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市場調査レポート

情報と問題点との適合:実世界の諸産業におけるビッグデータ戦略の考案

Information Meets Matter: Devising Big Data Strategies for Real-World Industries

発行 Lux Research 商品コード 329615
出版日 ページ情報 英文 27 Pages
納期: 即日から翌営業日
価格
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情報と問題点との適合:実世界の諸産業におけるビッグデータ戦略の考案 Information Meets Matter: Devising Big Data Strategies for Real-World Industries
出版日: 2015年04月02日 ページ情報: 英文 27 Pages
概要

センサーやネット接続機器の台数増加・高度化に伴い、得られる情報の件数・分量・速度も拡大/上昇しており、そのためビッグデータに対する関心も高まりつつあります。物質ベース産業の場合、精密農法や、製造業における「産業4.0」、デジタル油田、インテリジェント・シティといった分野でのビッグデータの活用に関心が寄せられています。しかし、こうした分野でのビッグデータは、リスクは間違いなく大きくなりますが、その利点は、銀行・メディア向け情報産業の場合ほど明確ではありません。ビッグデータ戦略の展開に際して、(現実の世界の) 各産業は一気に全面的導入・活用を図るのではなく、利用事例に沿った形で導入を開始すべきでしょう。

当レポートでは、各種産業におけるビッグデータの効果的な導入・活用のあり方について分析し、現在までの導入事例や問題点、産業ごとの導入効果、今後の更なる普及の進め方・諸問題の解決方法などについて調査・考察しております。

エグゼクティブ・サマリー

市場環境

  • 小売業界や通信業界からの多額の支出に伴い、ビッグデータは「ビッグビジネス」となっているが、提供しているサービスは、顧客産業側の複雑な装置環境や、膨大な取扱物資、移動し続ける製品といった現状に適した状態にはまだなっていない

分析

  • ビッグデータ部門の黒字化のために、各企業は戦略的ニーズに答え、適切なIoT導入計画の立案に資するような利用事例を必要としている

将来展望

脚注

表の一覧

  • 図:ビッグデータ向け支出額:全体としては拡大傾向
  • 図:ビッグデータの質的・主観的・利己的な定義
  • 表:ビッグデータの普及経路はモバイル通信やWebと類似している:IoTの場合もそうなのか?
  • 表:各業界でのビッグデータ導入に向けた取り組み
  • 図:IoT・ビッグデータ・クラウドコンピューティング・分析機能のデータ出入力の相互関係
  • 図:ビッグデータ・クラウド・分析機能のセブセグメントとベンダー
  • 図:ビッグデータ戦略の展開に際しては、終着点を念頭に置きつつ開始すべきである
  • 表:物質ベース産業におけるビッグデータ・プロジェクトの戦略的・戦術的目標の設定
  • 図:産業クラスターごとのビッグデータの利点:プロセス/製品ラインでの評価
  • 表:物質ベース産業における製品別のビッグデータ使用事例
  • 表:化学工業の製造プロセスにおけるビッグデータの使用事例とベンダー
  • 図:企業内部の構造・要因に沿った、使用事例の内訳
  • 表:IoT/センサーデータ調査:石油・ガスポンプの仮説・事例
  • 図:各産業にとってのビッグデータの意義 - 基礎データ、独自の分析、革新的なビジネスモデル
目次

Big data is a moving target, as a growing number of sensors and sophistication of connected objects increase the volume, velocity, and variety of information in the world. Material-centric industries chase big data visions like precision agriculture, "Industry 4.0" in manufacturing, digital oilfields, and intelligent cities. But the benefits to them are less clear than to information industries like banking and media, while risks are greater. To develop a big data strategy, real-world industries need to start with use cases before leaping into hype.

Table of Contents

EXECUTIVE SUMMARY

LANDSCAPE

Big data is big business, driven by billions in spending by retailers and telcos. But offerings don't yet fit physical industries' complex equipment, tons of materials, and moving products.

ANALYSIS

To transform big data promises into profits, industrial firms need use cases that address strategic needs, and plan IoT deployment accordingly.

OUTLOOK

ENDNOTES

TABLE OF FIGURES

  • Figure 1: Graphic Estimates of Big Data Spending Are Scattered but Consistently Climbing
  • Figure 2: Graphic Big Data Definitions Are Qualitative, Subjective, and Self-interested
  • Figure 3: Table Big Data Disruption Follows a Particular Pattern Across Mobile and Web; Will IoT Follow?
  • Figure 4: Table Industry Monikers for Big Data-related Initiatives
  • Figure 5: Graphic IoT, Big Data, Cloud Computing, and Analytics Feed One Another
  • Figure 6: Graphic Subsegments and Vendors in Big Data, Cloud, and Analytics
  • Figure 7: Graphic To Develop a Big Data Strategy, Begin with the End in Mind
  • Figure 8: Table Setting Tactical and Strategic Goals for Big Data Projects in Material-Centric Industries
  • Figure 9: Graphic Benefits of Big Data by Industry Cluster Along Process and Product Lines
  • Figure 10: Table Sample Big Data Use Cases for Manufactured goods in Physical Industries
  • Figure 11: Table Big Data Use Cases and Vendors in the Chemical Manufacturing Process
  • Figure 12: Graphic Break Down the Use Case Into Business Case Factors
  • Figure 13: Table IoT/Sensor Data Survey - Hypothetical Oil and Gas Pump Case
  • Figure 14: Graphic Big Data for Industry Means Primary Data, Proprietary Analytics, and Innovative Business Models
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