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Teradata Universe 2019が開幕、アナリティクス・プラットフォームのVantageで業界破壊の中で勝者となれ


 2019年10月20日、Teradataのユーザー会が主催するカンファレンスイベント「Teradata Universe 2019」が米国コロラド州デンバーで開幕した。昨年のUniverseでは、「アナリティクスを買うのをやめ、答えを出すことに投資を」というメッセージで、アナリティクス・プラットフォーム「Teradata Vantage」を新たに発表した。今年のテーマは「FOCUS ON ANSWERS」となり、より答えを出すことに注力するものとなった。デジタルを武器に業界への新たな参入者が激しい業界破壊を起こしている。そのような状況において、勝者になるには確実に「答えを出す」ことが必要との主張だ。

答えを出すためのアナリティクス・プラットフォームのVantageを提供

テラデータCEO オリバー・ラッゼスバーガー氏

テラデータCEO オリバー・ラッゼスバーガー氏

 基調講演のステージに登壇したオリバー・ラッゼスバーガー氏は、2019年1月にCEOに就任。CEOになってから初の基調講演のステージでは、「変化のスピードが加速しており、デジタルを活用する新しいビジネスモデルの企業によって、既存の業界が破壊されています」と改めて指摘、その状況の中で企業の成功に影響を与える要素として「Hyper Disruption(度を超した破壊)」「Pervasive Digitization(行き渡るデジタル化)」「Autonomous Action(自律型のアクション)」「The Cloud Imperative(必須となるクラウド)」「Enterprise Consumerization(エンタープライズ領域でのコンシューマ化)」という5つを挙げた。

 Hyper Disruptionの中では、業界の速い変化に追随しなければ敗者になる。そして速いスピードに対応するには、企業をアジャイル化する必要がある。しかしながらそれは簡単ではない。当然ながら、変化のためにはデータを活用しなければならないが、「技術もデータもサイロ化していていデータ活用はままならず、多くのお金を無駄にしています」とラッゼスバーガー氏。

 また「Pervasive Digitizationは簡単ではありません。デジタルを会社のコアにして、フロントエンドもバックエンドもデジタルなチャネルにしなければなりません」とも言う。ここで言うPervasive Digitizationは、たとえばコールセンターでの対応をチャットなどのデジタルに置き換えるだけでなく、電話からデジタルチャネルへ、またデジタルチャネルから電話へと顧客のニーズに合わせ柔軟に行き来できるような仕組みを作ること。つまり単にデジタルなチャネルを増やせば良い、というものではない。

 またさまざまなところがデジタル化されることでデータが生まれ、それを分析して顧客の体験を向上させる必要もある。デジタルな顧客体験では、せいぜい数秒の間での対応が鍵となる。そのために活用するインサイトを、数ヶ月もの時間をかけて取得していたのでは、顧客体験を向上させることはできない。デジタル化するだけでなく、そこから得られるデータを使いリアルタイムなオペレーションができること、それがPervasive Digitizationでは鍵となる。

 Autonomous Actionは、アルゴリズムを使い人の行動を補足し、適切なアクションを自動で行うことだ。度を超した破壊が進む世界では、顧客への対応などにおいて素早い対処が求められる。素早い対処のためには、アルゴリズムに基づいて自動でアクションを起こせなければならない。その際のアルゴリズムを最適化するには繰り返し学習して、モデルをどんどん更新していく必要がある。その時、学習するのに最適なデータを探すのに時間がかかっており、どんどんモデルを作って最適なアクションを素早く自動で行うに至ってない。「人とアルゴリズムが共同で対処できなければなりません。アルゴリズムで行ったところから人の対処へとスムースに移行できるようにする。そのためにもアルゴリズムを会社のコアにする必要があるのです」とラッゼスバーガー氏は言う。

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企業が勝者になるための5つの要素を全て満たせるのがVantageだ

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この記事の著者

谷川 耕一(タニカワ コウイチ)

EnterpriseZine/DB Online チーフキュレーターかつてAI、エキスパートシステムが流行っていたころに、開発エンジニアとしてIT業界に。その後UNIXの専門雑誌の編集者を経て、外資系ソフトウェアベンダーの製品マーケティング、広告、広報などの業務を経験。現在はフリーランスのITジャーナリスト...

※プロフィールは、執筆時点、または直近の記事の寄稿時点での内容です

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