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市場調査レポート

ビッグデータおよびビジネスインテリジェンス:ビジネスインテリジェンスとビッグデータ分析のコンバージェンス

Big Data and Business Intelligence: Convergence of Business Intelligence and Big Data Analytics

発行 Mind Commerce 商品コード 312613
出版日 ページ情報 英文 49 Pages
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ビッグデータおよびビジネスインテリジェンス:ビジネスインテリジェンスとビッグデータ分析のコンバージェンス Big Data and Business Intelligence: Convergence of Business Intelligence and Big Data Analytics
出版日: 2014年09月15日 ページ情報: 英文 49 Pages
概要

データソースおよびデータ抽出手段と連動して生じるデータ量が急増し続けているため、データ収集・分析の情勢は急速に変化しています。この一見すると広大な体系化されていない(ビッグ)データの海から、いかにして最も効率的・効果的に価値を実現するかは大きな課題のひとつとなっています。

当レポートでは、ビジネスインテリジェンス(BI)とビッグデータの関係について、メリットおよびプランニング・統合に関する問題や課題も含めて評価しています。

第1章 エグゼクティブサマリー

第2章 イントロダクション:ビッグデータ

  • データの爆発的増加
  • 内外からのデータ
  • ビッグデータとは何か?
  • ビッグデータの「V」
  • ビッグデータの実例
  • ビッグデータを無視できない理由
  • ビッグデータ市場
  • ビッグデータ導入を促進する市況
  • ビッグデータ導入に影響を及ぼす技術動向

第3章 ビッグデータ:機会・課題

  • 機会・リワード
  • ビジネスケース・実例
  • とてつもなく大きなデータを資本化するビジネスアイデア
  • ビッグデータの大きな問題
  • ビッグデータの規制
  • ビッグデータの動向
  • ビッグデータの人材要件
  • 新しいデータ科学者
  • ビッグデータの人材不足を説得させるヒント

第4章 ビッグデータの投入

  • ビッグデータ分析のパイプライン
  • ビッグデータのエコシステム
  • ビッグデータプロジェクトの開始
  • ビッグデータ成功のベストプラクティス

第5章 ビジネスインテリジェンス(BI)

  • ビッグデータはどのようにビジネスインテリジェンスを損なわせるか?
  • BIはどのような影響を及ぼすか?
  • ビジネスインテリジェンスの予測
  • 主なビジネスインテリジェンスソリューションプロバイダー

第6章 BIとビッグデータの統合

  • BI-ビッグデータ統合のメリット
  • BI-ビッグデータ統合における課題
  • ビッグデータプラットフォームとBIインフラ統合のアプローチ
  • BI-ビッグデータフレームワークの3つのステップ

第7章 結論・提言

図表リスト

目次

The landscape of data gathering and analysis is rapidly changing as the amount of data generated in conjunction with data sources and means of extracting data continues to accelerate. One of the key issues is how to most efficiently and effectively realize value from this seemingly boundless sea of unstructured (Big) data.

Big Data is much more than its technical definition implies: A collection of data sets so large and complex that it becomes difficult to process using on-hand database management tool. Big Data is already changing the way business decisions are made since big data exceeds the capacity and capabilities of conventional storage, reporting and analytics systems, it demands new problem-solving approaches.

Business Intelligence (BI) represents a set of techniques and tools for the transformation of raw data into meaningful and useful information for business analysis purposes. BI has existed in various forms for a long time but arguably is lacking when it comes to unstructured data.

This research evaluates the relationship between BI and Big Data including benefits, issues, and challenges in terms of planning and integration. The report also answers important questions such as:

  • Is BI being replaced by Big Data approaches?
  • How is Big Data clouding Business Intelligence?
  • What are the important steps in BI-Big Data integration?

All purchases of Mind Commerce reports includes time with an expert analyst who will help you link key findings in the report to the business issues you're addressing. This needs to be used within three months of purchasing the report.

