ビッグデータは、誇大宣伝から日常の現実へと、驚くほど急速に浸透しました。データウェアハウスの開発者たちがビッグデータ技術を活用し、データマイニングからより良い答えを引き出そうとしたことで、その導入は加速しました。
アムステルダムで開催されたTM Big Data InFocus 2014カンファレンスに参加して、ビッグデータ・ソフトウェアおよびストレージのベンダーによる誇大宣伝や期待に満ちた主張はもはや存在しないことがはっきりと分かりました。言葉遣いもアプローチも、わずか数年で大きく変化しました。
表面的な決まり文句はまだ残っていますが（「情報から実用的な洞察へ」など）、カンファレンスに参加しているビッグデータ マイナーにとっては現実的なものとなっています。
プレゼンテーションは主に小売業と通信事業者のサプライヤーに焦点を当て、ビッグデータと金融サービスに関するセッションもありました。これらは数百万件もの顧客レコードが蓄積されており、金融、小売、通信サービスサプライヤーにとって顧客支出全体の最大化が喫緊の課題となっている3つの分野です。
奇妙だが真実
最初は奇妙に思えたのですが、ビッグデータとHadoopが誰もが最初に思い浮かべる言葉ではなかったのです。ただ、データウェアハウスとビジネスインテリジェンスの柱に3本目の脚が加わっただけだったのです。データからインテリジェンスを引き出すという概念は、5年前のDW/BIカンファレンスからそのまま借用したようなものでした。
何も悪いことではありません。データマイニングを行う人々が今求めているのは、当時と基本的に同じものです。つまり、大量のデータを精査し、そこから実用的な洞察を引き出す能力です。
たとえばソーシャルメディアを含め、データのソースを拡大することについて多くの議論がありました。
ビッグデータ技術は、数テラバイト規模の小規模なデータコレクションから、ペタバイト規模の巨大なデータコレクションまで、あらゆるデータに適用できることを学びました。ビッグデータとは、大規模な（つまり膨大な）データコレクションというよりも、データ分析技術に関するものです。
これにより、一部のストレージベンダーは事業を停止せざるを得なくなりました。ビッグデータを利用する大勢の顧客に対し、大量のストレージ容量を販売できていないからです。保存されているビッグデータの量は予想よりも少ないようです。
老犬、古臭い？そんなことはない
また、リアルタイム性にも可能な限り近づいています。あるプレゼンターは、ビッグデータ分析を活用して、金融コールセンターのオペレーターに通話中に不正行為の可能性を警告できる可能性についても言及しました。これは最先端の技術ですが、多くのビッグデータ分析は数時間、あるいはそれよりもかなり長い時間を要するのが現状です。
プレゼンテーションのトーンは、ビッグデータ分析の活用方法について、冷静かつ現実的なものでした。AWSやSplunkといったサービスベンダーは、顧客のユースケースに焦点を当てていました。通信事業者は顧客離れの削減について、小売事業者はロイヤルティカードのデータについて語りました。コールセンターの会話をテキスト化して分析するといった新しい技術もありましたが、内容はすべてデータウェアハウスやビジネスインテリジェンスに関する懸念事項と非常によく似ており、共感できるものでした。
その目的の一つは、オペレーターが商品や日時について顧客が言ったことを誤解していないか確認することだった。
ビッグデータは、主にサービスおよび小売業のサプライヤーに関するビジネスインテリジェンスの問題ですが、健康も多少関係しています。
誇大宣伝や華やかさから解放された
主催者であるTMフォーラムは非営利団体です。ベンダーはイベントのスポンサーとなることができますが、スポンサーシップには講演枠の自動付与は含まれません。講演者はプレゼンテーションの審査を受け、製品の販売は許可されていません。
このビッグデータイベントは、誇大広告のないゾーンであり、ベンダーの運命や今後の技術の魅力にはほとんど関心が寄せられていません。トーンは現実的で真剣なもので、実務家の懸念に応え、新製品の誇大宣伝を煽るようなものではありません。
これはTMビッグデータイベントの2回目の開催であり、主催者は2013年のイベントよりも参加者が少ないと予想していました。しかし、実際には2013年と同様に多くの参加者が集まり、150名が参加し、プレゼンテーションホールには満席となりました。
目標達成のより良い方法について他者から学びたいと考えていた参加者にとって、これは満足のいくものでした。彼らはテクノロジーについてよりも、ビジネス上の課題を解決する方法について多くを学びました。ビッグデータベンダーによる華々しい講演を期待していた私にとっては、驚きでした。
ビッグデータ分析は今や現実のものとなり、誇大宣伝もなく、データの取得、収集、保存、フィルタリング、分析のためのより優れたツールを熱心に求めるデータマイニング担当者によって日常的に利用されています。これは現実であり、キャズム（溝）を越え、私たちのような魅惑的な人々は先へ進むことができます。®
