データディスカバリの主要4ツール比較--デジタルマーケティングに活用 - (page 4)

アジャイル経営とManagement by exception

　企業規模の大きな会社のトップマネジメントがアジャイル（俊敏）に経営を行う場合、すべての情報をトップマネジメントが把握するのではなく、Management by exception（例外管理）にフォーカスすることが、トップマネジメントに必要な情報と、マネージャーに必要な情報が分離され、アジャイル経営をデータディスカバリサービスで実践しやすくなる。

　また、Domoは接続APIを重要視しているため、中堅企業やベンチャー企業のようにトップマネジメントに判断が集中しがちな企業にも活用できるデータディスカバリサービスだ。

　Domoの日本法人ドーモにお問い合わせいただき、

（1）接続APIが自社のニーズにフィットするか
（2）接続後のデータ処理（可視化など）スピード
（3）可視化された後の課題探索方法
（4）SaaS価格

など、「現物」を「現実」（三現主義）に確認してみてはいかがだろうか。

【QlikView】

なぜなぜ探索のための「QlikView」

　QlikViewは企業の部門や中堅企業にも多くの実績を持つデータディスカバリツールで、ツールとしてのユーザーはユーザー部門のマネージャーが活用するタイプのものだ。トップマネジメントが使う場合は、あらかじめデータが連携されているという前提で、連想技術（Associative Technology）が活用されるタイプのツールだろう。QlikViewの特徴を「ひとこと」で表すと、

「なぜなぜ探索（5Whys）のためのデータディスカバリツール」

と表現できるのではないだろうか。

なぜなぜ探索（5 Whys）とは

　なぜなぜ探索のはじまりは、トヨタの大野耐一さんが著書「トヨタ生産方式」の中で、

「一つの事象に対して、五回の「なぜ」をぶつけてみたことはあるだろうか」

　さらに、5回の「なぜ」を自問自答することによって、ものごとの因果関係とか、その裏にひそむ本当の原因を突きとめることができる、と言っている様に問題事象の原因を追究する方法だが、QlikViewは、

「データを可視化した後に、なぜなぜ探索が可能なデータディスカバリツールである」

　これはQlikViewの連想技術（Associative Technology）により可能となることだが、連想技術には以下の3つの特徴がある。

（1）分析軸のどのポイントからでもデータを自由に探索できる
（ダイナミックかつ双方向なインターフェース）
（2）いかなる疑問にも短時間、リアルタイムで解が得られる
（3）データ同士の関連性もしくは分断を容易に確認できる

　QlikViewはデータをメモリーに展開した後の持ち方に独自の特許技術があり、それが人間の思考のように、データのあらゆる項目から「Why」を繰り返し「気づき」を得ることが可能となる。

「連想」を適用した特許技術

　連想技術（Associative Technology）は特許取得技術だが、さらに具体的に考察してみよう。

　ディスク上の「支店名 製品種別」と「製品種別 顧客名」という2つの正規化データを、（2）関連ポインターを保持しつつ、（3）メモリー上に「支店名」「製品種別」「顧客名」の3つを展開することで、（1）データ圧縮効果があり、あらゆる項目を、（4）検索キーにするで、あらゆる角度からデータを連続的に思考の連想に合わせて「可視化」できる。

（1）同じ項目名で、かつ、同じ値の情報は物理的に一度しか保持しないので、結果的にデータ量が削減される。
（2）項目間の関連はポインターによって把握し、量を削減しながらも元の情報を欠落させることなく維持。
（3）ポインターとその先のデータはすでにメモリー上にあるのでディスクアクセスが不要。
（4）ある情報から別の情報にはポインターたどることができ、実質的に全項目を検索キーとして使える。

　これらがメモリー（インメモリー型）で、重複しないデータ（データ圧縮）からの連想技術という、QlikViewのコアコンピタンスになる。

パートナーエコシステム

　酪農農家は「牛のみ」、「牛＋ミルク、チーズ、バターなどの付加価値（Value Added）」、「ミルク、チーズ、バターなどの付加価値（Value Added）のみ」の3種のビジネスが考えられる。

　QlikViewという「牛」は、世界中のパートナーという酪農農家に販売され、それからユーザーに販売されるため、QlikViewそのものの持つコアコンピタンスに付加価値が付けられたものを利用することになり、QlikViewとパートナー、あるいはパートナー同士は、連想技術（Associative Technology）と同じような機能的組織（Association）になる。

「販売されるQlikView＝QlikViewそのもの×パートナーの付加価値（Value Added）」

　前述したBIQQのようなデジタルマーケティング向けテンプレートを付加価値とするパートナー、あるいは統計解析のR言語との連携を付加価値とするパートナーなどが出現する。それらのパートナーが、QlikTech社の日本法人であるクリックテック・ジャパンと一体となってユーザーにソリューションを提供するモデルがQlikViewの販売モデルだ。

　したがって、例えば、データディスカバリツールでデジタルマーケティングのデータを含めたデータディスカバリを、「全員マーケターという発想を組織にビルトインすること」（マーケッティングと経営は一体）の3桁の使命分析、

『3桁：データディスカバリツールをトップマネジメント、ユーザー部門（マネジャー）が導入し、「過去からのデータ（財務管理のデータ）」「現在からのデータ（POSデータ、日次決算データ）」「未来からのデータ（アクセスログ、MAのデータ、SFAのデータ、アドテクのデータなど）」から「何かを探索する」』

で、実現しようとすると、単に販売実績が多いというだけでなく、デジタルマーケティングに造詣が深いパートナーからQlikViewを導入しないと、データ活用すら難しく、目的を達成しにくくなる（特にデジタルマーケティング分野におけるQlikView導入では非常に重要なポイント）。

自社のニーズとパートナーの付加価値

　QlikView導入は、自社のデータディスカバリーのニーズが、連想技術などのコアコンピタンスに合致するかという見極めを行った後に、

「自社のニーズ＝パートナーの付加価値」

の見極めを2段階で行う必要がある。

　あるいは、

「QlikViewは連想技術エンジン」

と捉え、パートナーの付加価値などのノウハウを重要視することもひとつの方法だろう。したがって、パートナーの付加価値部分が企業全体にフィットする場合、あるいは部分最適としてフィットする場合で、導入の方法や枠組みなどを考察する必要があるだろう。