継承を目的として「Sales Cloud」を導入しています。

導入後は、Salesforceによる顧客ランクにもとづく行動管理や営業活動のデータ化と可視化をとおして、トップ営業マンの思考・行動パターンを標準化させる営業改革を実施しました。

結果として、営業ノウハウの継承と顧客引き継ぎの円滑化に成功し、新人育成期間を3年から1年へ短縮させることに成功しています。

カスタマーサポートで月間約60件の商談化に成功

株式会社SUPER STUDIOは、カスタマーサポートからの情報をアップセルやクロスセルにつなげるために「Service Cloud」を導入しています。

導入後は、問い合わせ内容に関する属性情報の紐付けや、ダッシュボードで各種KPIを管理することによって、営業部門とカスタマーサポートの連携を強化しました。

結果として、月間で約60件のカスタマーサポート起点の商談化に成功し、手作業で集計していたKPIをリアルタイムで把握できるように改善しています。

自社に蓄積したデータの活用を効率化できるSalesforceのAI「Einstein」

AI搭載ツールの導入によって、自社に蓄積したデータを営業サイクル全体で効率よく活用できます。

SalesforceのAIである「Einstein」なら、予測AIと生成AIを駆使して、CRMに蓄積された情報をもとに生産性の向上に貢献します。具体的な事例は、以下のとおりです。

• ワンクリックでパーソナライズされたメールを作成できる
• 顧客との会話を分析して、次のステップやアプローチ方法を可視化できる
• 関連性のあるロジックやビジネスの傾向をもとに売上予測を立てられる

また、AIによって意思決定を支援されるため、個人の経験やノウハウに関係なく、データにもとづいた営業活動を実現します。

「Einstein」については詳しく知りたい方は、以下の記事もあわせて参考にしてください。

ビッグデータの活用によって自社のビジネスを発展させよう

ビッグデータは、全体を把握することが困難なほど膨大なデータ群です。ビジネスに活用すると、業務効率の向上や顧客理解を深めたマーケティング施策の立案などに役立ちます。

しかし、運用するためには、専門知識を持った人材の採用・育成や、ツールの導入が必要です。人材の採用や育成には時間がかかるため、ツールの導入から検討することが賢明でしょう。

「Sales Cloud」は、カスタマイズ性が高く、業種や規模感に合わせたご提案が可能です。「Sales Cloud」に興味がある方は、30日間無料トライアルをぜひご利用ください。