小売業におけるビッグデータ、現実の検証
クラウドコンピューティング はもう2011年のものとなり、ビッグデータ が 2012年の重要なITバズワード になるでしょう。しかし、我々が小売クライアントから理解しているところによると、彼らの所有する情報価値の90%以上を占めるデータソースが1つあります：マーケットバスケットデータ（利用可能な場合、フィデリティカード情報が付与されています）。
中規模から大規模な小売ネットワークにとって、マーケットバスケットデータの_情報価値_ は、他の代替データソース、例えば次のようなものに比べても圧倒的に高いのです：
- 店舗内ビデオデータ、処理が難しく、主にセキュリティに焦点を当てています。
- ソーシャルメディアデータ、非常に雑多で、人間の行動よりもボットの実装に起因するものが多く含まれています。
- 市場アナリストのレポート、最も希少な資源である経営陣の注目を必要とします。
しかし、基本的な売上予測（すなわち、製品別、店舗別、地域別、週別の売上など）に加え、2012年1月時点でほとんどの小売業者がマーケットバスケットデータをほとんど活用していないことが観察されています。棚卸最適化のための予測さえも、通常は店舗レベルでの移動平均の変種に過ぎません。倉庫向けにはより詳細な手法が用いられていますが、その場合、小売業者はバスケットデータではなく、過去の倉庫出荷データを活用しているのです。
ビッグデータベンダーは、クライアントに対してかつてないレベルのデータ処理能力を提供し、ビッグデータのすべての潜在能力を活用できるようにすると約束しています。しかし、これが小売業者にとって利益につながる変化をもたらすのでしょうか？ 必ずしもそうとは限りません。
平均的なハイパーマーケットの棚に展示されている_生の_ストレージ容量（外付けドライブが20台以上展示されており、1台あたり500GBを想定）は、通常、1000店舗分の3年間の履歴を保存するために必要な生データのストレージ容量（すなわち10TBのマーケットバスケットデータ）を上回っています。したがって、生データの保存は問題ではなく、少なくとも高価な問題ではありません。その後、データのI/O（入出力）はより挑戦的な課題ですが、適切なデータ表現を選択することで（詳細は本記事の範囲を超えますが）、2012年時点ではほとんど課題にはなりません。
我々は、ビッグデータがもたらす最大の課題は、何かしらの_運用上_の作業を行うための単に人員の不足であると観察しています。実際、ビッグデータが巨大なのは、ビッグデータソフトウェアを実行し、その結果として出てくるいかなる提案を実行するための企業リソースが乏しいという意味でもあります。
マーケットバスケットデータから大量の指標を生成するのは簡単ですが、従業員の時間単価を考慮した場合に読まれる価値のある一連の指標を構築するのははるかに難しいです。
我々が小売クライアントから得た理解では、_人員_の制約だけが、なぜマーケットバスケットデータを継続的に活用できていないのかを説明しており、CPUのコストがかつてないほど安価であった一方で、人件費はこれまでになく高くなっているのです。
したがって、小売業におけるビッグデータの成功は、処理能力ではなく、人材を最も希少な資源とみなすリーンなソリューションによってもたらされると信じています。
読者のコメント (1)
Joannesさん、あなたの取り組みには感銘を受けました。 もしまだ試していないのであれば、QlickViewが「ビジネスインテリジェンス」または「ビジネスディスカバリー」で何を提供しているのかを確認してみてください。 そのプラットフォームは、データを知識に変えるスピードと先進性に優れています。 きっと何かを学べるはずです。 しかし、ビッグデータにおいても数字だけでは語れず、人員不足の制約は完全に解消されないのです。 サルート
Ali (5 years ago)
