ビッグデータ企業の運営 (これまで何千回も言及されてきたビッグデータですが、実際にどのようにビジネス運営を推進するのでしょうか?)

これまで何千回も言及されてきたビッグデータは、実際にどのようにビジネス運営を推進するのでしょうか?

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企業にとって最も重要な考え方は、現在存在する膨大な量のデータを、企業の運営を真に推進できるエネルギーに変換することです。

ゲスト |国富資本会長、北京金融資産取引所元社長の熊燕氏山東レッドカラーグループ社長、張雲蘭氏インスパー・インターナショナルの執行社長、胡海根氏アナリシス・インターナショナル社長 劉毅氏

モデレーター: 復旦大学経営学院教授 劉傑

記者朱東がまとめた

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ビッグデータは社会にとって革命的な意義を持つ

劉傑：現在、ビッグデータは産業界と学術界の両方で非常に流行している話題であり、さまざまな機会に大規模なビッグデータフォーラムが開催されています。ビッグデータは社会全体にとって革命的な意義を持っています。ビッグデータをどう理解するか？

Xiong Yan:データは情報のデジタル表現です。過去数十年、特に過去 20 年間で、情報技術の急速な発展により、数千年にわたって存在してきた私たちの生産モデルと構造は完全に変化し、破壊されました。ビッグデータとは、データ量が一定レベルまで蓄積されると分裂が起こるものです。私たちは新しい時代、いわゆるビッグデータ時代に入りつつあります。

胡海根： InspurはITとビッグデータの分野で経験を積み重ねてきました。ビッグデータという概念から見ると、狭義にはある程度発達したデータの集合体にすぎません。いくつかの特徴がありますが、その 1 つはデータ量が多いことです。 2 つ目は、構造化データ、グラフィック データ、ビデオ データなど、データ構造が複雑であることです。第三に、成長率は爆発的です。 4番目に、データの価値を見つけるのが難しいです。したがって、データにもっと注意を払う必要があります。企業にとって、ビッグデータの応用分野は多岐にわたりますが、企業関連のビッグデータをどのように有効活用し、ビッグデータ開発のチャンスを捉え、データから情報、知識、価値へと至る重要なプロセスを把握すればよいのでしょうか。

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エンタープライズ + ビッグデータ、ブレークスルーはどこにあるのか?

Liu Jie: 誰もがビッグデータについて語っていますが、企業はどこから始めるべきでしょうか?

張雲蘭：山東紅玲グループは非常に伝統的な企業です。衣服のカスタマイズは伝統的な経験と仕組みに依存しているため、カスタマイズには非常にコストがかかり、限られた人だけが楽しめる贅沢品となっています。当社は 2003 年にビッグデータとエンタープライズ生産アプリケーションの研究を開始しました。たとえば、当社にはパターン データベースがあり、Hongling では 1 日に 3,000 着以上のカスタマイズされたパターンの衣服を生産しています。以前は、高品質のレイアウトを求めていました。現在、私たちは蓄積されたさまざまなタイプのビッグデータレイアウトを使用し、データベースを通じて非常に正確なパーソナライズされたデータベースを実装しています。さらに、誰もがデザイナーとなり、自分の服をデザインし、インターネットを通じて直接当社の工場とつながり、工場がそれを生産してくれます。さらに、当社には非常に大規模なスタイルデータベースがあり、Hongling はそれを毎年更新しています。当店の服はそれぞれ生地やスタイルが異なり、完全なカスタマイズが可能です。このデータベースは、パーソナライゼーションを工業生産にうまく統合します。

Liu Yi: Analysys もビッグデータの実践者です。過去には人間が分析を行っていましたが、現在はデータを使って分析を行っており、将来的には人工知能を使って分析を行うようになるかもしれません。将来、私たちのアナリストはロボットになる可能性が非常に高いです。企業はビッグデータをどのように管理し、運用するのでしょうか?まず、ビッグデータとスモールデータは実は違うものだと私は思います。スモールデータは人間が使用するためのものであり、ビジネス上の意思決定モデルで直接使用されますが、ビッグデータは機械向けです。それは最初に生成され、後で意思決定に使用されます。

