コラム

 公開日: 2017-07-18 

IoTでビジネスチャンスを広げる4種類のデータ

今回は、IoTによって収集されるデータをそれぞれの特性から4種類に分けてご紹介します。

例えば「ある商品を誰かが買った」という場合を考えると、買った人の住所や名前等のステータスを表すデータを文字通りステータスデータ、「いつ買った」「いくつ買った」などの一回限りの行為を表すデータをアクションデータと呼びます。

ほかにも、商品などの位置に関する情報をロケーションデータ、機械の自動調整などに使われる「万人の傾向」を分析するためのデータをオートメーションデータと呼びます。

それぞれのデータの特性をしっかりと見極めながら分析を行い、ビジネスの拡大に結びつけて下さい。

IoTで集められるデータにもさまざまな種類がある

さて、これまで“ビッグデータ”とひとくくりにしてきたIoTですが、これによって得られるデータは、集められた時点では種々雑多なデータの寄せ集めに過ぎません。

必要に応じて、データの特徴を見極めながら適正な方法で分析しなければ、正確な形で状況を把握することはできません。

今回のコラムではIoTによって収集されるデータを4種類に分けて、それぞれの特徴をご紹介していきます。

4種類のデータ

まずデータには、比較的長い時間変わらないものと、一回限りのものがあります。

例えば、「ある商品を誰かが買った」という場合を例にとると、買った人の住所や名前、電話番号等は比較的変化の少ないデータです。

一方で、その商品を「いつ買ったか」や「いくつ買ったか」などのデータは一回限りであり、同じことが繰り返されるという保証はありません。

こうした点に注目し、比較的変動することの少ない顧客のステータスを扱うデータのことを文字通り「ステータスデータ」、顧客の一回限りの行為から生まれるデータのことを「アクションデータ」と呼びます。

続いて、例えば「商品が今、どこにあるか」「すでに配送が終わったかどうか」など、リアルタイムで得られる位置に関係するデータを「ロケーションデータ」と呼びます。

そして、IoTに接続された機械が自動調整を行いながら働くためのデータを「オートメーションデータ」と呼びます。

例えば、「気温や部屋の中にいる人数によって温度を自動調整するエアコン」などを考えていただけければわかりやすいと思いますが、実際は「どのくらいの気温を“寒い”と思うか」というのは、人によって違います。そんな時に「ある程度、万人にあてはまる傾向」を見つけるために使用されるのがオートメーションデータです。

上記4種類のデータは、ビッグデータに混在するデータの中でもとりわけビジネスを考える上では重要なデータとなってきます。それぞれのデータの特性をしっかりと見極めながら分析を行い、ビジネスの拡大に結びつけて下さい。

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システムコンサルタント 竹本幸博

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