ビッグデータにまつわる5つの一般的な課題

  1. ビッグデータツールは、ユーザーにとって法律やセキュリティの枠組みを遵守することを難しくしています。 
  2. 企業は、ほとんど使い道のない低品質で不正確なデータを持っています。
  3. ビッグデータはサイバー犯罪者にとって脆弱である。
  4. ビッグデータを利用している企業は、いまだに売上低迷に陥っている。 
  5. 商用のビッグデータソリューションのほとんどは、ただ高すぎる。 

ビッグデータはビジネスにとって画期的なものであり、前例のない規模で成長しています。(世界では毎日25億バイトのデータが生成されています!) ビッグデータはあらゆる種類の問題を解決します。

  • お金の節約になります。
  • 生産性を向上させます。
  • ワークフローを簡素化します。
  • 売り上げを押し上げる
  • 他に類を見ないインサイトとインテリジェンスを提供します。

しかし、ビッグデータは多くの問題も引き起こします。企業は、このような非構造化データや構造化データをすべて抽出、変換、保存、分析するために、適切なデータ統合手法を使用する必要があります。 そうでなければ、これらのデータはすべて無駄になってしまいます。

ここでは、現在最も一般的なビッグデータの問題とその解決方法をご紹介します。 

Table of Contents

  1. ビッグデータにまつわる問題 #1: コンプライアンスの課題
  2. ビッグデータにまつわる問題 #2: 低品質で不正確なデータ
  3. ビッグデータにまつわる問題 #3: データがサイバー攻撃の脅威にさらされている
  4. ビッグデータにまつわる問題 #4: 売上不振に陥っている
  5. ビッグデータにまつわる問題 #5: ビッグデータソリューションは高すぎる
  6. Xplentyはこれらの問題をどう解決するのか?

ビッグデータにまつわる問題 #1: コンプライアンスの課題

あなたのビジネス領域におけるセキュリティや政府の規制を遵守することは重要なことです。データ収集/保護、税金、その他の法規制を遵守しなければ、罰金や起訴される可能性もあります。例えばSOCGDPRなどの規制を遵守することが重要です。 

問題は、ビッグデータ統合ツールの中には、コンプライアンスのために構築されていないものもあるということです。データアルゴリズムや統計的手法は、機密データを保護する関連法規やセキュリティフレームワークを常に考慮に入れているわけではありません。 

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ビッグデータにまつわる問題 #2: 低品質で不正確なデータ

低品質で不正確なデータは、あらゆる規模の企業にとって大きな障害となっています。ほとんどの場合、企業はこのデータから何の価値も得ることができません。時間とリソースの無駄遣いです。例えば、フォーマットが一貫していないデータは、統計的な目的で使用することが困難です。一方、重複したデータは、営業、マーケティング、カスタマーサービスチームを混乱させます。

企業があるシステムから別のシステムへデータを抽出、変換、ロードするETLの段階で、データの品質が低くなることがあります。データは「台無し」になり、もはや価値を提供できなくなります。これはXplentyのように良質なデータ統合ツールに投資することで、このような事態を防ぐことができます。  

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ビッグデータにまつわる問題 #3: データがサイバー攻撃の脅威にさらされている

ビッグデータは良いことづくめですが、果たしてそれらのデータをどこに保管しているのでしょうか?また、悪用されたらどうなるのでしょうか?データ盗難は増加傾向にあり、専門家は、企業が2021年までにサイバー犯罪によって6兆ドルを失うと予測しています。 

多くのデータ統合ツールは重要な情報を保護できていないため、企業は訴訟にさらされ、顧客の信頼を失うことになります。今日の世界では、顧客の貴重な情報を保護するために信頼できるデータ・プラットフォームが必要です。最も効果的なデータ統合ツールは、クラウド技術を利用しているため、常に安全でセキュアな環境でデータを保存することができます。 

