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No.R02G0137

2013年「流通分野」における「ビッグデータ(BigData)」の「データ(Data)」種類に関する詳細調査

出版日 2013年6月
価格
CD-ROMタイプ 105,000円(税込)
ページ数 A4判 72ページ
発行<調査・編集> (株)ESP総研
備考 ※CD-ROMにはPDFデータとExcelデータ(集計&加工用Lowデータ)が   収録されています。

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乱丁・落丁以外のご返品につきましては、原則としてお申し受けできませんのでご了承ください。

レポート内容

~「ビッグデータ」時代を睨み、「流通分野」に属する
 あらゆる「データ(種類)」の網羅的な抽出調査を実施、
 「流通分野」で活用価値の高い「データ」の徹底探索
 ≪合計1,012件の流通分野×全データ種類を抽出・整理&体系化≫~

■概要■
 2013年度がスタートして早くも3ヶ月が経過しようとしているが、「ビッグデータ」に対する期待や注目度は今まで以上に高まっている。
 中でも、特に最近では医療・ヘルスケア分野、農業分野、交通分野、防犯・セキュリティ分野、HOME分野、食品分野、エネルギー分野、製造分野、流通分野などを中心に各分野別、各業界・業種別に「ビッグデータ」の「データ種類(各業界・業種別に、どのようなデータ種類が存在し、どのようなデータが今後活用価値の高いデータになるのか?)」ならびに「活用シーン(そのデータを活用した斬新な未来シーン)」について調査&レポート化して欲しい!といった声が高まっている。
 背景にあるのは、「ビッグデータ」を収集・蓄積・保存、解析(マイニング)、活用、予防・予見・予兆・コンサルティングなどの「ビッグデータ」関連ビジネスの一連の流れの基となる「データ種類(各業界・業種別に、どのようなデータ種類が存在し、どのようなデータが今後活用価値の高いデータになるのか?)」を網羅的且つ多層的に把握したい!といった要望・リクエストがある。
 こうした声を受けて、ESP総研では各業界・業種別の中で急速にニーズが高まっている"2013年「流通分野」における「ビッグデータ」の「データ」種類に関する詳細調査"をレポート化することとなった。
 この調査報告書が「ビッグデータ」関連ビジネスに着眼する全ての皆様のマーケティング活動に貢献できることを心から切に望むものである。

