ウェブサイト構築 小さなデータは小さな力ではない

分析した個々の要素ブランドにかかわらず、これらのブランドはしばしば単一の製品に関連するのではなく、さまざまな特徴的な製品を伴うことがあることは明らかである。このパターンは、自動車産業とコンピューター産業で最も顕著である。

すべての企業がビッグデータ資源を持っているわけではありません。国内の百度、アリババ、テンセント、海外のグーグル、アマゾン、フェイスブックなどのインターネット大手も豊富なビッグデータ資源を持っているが、ほとんどの一般企業はビッグデータ資源を持っておらず、持っているデータは「スモールデータ」としか言えない。ビッグデータもスモールデータも、データ環境の産物である。スモールデータを使ってパーソナライズされたサービスを設計するためには、ビッグデータとスモールデータを区別することを学ばなければなりません。ビッグデータとスモールデータを区別する簡単な原則があります。すなわち、データの量、データの種類と形式、データ処理の速度、データの複雑さの4つの側面を確認することです。スモールデータは、量が少なく、種類が少なく、形式が少なく、処理速度が速く、複雑さが少ないが、ビッグデータはその逆である。実際には、ビッグデータはスモールデータに分解でき、スモールデータが一定量に達するとビッグデータとなる。大多数の人が利用できるのは、量が少なく、種類が少なく、処理速度が速く、複雑性が低いスモールデータである。ビッグデータの活用は、データ技術のさらなる発展にも左右される。

ビッグデータ時代の予言者ビクター・マイヤー、シェーンベルクはかつてこう言った。「現代のビジネスの世界では、ビッグデータの力は、実際にパーソナライズされた小さなデータに反映されています。インターネット時代の電子商取引や伝統的なショップかどうか、勝つか負けるかの鍵は、データ分析、正確なマーケティング、感情の維持になるでしょう」。

他の産業全般にとって、ビッグデータよりもスモールデータの方が実用的であるという意味合いです。この言葉はまた、ビジネスマンに、インターネット上の大量のデータを前にして、データ、スモールデータにこだわらず、データ上の経営判断の根拠を提供できる人に注目することを思い出させます。そして、企業のデータ蓄積を持たない人にとって、目の前の最初の仕事は、自分のデータ意識を高めることです。データアウェアネスがあってこそ、パーソナライズされたスモールデータを掘り起こし、スモールデータの価値を掘り起こして、ユーザーにパーソナライズされたサービスを提供できるのです。

ビジネスにおいて、強いビジネスマンがビッグデータを使うことは言い訳にならないが、人的・資金的資源が比較的弱い中で、データ時代の発展を求めるには、個人化したスモールデータを選ぶのが賢明であり、現在の企業の実務上の問題を基本的に解決することができる。証券会社はインターネットの波で発展を求め、スモールデータの価値を掘り起こし、個人化されたサービス、個人化された精密マーケティングを提供することができ、発展の勢いを得ることができる。ビッグデータ時代、証券会社はビッグデータを掘り起こす際に多くの困難に直面し、ビッグデータの価値を引き出すためには、設備やソフトウェアの購入、ビッグデータ人材の育成など、莫大な資金を投入する必要がある。