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データベース (Database) とは、簡単に言えば「情報の集まり」のことです。

情報は多ければ多いほど、さまざまな分析対象になり、企業経営にとっての戦略的情報を導出することが可能になります。しかしながら、その情報は使いやすい状態で整理されている必要があります。そのためのプラットフォームをデータ(情報)ベース(基地)と呼びます。

広義のデータベースは紙の情報カードなどを蓄積したものや情報蓄積メディアなども含みますが、一般的にはコンピュータの利用を前提としたデータの集まりを指します。

データベースの例としては、住所録、検索エンジン、電子カルテ、オーダリングシステム、企業データベース、CDDB (Compact Disc DataBase) などCDの曲名やアーティスト名の情報が格納された音楽データベース、化学データベース、OPAC、IPDL、将棋や囲碁などの棋譜データベースなどがあります。

データベース管理システムで解決できる課題

データベース管理システムの主な役割は「データの蓄積」と「データの活用」です。

またデータベースと連携した分析用ツールを使うと、大量の情報に対して、キーワードやタグを付けるなどして、データの検索・抽出・加工が可能になります。そのため、データを整理して分析が必要な案件であれば、分野を問わず有効な解決策になり得ます。

例えば、大量の顧客データを持つ企業が、マーケティングに利用する場合(データベース・マーケティング)を考えてみましょう。

データベース・マーケティングとは、顧客の年齢や住所、職業、家族構成、年収や性別、学歴や趣味などといった属性情報や購買履歴などをデータベース管理し、特定の属性の人たちが好んで購入する商品やサービスはどのようなものか、という傾向を明らかにし、その傾向に沿った商品やサービスを積極的に提供していくマーケティング手法のことです。また、属性情報によって顧客の切り分けを行うことをターゲットセグメンテーションと言います。そして、言うまでもなく、特定の属性を持つ顧客にダイレクトにアプローチできることは極めて効果的な方法です。

例えば、アマゾンでは購買履歴情報がデータベース化されており、ある商品「A」を購入した人は、別の商品「B」も購入する傾向があることがわかっている場合、積極的に「合わせて買いたい」のセクションに別の商品を露出させたり、「この商品を購入した人はこちらの商品も購入しています」など思わずチェックしたくなるような商品の紹介方法が実装されています。これはまさにデータベース・マーケティングの典型的な例です。アマゾンの成長を支えてきた裏側にはこのような戦略的な提案でありつつ、顧客にとっても有益な情報を提案することで、顧客の気分や印象を悪くしない、というwin-winの構図を実現させる取り組みが数限りなく存在しています。

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