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)

 大手電機メーカーでエンジニア、事業会社でデータ分析者を経てKSKアナリティクスへ入社。機械学習・ディープラーニングを用いたレコメンデーション、異常検知を得意とする。また、分析セミナー講師や技術雑誌への記事執筆も行う。

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