108年振りのワールドチャンピオン シカゴ・カブスを支えたデータ分析 @Informatica World 2017 Executive Summit

皆さん、こんにちはインフォマティカ編集部です。

先週はInformatica World 2017(以下、IW17)でサンフランシスコに来ていました。今日はその中でも世界中の有名企業のCIO、CDOの方々にご参加頂いたExecutive Summitをご紹介したいと思います。

この特別セッションは、IW17が行われたMoscone Center隣のインターコンチネンタルホテルで、世界中のExecutiveの方々をお招きして行う招待制セッションで、今年も約150名前後の方々にご参加頂き大変盛況でした。

シカゴ・カブスで進むデジタルトランスフォーメーション

その中でも特に興味深かったのは、シカゴ・カブスのCIOであるAndrew McIntyre氏が話してくれた108年振りにMLBのワールドチャンピョンシップに輝いたシカゴ・カブスの舞台裏でした。シカゴ・カブスと言えば、以前、福留孝介選手や高橋尚成選手、藤川球児選手、和田毅選手、そして川崎宗則選手など多くの日本人選手も所属した日本でも有名な球団ですね。

McIntyre氏によれば、実はカブスは2009年にオーナーが代わり、その後、戦略的にデジタルトランスフォーメーションを進めているそうです。

実際にこの戦略を進めるために1060ものプロジェクトがあり、現時点ではPhase6のうち3まで進んできているとのことでした。その中でも本拠地であるWrigley Fieldには、戦略的にその全ての周辺地域に高密度Wi-Fiを配置することで、Customer Experienceを向上させたり、近隣施設としてホテルやレストラン、イベントスペースなどを新規建設して充実させ、その周辺地域一帯を野球だけにとどまらない、Entertainment Districtとして改革しているそうです。

地域の中で、お客様の位置情報や購買情報等を活用することで、お客様をより深く分析、理解することにより、更なるCustomer Experienceの向上、そして新たなビジネスチャンスの獲得を目指しているとのことでした。そういったプロジェクトによる改善が功を奏してか、2016年のワールドチャンピョンシップのパレードでは、歴代2番目となる500万人のファンが集まり祝福されたそうです。

そして、そうなんです。その中でデータマネージメントプラットフォームとしては、戦略的にインフォマティカが使われています!SalesforceなどのCRMや、天気予報だったりお客様のSocialのデータだったり、様々な外部データをマネージメントするプラットフォームとして使用されています。インフォマティカも優勝にちょっとは貢献できた?!と思うと嬉しいですね。

 

ビックデータ分析のための3つの提言

その他にもいろんな面白いセッションがありました。基調講演では、‘Hard Numbers and the Hard Truth about Data Disruption’と題して、FiveThirtyEight創設者、編集長であり、ABCニュース特派員であるNate Silver氏の講演がありました。

Silver氏の講演は、以下の質問の投げかけから始まりました。

「今、存在するデータの90%がこの2年で作られたと言われていてビッグデータともてはやされているが、その中で実際に有効なデータはどれだけあるだろうか?9%?いや0.9%もしくは0.09%かもしれない。ここで重要になってくるのがデータの新旧も考慮した重み付けだ、どのようにそのデータを解釈するのかが非常に重要になってくる」

その例として、最近のアメリカでの大統領選について様々な機関が最新のビッグデータ分析を用いて、実際に当選した大統領の当選確率を予測した際に、低いところでは1%、高いところでは30%であったこと、そしてその予想に反して当選したことをあげていました。同様のデータがあってもそれを同解釈するかによって全く違う結果になってくると。

そしてその上で、できるだけ正確にビックデータを分析するための3つの提言をしてくれました。

一つ目は、Probabilistically(確率)をちゃんと考慮すること、例えば堤防の設計をする際に、水位が49インチであると予測した場合に、それだったら堤防は51インチでいいだろうと設計したら、実際には誤差が±9インチであれば氾濫してしまうという例でした。

二つ目は、自分が何処からきたかしっかり理解して分析をするべきだとの提言。これは、バイアスですね、例えば、日本人だけでグローバルの情報を分析していれば、いつの間にか偏った分析になりがちです。こういったことを避ける為に、1.Diversity(多様性)、2.Independence(独立性)、3.Decentralization(分散化、集中排除)が重要になってくるとおっしゃっていました。

三つ目は、Try & Errorの重要性です。その際に、Accuracy(正確性)VS Effort(努力)では、実は8:2のルールがあてはまる、80%の正確性を出すには、20%の努力ですむ、そこが基本ということでした。そこから効率は悪くなるもののTry & Errorを続けることで、少しずつ正確性が向上する、そしてそれが企業の競争上の優位性につながっていくとおっしゃっていました。ビッグデータ分析を行っていく上で、気をつけたい非常に面白い提言でした。

 

他にも有名企業のCIO、CDOを向かえたパネルディスカッションもあり、参加者から多くの質問が投げかけられ、活発な議論が行われました。

いかがでしたでしょうか?少しでも現地の雰囲気を感じて頂けて、Informatica WorldやExecutive Summitに興味を持って頂けたら幸いです。来年は是非皆様と現地でお会いできることを楽しみにしています!

 

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