-CONTENTS-

<1>総括 編
 ・大分類&集計・分析(合計 1,012件の流通×ビッグデータ×種類を集計
  &網羅的に体系化)
 ・大分類×中分類&集計・分析(合計 1,012件の流通×ビッグデータ
  ×種類を集計&網羅的に体系化)<1>大分類:卸業情報
 ・大分類×中分類&集計・分析(合計 1,012件の流通×ビッグデータ
  ×種類を集計&網羅的に体系化)<2>大分類:価格情報
 ・大分類×中分類&集計・分析(合計 1,012件の流通×ビッグデータ
  ×種類を集計&網羅的に体系化)<3>大分類:経営情報
 ・大分類×中分類&集計・分析(合計 1,012件の流通×ビッグデータ
  ×種類を集計&網羅的に体系化)<4>大分類:決済・売上情報
 ・大分類×中分類&集計・分析(合計 1,012件の流通×ビッグデータ
  ×種類を集計&網羅的に体系化)<5>大分類:小売情報
 ・大分類×中分類&集計・分析(合計 1,012件の流通×ビッグデータ
  ×種類を集計&網羅的に体系化)<6>大分類:顧客情報
 ・大分類×中分類&集計・分析(合計 1,012件の流通×ビッグデータ
  ×種類を集計&網羅的に体系化)<7>大分類:在庫情報
 ・大分類×中分類&集計・分析(合計 1,012件の流通×ビッグデータ
  ×種類を集計&網羅的に体系化)<8>大分類:市場情報
 ・大分類×中分類&集計・分析(合計 1,012件の流通×ビッグデータ
  ×種類を集計&網羅的に体系化)<9>大分類:受発注情報
 ・大分類×中分類&集計・分析(合計 1,012件の流通×ビッグデータ
  ×種類を集計&網羅的に体系化)<10>大分類:商品情報
 ・大分類×中分類&集計・分析(合計 1,012件の流通×ビッグデータ
  ×種類を集計&網羅的に体系化)<11>大分類:製造・生産情報
 ・大分類×中分類&集計・分析(合計 1,012件の流通×ビッグデータ
  ×種類を集計&網羅的に体系化)<12>大分類:入出荷情報
 ・大分類×中分類&集計・分析(合計 1,012件の流通×ビッグデータ
  ×種類を集計&網羅的に体系化)<13>大分類:物流情報
 ・大分類×中分類&集計・分析(合計 1,012件の流通×ビッグデータ
  ×種類を集計&網羅的に体系化)<14>大分類:不動産業流通情報
 ・大分類×中分類&集計・分析(合計 1,012件の流通×ビッグデータ
  ×種類を集計&網羅的に体系化)<15>大分類:その他
 ・大分類×中分類×小分類&集計・分析
  (合計1,012件の流通×ビッグデータ×種類を集計&網羅的に体系化)
  <1>大分類×中分類:卸業情報×※中分類なし(抽出件数:10件)
 ・大分類×中分類×小分類&集計・分析
  (合計1,012件の流通×ビッグデータ×種類を集計&網羅的に体系化)
  <1>大分類×中分類:価格情報×※中分類なし(抽出件数:21件)
 ・大分類×中分類×小分類&集計・分析
  (合計1,012件の流通×ビッグデータ×種類を集計&網羅的に体系化)
  <1>大分類×中分類:経営情報×営業・経営関連(抽出件数:42件)
 ・大分類×中分類×小分類&集計・分析
  (合計1,012件の流通×ビッグデータ×種類を集計&網羅的に体系化)
  <2>大分類×中分類:経営情報×経費関連(抽出件数:14件)
 ・大分類×中分類×小分類&集計・分析
  (合計1,012件の流通×ビッグデータ×種類を集計&網羅的に体系化)
  <3>大分類×中分類:経営情報×取引関連(抽出件数:19件)
 ・大分類×中分類×小分類&集計・分析
  (合計1,012件の流通×ビッグデータ×種類を集計&網羅的に体系化)
  <1>大分類×中分類:決済・売上情報×決済関連(抽出件数:21件)
 ・大分類×中分類×小分類&集計・分析
  (合計1,012件の流通×ビッグデータ×種類を集計&網羅的に体系化)
  <2>大分類×中分類:決済・売上情報×購買関連(抽出件数:8件)
 ・大分類×中分類×小分類&集計・分析
  (合計1,012件の流通×ビッグデータ×種類を集計&網羅的に体系化)
  <3>大分類×中分類:決済・売上情報×請求関連(抽出件数:38件)
 ・大分類×中分類×小分類&集計・分析
  (合計1,012件の流通×ビッグデータ×種類を集計&網羅的に体系化)
  <4>大分類×中分類:決済・売上情報×売上関連(抽出件数:37件)
 ・大分類×中分類×小分類&集計・分析
  (合計1,012件の流通×ビッグデータ×種類を集計&網羅的に体系化)
  <1>大分類×中分類:小売情報×POS関連(抽出件数:46件)
 ・大分類×中分類×小分類&集計・分析
  (合計1,012件の流通×ビッグデータ×種類を集計&網羅的に体系化)
  <2>大分類×中分類:小売情報×価格関連(抽出件数:12件)
 ・大分類×中分類×小分類&集計・分析
  (合計1,012件の流通×ビッグデータ×種類を集計&網羅的に体系化)
  <3>大分類×中分類:小売情報×店舗管理関連(抽出件数:42件)
 ・大分類×中分類×小分類&集計・分析
  (合計1,012件の流通×ビッグデータ×種類を集計&網羅的に体系化)
  <4>大分類×中分類:小売情報×販促関連(抽出件数:25件)
