コラム

ビッグデータとマーケティングリサーチ

ビッグデータを

非構造化データが
極めて大量に
フィールドワーク（調査）しなくても

収集されたものとし、これを分析することで何らかの意味（価値）を生み出す分析手法まで含めた方法論全体と定義する。
通常、マーケティングリサーチのデータは対象サンプルごと（行）に測定された結果（多くは数値や記号）が列に記述された「構造化」されたデータを扱う。
構造化できなかったデータは「アフターコーディング」で無理やり構造化することもある。
極めて大量とは、通常のリサーチデータを越えたという漠然としたイメージだが、Ｅｘｃｅｌで扱えるデータの上限104万8576行×1万6384列＝171億7986万9184件を越えるテラバイトくらいのデータ量のことであろう。
マーケティングリサーチでＥｘｃｅｌの限界を越えるようなサンプル数を扱った人はいないであろう。
改めて調査しなくてもこれら（非構造化データ）が収集されるということはデータはタレ流され、ブタ積みされているわけである。

こう見てくるとビッグデータは従来のマーケティングリサーチとは相当に違うものとなる。
ビッグデータの中ではいわゆる「ライフログデータ」がマーケティングリサーチのデータに近い。
人々の買物行動が位置データとクレジットカードデータとマッチングされて自動的に収集できれば、現在のマーケティングリサーチは無用の長物になる。
残るのは個人情報、プライバシーの問題だが、この問題は簡単には解決できないだろう。
（ダンカン・ワッツはＹａｈｏｏに入社してビッグデータ分析で「インフルエンサー」の分析を行ったが、そういった現象は観察＝分析できなかったと言っている）

2012,7