「RedshiftはHadoopキラーになる」、FlyDataの藤川氏に聞く
藤川幸一氏がシリコンバレーで起業した米フライデータ（FlyData）は、様々なデータソースから米アマゾン・ウェブ・サービス（AWS）のデータウエアハウス（DWH）サービス「Amazon Redshift」にデータを転送するというサービス「FlyData」を提供する。藤川氏はAWSのRedshiftが「Hadoopキラーになりつつある」との見方を示す。 フライデータのビジネスの現状はどうか？ 当社はもともとハピルス（Hapyrus）という社名で、「Hadoop」のPaaS（プラットフォーム・アズ・ア・サービス）を提供することを目指して起業した。しかしHadoopのPaaSが増えてきたことを考え、現在の「FlyData」の事業にピボット（事業転換）し、社名もFlyDataへと変更した。 事業を転換したもう一つの理由が、AWSが2013年初めにRedshiftを開始したことだ。Redshiftを
ビッグデータサービス群のおさらい & AWS Data Pipeline
The document appears to be a presentation on Amazon EMR and related AWS services. It discusses using EMR for big data and analytics workloads, how to set up EMR clusters on AWS, encryption options for data at rest and in transit, and integration of EMR with other AWS services like S3 and Spark. The presentation contains many bullet points and diagrams but provides little surrounding context or nar
100万件を超えるビッグデータをクロス集計しても、拍子抜けするほど速く結果が出る
前回はビッグデータ分析を実施できる環境を整えた後、2次属性付けとクロス集計というシンプルな作業を実施していけばよいという分析の流れを説明し、最初のステップである2次属性付けの作業プロセスまで見てきました。 今回はその2次属性を利用してクロス集計し、ターゲット層の購買傾向を把握、自分の現場での肌感覚が正しいかどうかを、ビッグデータから数字の裏付けを取る検証のプロセスを説明していきます。前回に続いて、スーパーマーケットチェーンのマーケティング担当者の例で考えていきましょう。 手軽にできるビッグデータの分析環境を整え、今まで分析できなかった購買明細データと顧客会員データを手元に置きました。やりたいことは男性客の購買特性を把握し、その特性に合わせて、より買ってもらうための施策を考えたいということです。最初のステップとして購買明細データに2次属性を付け終わりました。付けた2次属性は購買時間、購買金額
OSC 2013 Tokyo/Fall「情報処理学会 ビッグデータ活用実務フォーラムの紹介と、今後の活動について」開催報告 #osc13tk #bigdata｜CodeIQ MAGAZINE
OSC 2013 Tokyo/Fall「情報処理学会 ビッグデータ活用実務フォーラムの紹介と、今後の活動について」開催報告 #osc13tk #bigdata 2013.10.24 Category：勉強会・イベント Tag：OSC ,データサイエンス ,ビッグデータ 2013年10月20日(日)午前10時～午前11時にオープンソースカンファレンス2013 Tokyo/Fallにて、情報処理学会・ビッグデータ活用実務フォーラム代表石井一夫先生らによるビッグデータについてのセミナーが開催されました。その報告です！ by CodeIQ運営事務局 セミナー概要 このセミナーは、情報処理学会・ビッグデータ活用実務フォーラム主催で行われました。前半はビッグデータを巡る最近の状況やビッグデータ活用実務フォーラムの狙いについての話、後半はデータサイエンスに関わっている方々によるパネルディスカッションを行
“6ピクセルの違い”が広告収入を4億円以上変えた--ビッグデータ解析の可能性