 ・大分類×中分類×小分類&集計・分析
  (合計1,012件の流通×ビッグデータ×種類を集計&網羅的に体系化)
  <5>大分類×中分類:小売情報×販売関連(抽出件数:57件)
 ・大分類×中分類×小分類&集計・分析
  (合計1,012件の流通×ビッグデータ×種類を集計&網羅的に体系化)
  <6>大分類×中分類:小売情報×その他(抽出件数:13件)
 ・大分類×中分類×小分類&集計・分析
  (合計1,012件の流通×ビッグデータ×種類を集計&網羅的に体系化)
  <1>大分類×中分類:顧客情報×※中分類なし(抽出件数:37件)
 ・大分類×中分類×小分類&集計・分析
  (合計1,012件の流通×ビッグデータ×種類を集計&網羅的に体系化)
  <1>大分類×中分類:在庫情報×在庫関連(抽出件数:55件)
 ・大分類×中分類×小分類&集計・分析
  (合計1,012件の流通×ビッグデータ×種類を集計&網羅的に体系化)
  <2>大分類×中分類:在庫情報×返品・欠品関連(抽出件数:9件)
 ・大分類×中分類×小分類&集計・分析
  (合計1,012件の流通×ビッグデータ×種類を集計&網羅的に体系化)
  <1>大分類×中分類:市場情報×アンケート・調査関連(抽出件数:10件)
 ・大分類×中分類×小分類&集計・分析
  (合計1,012件の流通×ビッグデータ×種類を集計&網羅的に体系化)
  <2>大分類×中分類:市場情報×外部環境関連(抽出件数:5件)
 ・大分類×中分類×小分類&集計・分析
  (合計1,012件の流通×ビッグデータ×種類を集計&網羅的に体系化)
  <3>大分類×中分類:市場情報×市場関連(抽出件数:29件)
 ・大分類×中分類×小分類&集計・分析
  (合計1,012件の流通×ビッグデータ×種類を集計&網羅的に体系化)
  <4>大分類×中分類:市場情報×消費者関連(抽出件数:28件)
 ・大分類×中分類×小分類&集計・分析
  (合計1,012件の流通×ビッグデータ×種類を集計&網羅的に体系化)
  <1>大分類×中分類:受発注情報×※中分類なし(抽出件数:98件)
 ・大分類×中分類×小分類&集計・分析
  (合計1,012件の流通×ビッグデータ×種類を集計&網羅的に体系化)
  <1>大分類×中分類:商品情報×※中分類なし(抽出件数:97件)
 ・大分類×中分類×小分類&集計・分析
  (合計1,012件の流通×ビッグデータ×種類を集計&網羅的に体系化)
  <1>大分類×中分類:製造・生産情報×※中分類なし(抽出件数:31件)
 ・大分類×中分類×小分類&集計・分析
  (合計1,012件の流通×ビッグデータ×種類を集計&網羅的に体系化)
  <1>大分類×中分類:入出荷情報×検品関連(抽出件数:13件)
 ・大分類×中分類×小分類&集計・分析
  (合計1,012件の流通×ビッグデータ×種類を集計&網羅的に体系化)
  <2>大分類×中分類:入出荷情報×出荷関連(抽出件数:47件)
 ・大分類×中分類×小分類&集計・分析
  (合計1,012件の流通×ビッグデータ×種類を集計&網羅的に体系化)
  <3>大分類×中分類:入出荷情報×入荷・仕入関連(抽出件数:25件)
 ・大分類×中分類×小分類&集計・分析
  (合計1,012件の流通×ビッグデータ×種類を集計&網羅的に体系化)
  <1>大分類×中分類:物流情報×仕分関連(抽出件数:11件)
 ・大分類×中分類×小分類&集計・分析
  (合計1,012件の流通×ビッグデータ×種類を集計&網羅的に体系化)
  <2>大分類×中分類:物流情報×納品関連(抽出件数:24件)
 ・大分類×中分類×小分類&集計・分析
  (合計1,012件の流通×ビッグデータ×種類を集計&網羅的に体系化)
  <3>大分類×中分類:物流情報×配送関連(抽出件数:23件)
 ・大分類×中分類×小分類&集計・分析
  (合計1,012件の流通×ビッグデータ×種類を集計&網羅的に体系化)
  <4>大分類×中分類:物流情報×その他(抽出件数:22件)
 ・大分類×中分類×小分類&集計・分析
  (合計1,012件の流通×ビッグデータ×種類を集計&網羅的に体系化)
  <1>大分類×中分類:不動産業流通情報×※中分類なし(抽出件数:31件)
 ・大分類×中分類×小分類&集計・分析
  (合計1,012件の流通×ビッグデータ×種類を集計&網羅的に体系化)
  <1>大分類×中分類:その他×※中分類なし(抽出件数:12件)
 ・流通分野×詳細なデータ種類・情報内容(大分類・中分類・小分類)Lowデータ
  <合計:1,012件>

■調査対象■
「流通分野」全般

■調査方法■
ESP総研専門調査員によるオープンデータの収集ならびに、
クローズドデータの収集、
プラスESP総研内データベースの活用により調査・分析を行った。

■調査&レポート期間■
2013年5月10日(調査開始)~
2013年6月20日まで深堀調査を実施した。
その後、レポーティング(集計&分析)を実施し、
2013年6月21日に集計&分析ならびにコメント化が終了した。

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