CXO-LABブログ

目的があってこその「ビッグデータ分析」です

システム全般

参考記事 ↓
http://www.itmedia.co.jp/enterprise/articles/1505/22/news112.html

データ分析をしていく時に、その単語の持つ意味はそのままの意味で認識していくことはシンプルにできますが、その単語を使った人の年代や語気などによって把握すべきニュアンスが変わってきます。

例えば、コールセンターに問い合わせがあった際に、「**について知りたいんだけど」と言われた際に、イライラしている感じだったのか申し訳ない感じだったのかで、対応方法は変わってきます。

それは担当者レベルでは適切な判断ができるかもしれませんが、データとして残しておく場合は、共通認識として把握しできる「付加情報」が不可欠になります。

そういった感情面も含めたデータ分析も大切ですよね。

ビッグデータの活用が広がっていく上で、どのようにデータを保存・蓄積していくかということも同時にクオリティの向上が求められると思います。

極端に言うと、分析しようがないデータを大量に用意しても、あまり期待できる効果は得られないと思います。

ですのでおそらく、可能なだけ取得できるデータを残しておき、そこから目的にあわせて精査していくということを繰り返しながら、足りないデータを追加で取得して理想的なビッグデータ分析を行っていくようになるのだと思います。

そして、そのデータの中から新たな発見・気付きがあり、より役立つ情報が得られることが、ビッグデータを活かした結果、になるわけです!!

 

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