ビッグデータは運用プロセスの自然な副産物であり、使用されるかどうかに関係なく存在します。ビッグデータにはいくつかの応用シナリオがあります。まず、ビッグデータを抽出し、要約してスモールデータに変換し、さまざまな要約データをさまざまな人間モデルに接続します。 2つ目は、個人による半介入です。データには自己意思決定のメカニズムがあります。まず人々がいくつかの基準を設定し、データはその基準に従います。その後の操作プロセスでは、データが独自に決定を下します。たとえば、今日のさまざまなインターネット アプリケーションでは、このシナリオで正確なプッシュとインテリジェントなマッチングが実際に実行されています。人間は論理的に考え、論理的な関係性を持つのに対し、データは論理的ではないため、人間が介入できず、データの関係性を理解できないという別のシナリオもあります。この時点では、人間はデータを理解できず、その後、データは人工知能などに発展していきます。これら 3 つのタイプは、アプリケーション シナリオに応じて重みと組み合わせが異なり、実際にこのような組み合わせを設計するのは各企業になります。

しかし、過去 3 年間で、ビッグデータを活用する過程で多くの落とし穴に遭遇しました。まず、テクノロジーとハードウェアに重点を置いていますが、アプリケーションは軽視されています。実は、ビッグデータの中核はアプリケーションです。アプリケーションを決定し、システムとアーキテクチャ全体を遡って初めて、物事を実行できるようになります。第二に、ビッグデータについて話すとき、アルゴリズムの革新を追求するのは簡単です。しかし、過去数十年の間に、多くのコア アルゴリズムが登場し、イノベーションのほとんどは、コア アルゴリズムではなく、これらのコア アルゴリズムの適用と展開、または展開中の調整と適応のプロセスで発生しました。これにより、多くの企業がさまざまなことに重点を置くようになりました。

特に重要なのは、人とデータの関係性だと考えています。ビッグデータの出現により、一部の人間が置き換えられ、すべての比重が機械とアルゴリズムに置かれるようになりました。人間はハイエンドのデータの解釈者であり、外部のプロパガンダのアイデアやアルゴリズムの普及者です。このようにして、人と機械は徐々により良く融合できるようになります。

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ビッグデータ アプリケーションをより現実的なものにするにはどうすればよいでしょうか?

Xiong Yan:投資家の観点からビッグデータと産業アプリケーションを見ると、過去 30 年間で中国で最も急速に成長した産業は IT 産業であることがわかります。しかし、今日の中国のビッグデータ産業は、米国がこれまでになかったモデルや道筋を開発する可能性が高い。一方で、アメリカでもまだ登場したことのないビッグデータ分野のユニコーン企業も出てくるかもしれません。この可能性は非常に大きいので、私たちはこの自信を持たなければなりません。

ビッグデータ業界の観点から見ると、3つの法則に従うことができます。1つ目は、いわゆる希少価値の法則です。データ量が多くなるほど、各データ単位に対応する値は小さくなる可能性があります。 2つ目は価値再利用の法則です。データ リソースは、これまでに見てきたすべての物理リソースやオブジェクト リソースとは大きく異なります。私がリンゴを食べると、あなたはリンゴを失ってしまいますが、データはあなたや私、そしてすべての人によって使われます。値は減少せず、増加します。 3つ目は価値の蓄積です。ビッグデータはマイニングに少し似ています。一度形成して占有すると、そのバリューチェーンは時間の経過とともに年々蓄積され、限界効果は減少するのではなく増加します。したがって、これら 3 つの法則は、すべての人が将来ビッグデータを利用する際に一定の役割を果たすことになります。

私たちの観察によると、中国のビッグデータ産業で比較的成功している分野は、インターネット上の広告の強度、強さ、正確さを導く一連の方法論と技術システム、およびそのビジネスモデルである精密広告です。もう一つの典型的な応用分野は、金融業界における信用報告です。現在、多くの銀行が借り手の信用に関する信用データの検索と購入に力を入れており、保険会社でも同様の状況が起きています。保険会社は、商品設計、顧客の格付けと分類、リスク管理の要件に対応するビッグデータに対する大きな需要を持っています。

