保険会社のデータ活用に学ぶ、ビッグデータと構造化データの統合分析手法ホワイトペーパー

自動車保険のトップ企業では、ドライバーのアクセルやブレーキを踏む際の癖、平均速度などの膨大な運転行動データと、従来型の構造化データとを組み合わせて分析することで、データから新たな価値を生み出している。そのビッグデータ活用方法を詳細に紹介しよう。

» 2014年05月20日 15時00分 公開
[PR/ITmedia,TechTargetジャパン運営事務局]

 企業が保有している従来型の構造化データと、ビッグデータとしてもてはやされている多構造化データを統合分析することで、企業に新しい価値をもたらし競合優位性を生み出すことができる。

 例えば自動車保険の企業であれば、ドライバーのアクセルやブレーキを踏む際の癖、平均速度、走行距離、その他の運転行動データである「テレマティクスデータ」を収集し、既存データと組み合わせている。これを利用すれば、データに基づいた賠償責任審査や、ドライバーに対する運転方法のアドバイスも実現可能となる。

 本書では、このようなテレマティクスデータの活用法に加え、データおよび分析のための投資を最大限に生かし、企業が保有する全てのデータの価値を高めるための情報基盤についても説明する。

 ビッグデータを活用するための分析基盤構築を考える、全ての企業に役立つ文書となっている。

※将来、当ホワイトペーパー提供者の事情により公開を停止する場合があります。

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