ビッグデータにまつわる問題 #4: 売上不振に陥っている

売上が落ちている。利益が激減している。スランプに陥った。このようなことは、あなたのビジネスにも一瞬のうちに起こるかもしれません。 

ビッグデータは、現在のビジネス戦略に関する比類のないインサイトを提供してくれるので、営業活動を合理化することができます。しかし、このデータをどうすればいいのかわからない(あるいは間違ったツールを使っている)と、多くの場合、売上を失うことになります。多くの場合、ターゲットとする相手を間違えていたり、完全に間違ったデータを使用していたりしています。

最高のデータ統合ツールは、様々なソースから貴重なビッグデータによるインサイトを収集します。これらのツールを使用することで、以下のような方法で営業戦略を改善することができます。 

見込み客をより正確に理解する

ビッグデータは、見込み客がどこから来て、何を求めているのか、いつ購入する可能性が高いのか等、セールスパイプラインの見込み客に関する貴重な情報を提供します。これらのデータはすべて、よりスマートなビジネス上の意思決定を行うのに役立ちます。 

  • 適切なビッグデータがあれば、販売ライフサイクルの中で顧客がどこにいるのかを把握し、適切なタイミングで適切なマーケティング資料を使用してターゲットを絞ることができます。 
  • ビッグデータを活用して、見込み客とのやり取りをパーソナライズします。 
  • 顧客ライフサイクルのすべてのタッチポイントでエンゲージメントを向上させます。 
  • 顧客ロイヤルティを構築し、売上をさらに向上させます。

既存顧客をより正しく理解する

心配なのは新規顧客だけではありません。売上不振に陥っているのであれば、現在の消費者とのエンゲージメントも改善しなければなりません。最高のビッグデータ・プラットフォームは、以下のことを可能にすることで、これを支援します。

  • ビッグデータを使用して、現在の顧客に製品をアップセル/クロスセルする。 
  • 最も生涯価値の高い顧客を発見する。 
  • 適切なマーケティング素材や方法を用いて、既存顧客の購入後のエンゲージメントを維持する。 
  • 顧客維持率を高め、売上を向上させる。 

一元化された営業データベースを作成する

すべての販売データを1つのシステムに一元化することで、より正確なインサイトを生成し、営業戦略を最大化することができます。 

  • 一元化された販売データベースにより、より正確でタイムリーなビッグデータインテリジェンスを得ることができます。
  • CRM、カスタマーサポートツール、販売ツールなど、すべての販売ツールと測定基準を一元化します。 
  • 複数のソフトウェアを使用する代わりに、1つのシステムで時間を節約し、生産性を向上させます。 
  • データソースを統合して、より有用なインサイトと分析を実現します。
  • 重複したデータや古い情報を避けることができます。

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ビッグデータにまつわる問題 #5: ビッグデータソリューションは高すぎる

ビッグデータを必要とする多くの企業は、次のようなジレンマに直面しています。

  • 無料のオープンソースのツールを使用してコストを節約するべきか?
  • それとも商用ツールに多くのお金を払うべきか?

多くのビッグデータ・ソリューションは高額なライセンスやサブスクリプションを必要とします。一方、オープンソースのツールは、企業が必要とする機能が不足しています。 

ちょうどよい中間のソリューションはあるのでしょうか?

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Xplentyはこれらの問題をどう解決するのか?

ビッグデータの発展に伴い、企業は適切な統合ツールに投資する必要があります。そうでなければ、コンプライアンス要件の遵守に失敗し、機密情報をサイバー犯罪者に晒し、売上を台無しにし、データの品質を危険にさらすことになります。Xplentyは、データ統合、ETL、ELTツールであり、この前例のない時代に必要なインサイトを提供します。データを移動し、データを変換し、データを一元化します。定額料金の価格体系で、予測不可能なデータ量のために費用が暴走することはありません。しかし、私たちの言葉を鵜呑みにしないでください。オンライン相談を予約して、フリートライアルに申し込み、Xplentyのプラットフォームをご自身で体験してみてください。