Hu Haigen:ビッグデータの応用にはあらゆる側面が関係します。企業にとって、最初に行うべきことは、独自のハードウェア リソース統合を構築することです。これはサービスに似ており、ハードウェア システムのセットであり、ハードウェア システムはクラウド上に配置されます。自分専用のプライベート クラウドを構築することも、外部のパブリック クラウドを使用することもできます。クラウドにより、あらゆる面で標準化された統合が行われ、新しいデータ システムが形成されます。古いデータも新しいデータベースに接続されます。データ ウェアハウスに基づいて、リーダーは分析と意思決定を行うことができ、フィードバックはパーソナライズされたインテリジェンスに使用でき、ビッグ データ分析とアプリケーションの第 3 ステップを形成します。 3 番目のステップでは、ビジネスをクラウドに移行する必要があり、データ分析に基づいてリソース統合とデータ統合を行う必要があります。この業界チェーンでは、多数の分析メーカーがここに参加している企業と協力して、変化をもたらしています。しかし、コアは依然として強さを統合しています。

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ビッグデータを共有するときにプライバシーとビジネスのバランスをとるにはどうすればよいでしょうか?

Liu Jie: データはリソースとして利用され、データのユニークな点は、再生成して共有できることです。しかし、ビジネスの観点から見ると、個人のプライバシーとビジネスのバランスをどのように取ればよいのでしょうか?

Liu Yi:データのプライバシーは確かに現在ビッグデータ製品の開発を妨げている重要な問題です。データのプライバシーはどのように管理されるべきでしょうか?実際、プライバシー侵害があるかどうかを判断するには、どのような情報が収集されるかを見るのではなく、データがどのように使用されるかを見ることが非常に重要です。これがコアです。対象を絞ったオープンデータは私たち一人ひとりの権利です。同時に、ビジネス ルールを真に遵守する企業は、ビジネス ルールに直接関連するデータにさらに価値を付加し、価値を提供するプロセスを最適化することのみを選択します。これは合理的なデータの使用であり、基本原則です。どのデータがプライベートであるかを検討するのではなく、画一的なアプローチを採用するのは不合理です。ビッグデータ時代の核心は、あらゆるデータを取り出し、計算し、さまざまなビジネスニーズに適応させ、最終的にそれをすべての人に返し、誰もが最高の生活と価値を享受できるようにすることです。しかし、私たちの法案は今日導入されたばかりであり、まだ実施すべき細かい点がたくさんあるのは事実です。これらが完璧でなければ、すべての企業が前進する勇気を持たないかもしれません。

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ビッグデータの開発には複合的な才能が重要

劉傑：ビッグデータの活用という点では、企業の観点から、ビジネスを理解している人材のほうが重要なのか、テクノロジーを理解している人材のほうが重要なのか、あるいはその両方が重要なのか、といった認識を確立する必要があるかもしれません。これらの才能はどこからもたらされるのでしょうか、それとも私たち自身で培われるのでしょうか?

張雲蘭：当社の採用プロセスは比較的シンプルです。 1つは社内研修、もう1つはヘッドハンターによる継続的な採用です。基本的には地元の人を採用します。たとえ彼らが他の場所から来ていたとしても、私たちは彼らの家族全員をここに移住させるために最善を尽くします。

胡海根：私たちが毎年採用するビッグデータ人材は、2つのソースから来ています。1つはグローバルなソーシャルリクルーティング、もう1つはキャンパスリクルーティングで、専攻は主にエンジニアリングとマネジメントです。今後の展開としては、複数の職業の融合が確実に進むでしょう。将来的には、マネジメントをやる人もいれば、ITをやる人もいますが、この2つの分野を統合する人も必ず出てくるでしょう。こうした人材が将来、わが社のトップ人材となるでしょう。このような複合的な才能を統合する必要があります。ビッグデータは未来の技術です。それはテクノロジーであり、モデルでもあります。将来的には、あらゆる企業、特に製造業の特性の 40% ～ 60% がソフトウェア産業の特性を反映するようになります。今後はビジネス分野の専門人材とIT分野の専門人材の両方が必要になると予想しています。

（本記事は第25回中外管理官・産学フォーラムのフォーラムスピーチを基に編集・編集したものであり、著者によるレビューは受けていません）

担当編集者：朱 麗

出典：中外管理雑誌（WeChat ID：zwgl1991）