Report Benefits:

  • Understand why we can't ignore Big Data, and what new insights Big Data can provide that BI can't today
  • look at limitations and risks involved in handling large unstructured data for better business decision making
  • Learn why there is a need to marry Big Data and BI solutions and the associated benefits and challenges
  • Learn the questions every organization should consider and find answers to them in order to overcome the roadblocks in implementing new data technologies that make the Big Data ecosystem

Table of Contents

1.0. EXECUTIVE SUMMARY

  • 1.1. OVERVIEW
  • 1.2. KEY BENEFITS
  • 1.3. QUESTIONS ANSWERED BY REPORT
  • 1.4. TARGET AUDIENCE

2.0. INTRODUCTION TO BIG DATA

  • 2.1. DATA EXPLOSION
  • 2.2. DATA FROM INSIDE AND OUTSIDE
  • 2.3. WHAT IS BIG DATA?
  • 2.4. THE V'S OF BIG DATA
  • 2.5. A SAMPLING OF BIG DATA FACTS
  • 2.6. WHY ONE CAN'T IGNORE BIG DATA
  • 2.7. BIG DATA MARKET
  • 2.8. MARKET CONDITIONS THAT ARE DRIVING BIG DATA ADOPTION
  • 2.9. TECHNOLOGY TRENDS INFLUENCING BIG DATA ADOPTION

3.0. BIG DATA: OPPORTUNITIES AND CHALLENGES

  • 3.1. OPPORTUNITIES AND REWARDS
  • 3.2. BUSINESS CASES AND EXAMPLES
  • 3.3. BUSINESS IDEAS TO CAPITALIZE ON HUMONGOUS DATA
  • 3.4. BIG DATA'S BIG PROBLEMS
  • 3.5. BIG DATA REGULATION
  • 3.6. BIG DATA TRENDS 2014
  • 3.7. BIG DATA TALENT REQUIREMENT
  • 3.8. THE NEW DATA SCIENTIST
  • 3.9. TIPS FOR WINNING OVER BIG DATA TALENT SHORTAGE

4.0. PUTTING BIG DATA TO WORK

  • 4.1. BIG DATA ANALYTICS PIPELINE
  • 4.2. BIG DATA ECOSYSTEM
  • 4.3. GETTING STARTED WITH A BIG DATA PROJECT
  • 4.4. BEST PRACTICES IN BIG DATA SUCCESS

5.0. BUSINESS INTELLIGENCE (BI)

  • 5.1. HOW BIG DATA IS CLOUDING BUSINESS INTELLIGENCE
  • 5.2. HOW IS BI GETTING IMPACTED?
  • 5.3. PREDICTIONS FOR BUSINESS INTELLIGENCE
  • 5.4. KEY BUSINESS INTELLIGENCE SOLUTIONS PROVIDERS

6.0. BI AND BIG DATA INTEGRATION

  • 6.1. ADVANTAGES OF BI-BIG DATA INTEGRATION
  • 6.2. CHALLENGES IN BI-BIG DATA INTEGRATION
  • 6.3. APPROACHES FOR INTEGRATING BIG DATA PLATFORM WITH BI INFRASTRUCTURE
  • 6.4. THREE STEPS TO BI-BIG DATA FRAMEWORK

7.0. CONCLUSIONS AND RECOMMENDATIONS

List of Figures

  • Figure 1: How the Internet is Collecting Data
  • Figure 2: The V's of Big Data
  • Figure 3: Big Data Market Forecast, 2011-2017 ( in $US Billion)
  • Figure 4: Market Conditions Driving Adoption of Big Data
  • Figure 5: Strategies for Making Data Profitable
  • Figure 6: Big Data's Darker Side
  • Figure 7: Key Regulatory Areas for Big Data Growth
  • Figure 8: Big Data Talent Requirement
  • Figure 9: Demand Supply Gap for Data Scientists
  • Figure 10: Who is the New Data Scientist?
  • Figure 11: Winning Over the Talent Shortage
  • Figure 12: Big Data Analytics Pipeline
  • Figure 13: Big Data Ecosystem
  • Figure 14: Getting Started with Big Data
  • Figure 15: Best Practices in Big Data Success
  • Figure 16: Challenges in Integration of BI and Big Data Systems
  • Figure 17: Approaches to Integrating BI Infrastructure to Big Data
  • Figure 18: BI Big Data Framework
  • Figure 19: Three Steps to Bi Big Data Framework
  • Figure 20: Global Big Data Revenue 2014 - 2019
  • Figure 21: Big Data Revenue by Region

List of Tables

  • Table 1: Key Differences between BI & Big Data Analytics
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