バラク・オバマ版『マネーボール』 大統領選勝利の鍵はビッグデータの徹底活用
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます 選挙でソーシャルメディアを活用するのは当たり前、情報は分析してこそ価値が生まれる。写真はオバマ大統領とFacebookのマーク・ザッカーバーグCEO（出典：Christopher Dilts/Obama for America） 米国の大統領選挙でオバマ大統領が再選を果たした。 この勝利をもたらした重要な要因がオバマ陣営の「情報戦」に求められるようだ。 オバマ陣営は徹底してビッグデータを活用したという話が、開票日翌日のTIMEの記事に載っていた。 アップルやマイクロソフト（とくにXbox）など、すぐにでも採り上げておかないといけない話題が山積みだが、今回はこの米大統領選挙に関する「旬のネタ」を紹介したい。 選挙対策のプロが頼ろうとする「
オバマ勝因はデータマイニング：Obama's Data-Driven Campaign @Time
This is "cave" where Obama's army of data crunchers analyze the megafile collected from 2008 campaign (pollsters, fundraisers, field workers, consumer databases, Democratic voter files, and social-media and mobile contacts) and ran the election “66,000 times every night” in order to figure out Obama’s chances of winning each swing states. Wow. Just. Wow. オバマ大統領再選の勝因が様々に論じられているが、どれも説得性に欠ける。だいたい「11の
ApacheがGoogleのリアルタイムビッグデータツールDremelのオープンソースクローンDrillを
When Alex Ewing was a kid growing up in Purcell, Oklahoma, he knew how close he was to home based on which billboards he could see out the car window.…
グーグル、BigQueryを正式公開。SQLで大規模データに対して高速処理
BigQueryはカラム型データストアの一種で、テラバイトクラスの大規模データに対して大量の並列処理を行うことで高速に結果を得ることが可能。グーグル 佐藤一憲氏の発言によると、 OLAP/DWH/Data Miningで行われるようなread onlyのad hocクエリをきわめて高速（数秒〜数十秒）に実行します。 とのこと。 SQLによる問い合わせが可能 この高速性に加え、BigQueryではSQLを問い合わせ言語に使えるという点にも大きな特徴があります。数秒程度のレスポンスとSQL文による記述は、大規模データに対するアドホックな処理を行うのに適したサービスだといえるでしょう。 BigQueryのSQLの構文は「Query Reference」で解説されていますが、SELECT文にFROM、WHERE、JOIN、HAVING、GROUP BY、ORDER BY、LIMITなどが使えるため
ビッグデータとプライバシーについて | 栗原潔のIT弁理士日記
DISCLAIMER： 私はプライバシー分野はもちろん一応の勉強はしていますが、必ずしもコアな専門領域というわけではないのでBest Effortベースで書いています。もっと詳しい方からのコメントを期待します。 IBMの「ビッグデータ」担当の人が日経ITProのインタビュー記事で「ビッグデータ」の応用として通話履歴（CDR）を使ってソーシャルグラフを作るというような事例を挙げたのに対して「それは通信の秘密に反する違法行為ではないか」ということで、twitter界隈を中心にプチ炎上的な状況になっています（参考togetter）。 そもそも、「ビッグデータ」と言う言葉が出る前から通話履歴情報の分析はデータウェアハウスの重要応用分野でした。通話履歴の分析がいっさいできないということであれば容量計画もできないですし料金の設定もできません。 過去にこの手のデータウェアハウス・アプリケーションについて
Kafkaによるリアルタイム処理
This document discusses Kafka, a distributed messaging system originally created by LinkedIn and now an Apache project. It provides an overview of how Kafka works and how various companies use it, including for log processing (LinkedIn), analytics (Facebook, Twitter, Google), and integrating with other technologies like Hadoop, Zookeeper, HBase and Storm. It also covers Kafka's scalability, perfor
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