データ・アナリティクス3.0 ビッグデータ超先進企業の挑戦

著者 : トーマス・H・ダベンポート 小林啓倫

• 日経BP (2014年5月1日発売)

作品紹介・あらすじ

ビッグデータと既存のデータ管理・分析環境の共存がビジネスを生む「データ・アナリティクス3.0」時代へ
表計算、データベースで管理する顧客情報や販売実績などの“構造化された”データを駆使して、経営戦略の
意思決定に役立てた――データ・アナリティクス1.0
インターネット上に書き込まれる文章や行動・購買履歴、電話の音声など、「ビッグデータ」と呼ばれる
“構造化されていない”データを新製品や新サービスの開発に役立てる――データ・アナリティクス2.0
企業の従来型データと、ネット上のビッグデータに加え、機械や設備に取り付けられたセンサーから
送られてくるデータなど、あらゆるデータを取り込んで、経営戦略、新製品/サービス開発、コスト削減に
役立てる――データ・アナリティクス3.0
「ビッグデータ」という言葉に違和感を覚えた著者ダベンポートが、大企業や新興ネット企業（スタート
アップ）の経営者、数多くのデータ・サイエンティストに直接インタビューし、企業がビッグデータを
本気で活用するために取り組む道筋を探ったのが本書である。
多くの先進企業の事例を追いながら、ビッグデータの本質は、「構造化されていない多様な」データを扱う
難しさにあることに気づき、従来型データとビッグデータを統合し、意思決定支援や新サービ開発など
新しいビジネスに活かせることに考えを深めていく。そうした段階的に思考を重ねて、行きついたひとつの
見解が「データ・アナリティクス3.0」というものである。
多数の事例を取り上げながら、データ・サイエンティストの人材不足への対応、組織のつくり方、何から
取り組めばよいか、業界ごとの戦略の立て方などを、具体的に解説する。
＜本書で紹介する事例＞
*発電システムのガスタービンに取り付けたセンサーから送られてくるデータを分析し、1%の効率アップによって、今後15年間かけて660億ドルの経費削減を目指す――GE
*携帯電話の位置情報と顧客情報を分析して、NBAバスケットボール・チーム、フェニックス・サンズに対して
試合の観戦者のうち何パーセントがフェニックスの外から来たかなどの情報提供を行っている――ベライゾン・ワイヤレス
*4万6000台以上の配送車に設置したセンサーから集めたデータを分析し、最適な配送ルートがリアルタイムで
再設定されるようにして、8500万マイルの走行距離を削減し、840万ガロンの燃料を節約した――UPS
*複数のチャネルに一度に分析できなかった顧客データを統合して、顧客像を理解と、そによる顧客セグメントの正しい整理と、セグメントごとの魅力的にプロモーションに取り組む――バンク・オブ・アメリカ
*ビッグデータの活用によって複雑なマーケティング・キャンペーンの立案を8週間から1週間に短縮した――シアーズ

感想・レビュー・書評

[SEPさんの感想 · 2023年10月15日]

ビックデータとは？
データアナリティクスとは？
がざっくりとわかる本かなと
正直他にも体系的な本がありそうな気もしない

[Takeさんの感想 · 2021年4月30日]

かなり前に購入しながらなかなか手にとらず、長きにわたり積読していた本。技術環境はともかく、一般企業に於けるデータ・アナリティクスという点では未だ不変で、参考になるかと思い読んでみた。決してズレてはいないと思うが、参考になる情報、考え方も特になかった。多分もう読む必要はないように思う。
当時の最先端かもしれないが、やはりこの手の本はその時点での最新を手にとるべき、という当たり前のことを認識した。というか反省した。

[一橋大学附属図書館(小展示)さんの感想 · 2021年2月3日]

■一橋大学所在情報（HERMES-catalogへのリンク）
【書籍】
https://opac.lib.hit-u.ac.jp/opac/opac_link/bibid/1001036223

[karameroさんの感想 · 2019年7月19日]

ビッグデータという言葉が流行りだしています。どんなものからもデータを得られるように、技術が革新され、企業もそれを使って事業の改善や新開発に役に立てようとしています。そんなビッグデータですが、昔のデータ分析とは違い、構造化されていないものなどの特徴を持っています。そのようなたくさんのデータを最新の技術（AIや機械学習など）を活用していく企業が増えています。そのビッグデータを分析する人がデータサイエンティストである。

この本は、なぜビッグデータが必要なのかや、ビッグデータを用いて仕事を行うデータサイエンティストに必要なスキルなどが書いてある本です。

この本の特徴が、著者自身が実際に働いているデータサイエンティストや経営者に対してのインタビューしたことも書いてあります。

[ねこJさんの感想 · 2019年6月6日]

大学研究室蔵書　広島
2019/06/06

P166
データを抽出し形を整え，他のデータとの整合性を取るという作業をしなければデータ分析を行う事はできない

当たり前のことだけど，メモメモ。
こういう手間を省くために，最初から正規化しておくことが大事なんだよね。

[mikuriyaさんの感想 · 2019年2月7日]

2014年に出版されたトーマスダベンポート氏の著作。データ分析をビジネスに活かすことを早くから提唱しており、前作「分析力を武器とする企業」では競争優位の源泉がデータ分析にあることを取り上げている。

本作「データ・アナリティクス3.0」では、大企業やスタートアップのみならず、あらゆる企業がビッグデータを活用し、新しい価値を生むようになる、完全民主化の時代を描く。2014年の時点でアメリカはここまで来ていたということである。

[ブックコンシェルジュ 近藤俊太郎さんの感想 · 2018年4月4日]

ビッグデータとは緋構造化データを構造化すること。なるほどな。

[コジコジさんの感想 · 2017年12月6日]

2014年発刊だが、第2章で描かれる世界は2017年時点で実現一歩手前まで迫っているのが面白い。日進月歩を超えた「シンギュラリティ」とはこういうことかと思わされる。

本書は原題「Bigdata@Work」が解りやすいがビッグデータがもたらすインパクトと過大評価、それに伴う人材や組織的な課題にどう対処するかをリンクドインなどの事例を基に解説している。かつてLinuxもそうだったが、HadoopやMapReduceなどオープンソースの増加とそれを扱えるデータ・サイエンティストの人材不足を予見しているのは鋭い洞察だ。概括的にビッグデータを理解するには適した書籍である。

[kohshisさんの感想 · 2017年4月27日]

本書はビッグデータのビジネスでの活かし方について書かれた本である。著者がこの業界では著名な人だけに、この本もかゆいところに手が届く内容となっていて大変面白い本であり、とても勉強になった。

[hsgcrosさんの感想 · 2016年4月8日]

“もてあましているビッグデータ”の活かし方がわかる！第一人者が教える、データ分析の新常識。

著者プロフィール

米バブソン大学教授。デロイトアナリティクス シニアアドバイザー。経営とIT をテーマに長年研究を行っており、これまでハーバード大学やシカゴ大学などで教壇に立つ一方で、マッキンゼーやアクセンチュアなどの企業で研究チームを率いた経験も持つ。データ分析をビジネスに活かすことを早くから提唱。2008 年の著書『分析力を武器とする企業』（日経BP 社）では分析力を磨くことが企業にとって競争優位になりつつある現象を取り上げ、ベストセラーとなった。また2009 年に国際分析研究所（IIA）を共同で創業し、リサーチ・ディレクターを務めている。

「2014年 『データ・アナリティクス3.0 ビッグデータ超先進企業の挑戦』 で使われていた紹介文から引用しています。」