EY Advisory ビッグデータ ―企業競争力の新たな源泉アドバイザリー事業部公認会計士公認情報システム監査人長尾大輔 • Daisuke Nagao 1991年、当法人に入所。政府開発援助関連アドバイザリーで、組織・制度改革の専門家として活躍。特に、ポーランドで実施された国有鉄道民営化計画調査では、その調査結果を高く評価され、ポーランド共和国運輸貢献者名誉賞を受賞。組織改革の分野での実績には定評があり、現在はデータ分析や経営管理に関連した分野で、クライアントの活動を支援している。 Ⅰ はじめに入、利用している企業の数は、まだ限られているものの、この技術に対する信頼度や認知度は上昇傾向にあデータを有効に活用することが企業競争力の源泉とります。回答者にさまざまな観点から自社の対応能力なる時代が来つつあります。現在、多くの企業では、を評価してもらったところ、＜図1＞のとおり、ビッグ各種情報を集約し、統計的な分析を実施し、将来予測データ技術は「近く普及する技術」に分類されました。を行っています。ビッグデータは、企業の競争や業務多くの企業がビッグデータ関連技術を、業績改善や競の在り方を根本から変えていくことが予想されます。争優位性を生み出す機会として捉えているようです。データに対して投資を行い、データから価値を引き出せる企業が、さらなる競争力を手に入れることになる Ⅱ ビッグデータがもたらすメリットとリスクと考えられます。 EYによる「2013年グローバル情報セキュリティサーベイ」の結果によれば、ビッグデータを実際に導不正調査・検知に関するデータ分析手法として、フォレンジック・データ・アナリティクス（FDA）と呼ばれる技術があります。この技術は、増大するデー ▶図1 先進技術とトレンドの全体像現行の技術タ量や、複雑化するビジネスや規制環境への対応を迫将来登場する最先端技術近く普及する技術（データポイントのサイズは回答者の重要度を表す）られている企業にとって、強い味方となるはずです。 70 対応 60 能力に 50 対する 40 信頼度 30 ︵回答者 20 の割合 10 ％︶ 0 ソフトウェアアプリケーション現行の技術▶ スマートフォンおよびタブレットオンラインアプリケーションソーシャルメディアビッグ ◀近く普及する技術データ個人使用のクラウドの活用クラウドサービス仲介事業画像認識技術モノのインターネット電子マネーサイバーヘイブン 10 30 40 や企業取引の停止、データの可視化などを統合した不決定を迅速に行えるようになります。ビッグデータ革命は、企業に多大なメリットをもたらすと考えられますが、その利用には相応のリスクが伴うことを忘れてはなりません。ビッグデータの活用 ▲ 将来登場する最先端技術 20 分析処理エンジンを使用すれば、不正が疑われる支出正監視機能の導入が可能となり、ビジネス上で重要な企業用アプリケーションストアサプライチェーンマネジメント一例を挙げると、FDA技術の一つであるリアルタイムに当たっては＜図2＞に示すような、新技術や外部環 50 60 技術とトレンドに対する精通度（回答者の割合％）出典：EY「2013 年グローバル情報セキュリティサーベイ」 14 情報センサー Vol.98 November 2014 70 境の利用に伴う新たなリスクが伴います。 ▶図2 ビッグデータ利用に伴う関連リスクのイメージ（従来のデータの流れ）マニュアル入力システムセンサーデータ新技術分析ツール DWH＊1 ユーザー新技術・外部環境の利用に伴うリスクデータ分析専門家 SNS＊2 インターネット環境クラウドDWH 外部分析ツール外部環境＊1 データウエアハウス＊2 ソーシャル・ネットワーキング・サービス Ⅲ 七つの項目ビッグデータに潜む可能性と危険性を理解・解決するために、幾つかの事例から得られた帰納的な帰結として、次に掲げる七つの重要な項目について、留意する必要があると考えられます。ビッグデータの本格活用に取り組む際は、事前評価として次のチェック項目を確認することをお勧めします。 1. ガバナンス • データガバナンス体制は、データの所有者および消費者の位置付けや定義の変化に対応したものとなっているかし、解釈することができる人材がいるか • 従業員は、データに基づく意思決定という新たなパラダイムに転換する準備ができているか 6. セキュリティけんろう • セキュリティインフラは、堅牢性と、データ量の増加に対処できる柔軟性の両方を備えているか 7. プライバシー • ビッグデータ情報の所有者や、情報を使用することについての承諾の要否は明確になっているか • ビッグデータの保存・利用方法によっては、重大なプライバシーの問題が生じる可能性があることを理解しているか • データガバナンスは、データのライフサイクルの各工程におけるリスクに対応しているか 2. マネジメント • ビッグデータに関連した新しい技術や手法を扱うことができるスキルや内部機能があるか • ビッグデータの特性である量、種類、速度などを十分に管理できる体制が整っているか 3. クオリティー • 採用している手法は、非構造化データに十分対応できるものか • ビッグデータの利用に関する目標を達成するためには、どの程度のデータ品質が必要か検討できているか 4. アーキテクチャー • ITインフラは、ビッグデータに関連した戦略に対 Ⅳ おわりに従来のシステムやアプローチでは迅速性や柔軟性に欠けるため、複雑かつ圧倒的な量のビッグデータには対応しきれません。これに対応するためには、前記チェックリストを活用して課題を把握し、変革していくことが必要です。企業の成功は、必要な情報を必要なタイミングで活用できるかどうかにかかっています。ビッグデータの活用により、企業は、より効果的な意思決定が可能になります。経営管理を中心とした業務の進め方や、市場競争の在り方も、時代とともに変わっていくでしょう。応できるものか • ビッグデータを扱うために必要な処理能力や保存能力を柔軟に変更できるか 5. 活用 • ビッグデータの分析結果を正しく扱い、モデル化お問い合わせ先アドバイザリー事業部 Tel：03 3503 3500 E-mail：[email protected] 情報センサー Vol.98 November 2014 15