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No.R02G0140

2013年「金融分野」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7月
価格
CD-ROMタイプ 105,000円(税込)
ページ数 A4判 70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、「金融分野」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、
  「金融分野」で活用価値の高い「データ」の徹底探索
 ≪合計868件の金融分野×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既に3ヶ月が経過したが、「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、公共分野、金融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「金融分野」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"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 868件の金融×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 868件の金融×ビッグデータ
  ×種類を集計&網羅的に体系化)<1>大分類:Web・SNS情報
 ・大分類×中分類&集計・分析(合計 868件の金融×ビッグデータ
  ×種類を集計&網羅的に体系化)<2>大分類:位置・エリア情報
 ・大分類×中分類&集計・分析(合計 868件の金融×ビッグデータ
  ×種類を集計&網羅的に体系化)<3>大分類:株・為替情報
 ・大分類×中分類&集計・分析(合計 868件の金融×ビッグデータ
  ×種類を集計&網羅的に体系化)<4>大分類:銀行・金融業情報
 ・大分類×中分類&集計・分析(合計 868件の金融×ビッグデータ
  ×種類を集計&網羅的に体系化)<5>大分類:金融行動情報
 ・大分類×中分類&集計・分析(合計 868件の金融×ビッグデータ
  ×種類を集計&網羅的に体系化)<6>大分類:クレジットカード・ICカード情報
 ・大分類×中分類&集計・分析(合計 868件の金融×ビッグデータ
  ×種類を集計&網羅的に体系化)<7>大分類:顧客情報
 ・大分類×中分類&集計・分析(合計 868件の金融×ビッグデータ
  ×種類を集計&網羅的に体系化)<8>大分類:債権・証券情報
 ・大分類×中分類&集計・分析(合計 868件の金融×ビッグデータ
  ×種類を集計&網羅的に体系化)<9>大分類:市場・市況情報
 ・大分類×中分類&集計・分析(合計 868件の金融×ビッグデータ
  ×種類を集計&網羅的に体系化)<10>大分類:信用情報
 ・大分類×中分類&集計・分析(合計 868件の金融×ビッグデータ
  ×種類を集計&網羅的に体系化)<11>大分類:取引情報
 ・大分類×中分類&集計・分析(合計 868件の金融×ビッグデータ
  ×種類を集計&網羅的に体系化)<12>大分類:防犯・不正情報
 ・大分類×中分類&集計・分析(合計 868件の金融×ビッグデータ
  ×種類を集計&網羅的に体系化)<13>大分類:保険情報
 ・大分類×中分類&集計・分析(合計 868件の金融×ビッグデータ
  ×種類を集計&網羅的に体系化)<14>大分類:融資・ローン情報
 ・大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計868件の金融×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:Web・SNS情報
  ※中分類なし(抽出件数:54件)
 ・大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計868件の金融×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:位置・エリア情報
  ※中分類なし(抽出件数:11件)
 ・大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計868件の金融×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:株・為替情報
  ※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868件の金融×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:銀行・金融業情報
  ×コールセンター関連(抽出件数:14件)
 ・大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計868件の金融×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:銀行・金融業情報
  ×業務関連(抽出件数:62件)
 ・大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計868件の金融×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:銀行・金融業情報
  ×金融商品関連(抽出件数:11件)
 ・大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計868件の金融×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:銀行・金融業情報
  ×銀行・信金関連(抽出件数:16件)
 ・大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計868件の金融×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:銀行・金融業情報
  ×契約関連(抽出件数:22件)
 ・大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計868件の金融×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:銀行・金融業情報
  ×顧客関連(抽出件数:18件)
 ・大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計868件の金融×ビッグデータ
  ×種類を集計&網羅的に体系化)<7>大分類×中分類:銀行・金融業情報
  ×書類・文書関連(抽出件数:17件)
 ・大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計868件の金融×ビッグデータ
  ×種類を集計&網羅的に体系化)<8>大分類×中分類:銀行・金融業情報
  ×消費者金融関連(抽出件数:12件)
 ・大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計868件の金融×ビッグデータ
  ×種類を集計&網羅的に体系化)<9>大分類×中分類:銀行・金融業情報
  ×その他(抽出件数:88件)
 ・大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計868件の金融×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:金融行動情報
  ×決済・購買関連(抽出件数:16件)
 ・大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計868件の金融×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:金融行動情報
  ×口座・預金関連(抽出件数:20件)
 ・大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計868件の金融×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:金融行動情報
  ×振込・振替関連(抽出件数:22件)
 ・大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計868件の金融×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:金融行動情報
  ×入出金関連(抽出件数:12件)
 ・大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計868件の金融×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:金融行動情報
  ×その他(抽出件数:13件)
 ・大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計868件の金融×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:クレジットカード
  ・ICカード情報×カード会社関連(抽出件数:17件)
 ・大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計868件の金融×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:クレジットカード
  ・ICカード情報×カード利用関連(抽出件数:19件)
 ・大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計868件の金融×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×共通
  (抽出件数:74件)
 ・大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計868件の金融×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:顧客情報
  ×個人関連(抽出件数:73件)
 ・大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計868件の金融×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:顧客情報
  ×法人関連(抽出件数:21件)
 ・大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計868件の金融×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:顧客情報
  ×資産・資金関連(抽出件数:17件)
 ・大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計868件の金融×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:債権・証券情報
  ×債権関連(抽出件数:12件)
 ・大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計868件の金融×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:債権・証券情報
  ×証券関連(抽出件数:12件)
 ・大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計868件の金融×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:債権・証券情報
  ×投信関連(抽出件数:8件)
 ・大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計868件の金融×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・市況情報
  ※中分類なし(抽出件数:28件)
 ・大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計868件の金融×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:信用情報
  ※中分類なし(抽出件数:28件)
 ・大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計868件の金融×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:取引情報
  ※中分類なし(抽出件数:62件)
 ・大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計868件の金融×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:防犯・不正情報
  ※中分類なし(抽出件数:11件)
 ・大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計868件の金融×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:保険情報
  ※中分類なし(抽出件数:17件)
 ・大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計868件の金融×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:融資・ローン情報
  ×ローン関連(抽出件数:21件)
 ・大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計868件の金融×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:融資・ローン情報
  ×融資関連(抽出件数:9件)
 ・金融分野×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:868件>

■調査対象■
「金融分野」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7月16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7月20日に集計&分析ならびにコメント化が終了した。

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