BigDataの因果関係とは何か？BigDataの有効な活用法を考える。

BigDataについては様々なデータを収集し因果関係を分析してデータを有効に活用する。ことが目的となります。

 

ではその個々の様々なデータとは何か？について「BigDataの具体的な個々のデータとは何か？BigDataのデータ種類と収集方法を考える」の記事で公開しました。

 

それらを踏まえ、今回はBigDataの因果関係とは何か？BigDataの有効な活用法を考えたいと思います。

 

BigDataの因果関係というと難しく考えがちですが、落語の「風が吹けば桶屋がもうかる！？」を図にしましたので、こちらを見ていただくと理解が進むと思います。

 

この落語は江戸時代の浮世草子『世間学者気質（かたぎ）』巻三（無跡散人著）がもとになっているようです。

 

知ってる方は知ってると思いますがこういう一節です・・・

 

風が吹く

土ぼこりが立つ

目に土ぼこりが入る

目を患う人が増える

盲人の三味線引きが冷える（当時の盲人が就ける職に由来）

猫皮の三味線の需要が増える

猫が減る

ネズミが増える

ネズミが桶をかじる

桶の需要が増える

桶屋が儲かる。

 

江戸時代のことです。大風で小さな火事が大火事になったり、疫病が流行れば多くの人が死んだりする時代です。

 

そして、医者自体が少ない時代です。目の病気で失明するなんていうことは今は少ないですが、江戸時代では笑い話でなく本当のような話だったのかもしれません。

 

では本題ですが、この因果関係の最初と最後だけ見るとどうでしょうか？

 

風が吹いて→桶屋が儲かるという結論がすぐに見つかるでしょうか？

 

この一見何も関係のない因果関係を見つけるのがBigDataの役割だとしたらどうでしょうか？

 

多くのデータ間同士、因果関係がある中でこちらが求めている結論を見つけることができれば、小売業や卸業であれば、全く予想もつかない売れ筋商品を見つけたり、新規市場に新しい製品を提供していきなりヒット商品を発売したり出来るかもしれません。

 

また、製造業であれば、多くのデータから機械の故障を事前に見つけ出したりすることで、機械の事前の大きな事故が起きる前に止めて修理ができるかもしれません。無駄な業務を省力化してコスト削減できるかもしれません。

 

マーケティング論では古典になってますが「米国ウォルマートでカートで一人ビールを買うお父さんが一緒におむつを買う。」ということが購入履歴の膨大なデータから発見されました。

 

これが後にPOSシステムのDWH（データウェアハウス）の流行になった起点であったとも言われています。

 

これも今となってはBigDataの有効な活用法と言えるでしょう。

 

このようにBigDataについては様々なデータを収集し因果関係を分析してデータを有効に活用する。ことが目的があることが理解して頂けたかと思います。

 

弊社ではBigDataに関するコンサルティング、PM、講演・講師・研修のサービスをご提供しております。お気軽にご相談頂ければと思います。