検索窓の位置がたった6ピクセル違っただけで、広告収入が4億8000万円変わる──10月8日、大阪で開催している「B Dash Camp 2013 Fall in Osaka」の最初のセッションで、こんな発言が飛び出した。 「ビッグデータ活用の最新事情」をテーマにした同セッションには、ディー・エヌ・エー（DeNA）ソーシャルプラットフォーム本部アナリティクスアーキテクトの濱田晃一氏、データセクション取締役会長の橋本大也氏、楽天執行役員の北川拓也氏が登壇。Hapyrus 共同創業者の藤川幸一氏がモデレーターを務める中、ビッグデータ解析の可能性が語られた。 データ解析による“カイゼン”はホームランでなく、たくさんのヒット 藤川氏はまず、登壇者に大規模データを使ったアナリティクスの事例について尋ねた。橋本氏によると、実はYahoo! Japanのトップページでは、検索窓の高さについて、膨大な回数の
ビッグデータで英語が話せる？：日経ビジネスオンライン
突然だが、私は英語が得意ではない。旅行先での日常会話程度なら何とかなるが、言葉の微妙なニュアンスまで汲み取って記事にするような必要がある記者という職業においては、十分に通用する英語力を持ち合わせていない。なんとかしなければ、と思ってはいても、さしたる努力もできぬまま日々を過ごしている。 それでも、業務で英語の資料を読まなければいけない時もある。時間がたっぷりあれば、勉強がてら辞書を引いて訳すことも不可能ではないかもしれないが、なかなかそこまでの余裕はない。 そんな時に多用するのが、米グーグルが提供している自動翻訳サービス「グーグル翻訳」だ。私と同じく、英語（外国語）に苦しむ企業人の方々であれば、おなじみかもしれない。 サイトの入力窓に、コピーした英語の文章を入れる。すると、すぐさま右側の窓に日本語訳が表示される。大抵の場合多少の不自然さは残るが、大意を取るには困らない水準の訳が瞬く間に表示
Big data is like teenage sex(ビッグデータは10代のセックスのようなもの) - dataminer.me
Big data is like teenage sex 検索で引っかかったどこぞやの大学の人の言葉を引用してみました。 Big data is like teenage sex: everyone talks about it, nobody really knows how to do it, everyone thinks everyone... http://t.co/tREI1mRQ— danariely (@danariely) 2013, 1月 6 ざっくりとした訳は「みんながそれについて話し合うけど、実際それをどうやるか知らない。自分以外のみんながそれをやっていると思っているから、みんながやっているといっている。」って感じ。 最近思うこと 「ビッグデータ」はアドテクの業界でも「データマネジメントプラットフォーム」とかDSP/RTBとかに関連して話題になっているし、よくお客さ
サービス終了のお知らせ - NAVER まとめ
サービス終了のお知らせ NAVERまとめは2020年9月30日をもちましてサービス終了いたしました。 約11年間、NAVERまとめをご利用・ご愛顧いただき誠にありがとうございました。
ビッグデータ予測が16人中15人的中――AKB48選抜総選挙 日経デジタルマーケティング
昨日6月6日に日本武道館で行われた「第4回AKB48選抜総選挙」は、過去3回のうち2回センターに輝いた前田敦子の卒業発表による出馬辞退で、跡目争いが注目された。開票に先立って、スポーツ紙からAKBファンを自称するタレント、リサーチ会社までさまざまな事前予想が繰り広げられたが、中でも精度の高さを誇ったのが、ブログクチコミ件数などから算出した“ビッグデータ予測”。選抜メンバー上位16人中15人の顔ぶれを的中させていた。 デジタルマーケティングコンサルティング会社のルグラン（東京都渋谷区）が、総選挙2日前の6月4日に発表した「データで予測する2012年第4回AKB選抜総選挙」がそれだ。大島優子のセンター返り咲きはもちろんのこと、前年の9位から4位に躍進した指原莉乃を大胆にも3位と予測するなど、かなり精度の高い内容だった。ちなみに予測が外れたのは、20位と予測した梅田彩佳が16位に飛び込み、替わり
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Amazon Redshiftで構築するビッグデータ分析環境の構成要素と全体像
LINE 執行役員 葉村より、LINEの広告事業が目指す「CHANGE」 - ブログ | LINE Biz-Solutions
http://logmania.masakiplus.net/archives/6107
https://jp.techcrunch.com/2012/02/23/jp20120223brainpad-cloudstock/