ビッグデータとBRMS

先週の金曜の日経に、ビッグデータに関しての記事が出ていました。

「ビッグデータ」で株価予測 日本IBMがシステム

経営・天候分析にも活用 富士通・日立も参入

流行りのバスワードですが、まあエシュロンのデータや中国のネット検閲対象のデータなどもビッグデータといえばビッグデータなので概念としては今更感もあります。ただ、クラウドコンピューティング、Hadoopなどが出てきて、ビッグデータを処理するためのインフラ物量作戦が一般にも手に届くものとなってきたということなのでしょう。

で、そんな関係か、BRMSの周囲でもビッグデータの話がちらほら聞かれるようになってきました。さらには、ビッグルールとかビッグデシジョンマネージメントとかいった言葉が出てきたり。

Pushing the Envelope : 2012

Tips for Big Decision Management

IBMのブログによれば5年前のBRMSを用いたシステムでは、大きくてもせいぜい10kくらいのルールしか持っていませんでしたが、今では5Mのルールを400Mのレコードを対象にシミュレーションを行うような顧客が出てきているとのこと! 翻って日本の事情と言えば、私もせいぜい万単位のルールセットくらいまでしかやったことないですし、まだ日本ではそこまでの事例はないのでは? …さすが物量作戦本家の米国。

こういった極端なビッグルールのケースが、マス-パーソナライゼーションを目指しての要求の中から生まれてきているようです。たとえば20M人の顧客のそれぞれに対して、10のパーソナライゼーションルールを持った場合とか…確かに従来とは次元の違うビッグルールが生まれてきそう。

まあ、いずれにしてもコンピュータの豊富なリソースがこれだけ安く手に入るようになった現在、この「ビッグ」化の流れはITのさまざまな分野で必然的なものなのかもしれませんね。

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