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今月の数字

着席から20分後 ビッグデータの分析でわかった、回転寿司で廃棄率に違いが出てくる時間帯

最近よく聞く「ビッグデータ」という言葉、「通常のデータベースで取り扱うことが困難なほど大量のデータの集まりのこと」という意味である。大量のデータということであれば、国勢調査や農林業センサスだってデータは大量だが、これまでのものと何が違うのだろうか。


着席から20分後


ビッグデータは、Volume(データの量)、Variety(データの種類)、Velocity(データの変化する頻度)の頭文字を取り「3V」と定義されることが多い。単に量が多いだけでなく、扱うデータの種類が多いことがポイントだ。データには数字だけでなく、文章、音声、動画といった型にはまらないデータも含まれ、センサーなどから得られる頻度が高いものも含まれる。
6月5日に開催されたAWS Summit Tokyo 2013(AWSはアマゾンウェブサービス)では、回転寿司チェーン「スシロー」の面白いビッグデータ活用術が紹介されていた。

関西を中心に全国約350店舗を展開するスシローは、年間の来店客数が1億2,000万人、売上高は今期1,200億円に達する。しかし、一皿100円台の寿司の利益は5円。薄利多売のなかで情報システムに対する予算は限られており、役員会議でシステムの話をしても、社長から「中トロの販促をやればお客さんが喜んでくれるのは想像できるが、そのシステムでお客さんが喜ぶ顔は想像できへん。お客さんが喜ぶ顔にどういうふうにつながるのか説明してくれ」と突き返されるそうだ。

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