組織におけるビックデータの取り扱いについて

国内でビックデータを活用したビジネスの事例が増えるにつれて、個人情報の定義や保護などについての話題が見受けられるようになってきました。

この流れを受け、ビックデータを活用するうえでの留意点が語られる時は、データ取得対象者のプライバシー保護など対外的な問題にフォーカスされがちですが、「社内でどのようにデータを取り扱うのか」といった内部的な問題も存在します。

ビックデータの分析を導入する際には、こうした社内におけるデータ管理方法も含めたルール作りが必要になってくるため、今回は組織におけるビックデータの取り扱いについて書いてみたいと思います。

まず、組織的なデータの取り扱いについては保守（共有範囲を狭める）とリベラル（共有範囲を広げる）に分けて考えることができ、それぞれの特徴は以下のようになります。

■保守的な場合
情報の公開は組織内の一部に限定され、高度な専門家が情報の管理や分析を行います。
分析精度が高くなり作業が効率的になる傾向がある一方、組織の規模やリソースの状況によっては思うような効果を得られないことがあります。

■リベラルな場合
情報は組織内に一般公開され、全員が情報を分析することができます。
誰もがデータの分析を行えるため分析の多様性が生まれやすい一方、業務の重複による非効率や、異なる分析結果による対立などが生じる可能性があります。

この「保守」と「リベラル」について、マーケティングや選挙などでビックデータの活用が先行しているアメリカにおいては、どのように捉えられているのでしょうか？

WEB解析の専門家であるGarry Przyklenk氏は以下のように述べています。
「どちらの民主的なアプローチがより優れたものであるかは企業や組織の形態によって異なりますが、過度に保守的な考え方や、リベラルに過ぎる考え方は、どちらもデータ民主化の現状には適合しないというのが真実です。」

つまり、全体として保守かリベラルに偏りすぎることなく、要点ごとにどちらよりのアプローチが適しているのかを判断していかなければなりません。そして組織の状況によって選択するアプローチは異なってくるため、大枠として以下の流れを抑えておく必要があります。

・データの取り扱いにおける保守とリベラルの長短を理解する
・自分が所属する組織の状況を把握する
・要点ごとに上記2点のバランスを考えて適切なアプローチを判断していく

データの取り扱いについて考える際にはひとつの参考になるのではないでしょうか。

参考資料：The Pros and Cons of Big Data Democratization
http://searchenginewatch.com/article/2319711/The-Pros-and-Cons-of-Big-Data-Democratization