米IDCの調査レポート2014年版「The Digital Universe of Opportunities：Rich Data and the Increasing Value of the Internet of Things」では、地球上で1年間に生成されるデジタルデータの量は2013年の4.4ZBから2020年には44ZBへと10倍規模に拡大すると予想しています。

生成されるデジタルデータのうち分析可能と考えられるデータは2013年には22%（0.97ZB）のみで、そのうち実際に分析されたのは5%（0.05ZB）に過ぎませんでしたが、IoTによるデータ量増加の結果、2020年には分析可能なデータは全体の35%（15.4ZB）になると予想されています。分析可能なデータ量の増大は、顧客と企業の関係、企業間の関係、企業活動全体のバリューチェーンそのものが変わる大きなトリガーとなっていきます。

CPU、メモリ、ディスク、ネットワークなどコンピューティングリソースの高性能化・低価格化など、デジタル化、ビッグデータを活用するための環境変化により、これまで不可能と思われたことが可能となってきています。例えば、従来のデモグラフィック属性による限られた顧客の理解から、ビッグデータによる個人レベルでの顧客の理解が可能となったり、店舗内導線やインターネット上での商品探索履歴といった、これまで扱いづらいとされていたデータの中に隠されている価値ある情報が活用できるようになったり、的確な状況把握と迅速な意思決定が可能となっています。

デジタル化されたビッグデータを活用し、データ・ドリブンでビジネスを変革していくには、アナリティクスが核となりますが、その大前提となるデータマネジメントが重要となります。

次の表は、データを活用するためのアナリティクスを分析シナリオによって類型化したものです。

NTTデータでは、アナリティクスを大きく（1）集計分析型、（2）発見型、（3）WHAT-IF型、（4）プロアクティブ型の4つに分類しています。

これまでは、代表的なBIである集計分析型（1）や高度分析によって隠れた関係性を発見する発見型（2）が主でしたが、新しい業務方式をデザインし、業務方式の変更に伴う効果を事前に試算し、施策実行、意思決定に直接寄与する分析アプローチであるWHAT-IF型（3）、ユーザー行動を理解し、一歩先回りして気の利いたサービスや機能を提供するプロアクティブ型（4）が効果的であり、求められています。

データ活用には、データを探索、収集、蓄積、統合して分析可能な形にデータを整備する必要があります。データ活用のためにデータを整備する作業は全体の60％以上を占めるとも言われており、その効率化が課題となっています。さらに、継続的にデータを活用していくためには、データの鮮度、精度、データ間の整合性なども重要になります。また、データのセキュリティ管理にも留意する必要があります。

各システム間データ連携の要となるデータHUBの構築や統合DWHの構築だけでなく、データ分析から導出した施策の実行の結果をさらにビジネスシステムへ反映していく必要もあります。

NTTデータでは、ビジネスで発生するデータを捉えた全体のデータ統合アーキテクチャの策定、データ統合基盤、データ分析基盤の提供、アナリティクスの支援を行い、ビジネスの変革をお客様と共に取り組んでまいります。