日本経済新聞社は、日本経済新聞や日経電子版といったメディア企業として知られていますが、50年にわたって企業・財務データといった経済データを法人顧客に提供してきた、歴史と実績のあるデータベンダーでもあります。1970年代から「日経NEEDS」として、日本経済に関するマクロ・ミクロの経済情報を国内外の金融機関に提供、現在に至るまで信頼性の高いデータソースとしてご活用いただいております。

1985年には、日本で最も早くPOS情報の収集を開始。「日経POS情報」は個人消費を捉えるデータソースとして日経流通新聞（現：日経MJ）に掲載する他、小売りや食品メーカーで活用されてきました。2016年頃から海外の金融機関でのビッグデータの利活用の高まりを受け、今や日経POS情報は強力な金融情報として国内外の証券会社やヘッジファンドに導入されています。

長期ヒストリカルデータ

長い歴史あるデータは日経のデータの大きな強みです。POSデータは国内最長の35年、ニュース・新聞記事データは100年以上の蓄積があります。クオンツ運用のデータソースとしてオルタナティブデータを利用する際には、バックテストを行いデータおよびそれをもとに組んだモデルの有効性を判断します。バックテストにはある程度の長さのヒストリカルが欠かせません。長い歴史を持つ日経のデータであれば、導入前の有効性評価を高い精度で行うことができます。

ビッグデータ分析に適した高い品質

日経が提供するデータは、すべて詳細な分類やタグ付けが施されており、データ分析でより容易にインサイトを抽出することを可能にします。日経POS情報には290万に及ぶ商品の販売実績に、商品カテゴリー、企業コードの他、製造者やその資本関係にある会社の証券コードなどが付与されており、容易に分析が可能です。また新聞記事・速報ニュースをはじめとするテキストデータは新聞品質に構造化されており、業界名、会社名、人物名、その他さまざまなキーワードでタグが付与されています。テキストマイニングに用いる際のデータクレンジングの手間を省き、分析を支援します。

高い信頼性

日経は50年にわたって金融機関や官公庁をはじめとする法人顧客に経済データを提供してきた実績があり、高い信頼性が保証されています。ビッグデータの利活用には量だけでなく、その個々のデータの正確性、信頼性が重要であり、ノイズの多寡は分析の精度に大きな影響を与えます。1世紀以上にわたって日本経済を定点観測してきた日本経済新聞社が提供するニュース・新聞記事データやPOSデータには、分析の基盤となる信頼性が備わっています。