2つのアナリティクス | 第一線で活躍するオープンソースエキスパートが綴るスペシャルコラム。

2つのアナリティクス

データサイエンスの力でビジネス課題を解決したいすべての方々へ。データ活用の心得、即使えるテクニックや陥りがちな失敗パターンなど、コラム形式で連載していきます。

[2015年11月13日 ]
株式会社KSKアナリティクス
データアナリスト 足立 悠

 前回は「アナリティクスとは何か?」について説明しました。

 今回はもう少し掘り下げて、2種類のアナリティクス「ビジネスインテリジェンス(BI,Business Intelligence)」と「ビジネスアナリティクス(BA,Business Analytics)」について紹介します。

 アナリティクスの全体像、BIとBAに位置関係を下図に示します。

 BIとBAは、データと基盤を共有することができます。

 対象となるデータは、例えば、社内の業務システムに蓄積された売上データ、IoTから収集した大量のセンサデータ、クラウド上に保管されている文書、・・・など様々なものが挙げられます(※1)。これらのデータはさらに、数値のような構造化データ、テキストのような非構造化データ、XMLなどの半構造化データに分類できます。

 データ基盤(データベース)は、企業の業務システム等で広く普及している行指向のRDBMS(SQL ServerやMySQLなど)、大規模データ処理が得意な列指向のNoSQL(HBaseやCassandraなど)などが挙げられます。NoSQLがビッグデータ処理を得意とする理由、RDBMSとの違いはこちらを参照してください(※2)。また、ビッグデータの分散処理フレームワークHadoopなども対象になります。

 BIとBA、両者の違いは、分析手法(アナリシス)にあります。

次のページへ続く

【次ページ】BIとBAのアナリシス

著者プロフィール

株式会社KSKアナリティクス
データアナリスト 足立 悠(あだち はるか)

 大手電機メーカー、事業会社を経てKSKアナリティクスへ入社。社内のデータ活用推進者としてマーケティング戦略、業務改善に関するデータ分析業務に携わる。特にテキストマイニング、オープンデータの活用、GISによる可視化を得意とする。最近は、IoT分野でのデータ活用に意欲を持つ。
 もう一つの姿は社会人大学院生(博士後期課程)。ソーシャルネットワーク解析に関する研究に従事。

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