Dockerでデプロイ、60ノードまでスケールアウト、Sparkで分析 テラバイト・クラスの集計処理もあっさり返すdashDB LocalでDWHを構築する - はてなニュース
日本アイ・ビー・エム（以下、日本IBM）の「IBM dashDB Local」は、プライベートクラウド/ハイブリッドクラウドに最適な構成を持つデータウェアハウス（DWH）向けの製品である。Dockerコンテナとしてデプロイ、スケールアウト（規模拡大）でき、データ量や処理負荷の急増に柔軟に対応できる。インメモリの列指向データベースと並列処理により検索処理を高速に実行する。システムの成長に柔軟に対応できるライセンス体系を備えている。 構成はITジャーナリストの星 暁雄です。記事の最後にはプレゼントのお知らせもあります。 （※この記事は、日本アイ・ビー・エム株式会社提供によるPR記事です） ▽ IBM dashDB Local - ハイブリッド・データウェアハウスを実現する Software-Defined DWH - Japan プライベートクラウド上でソフトウェアで定義されたスケーラブルなデ
O'Reilly Japan - Google BigQuery
本書は、クラウド上でSQLを使ってビッグデータを解析するGoogle BigQueryについて包括的に解説する書籍です。Google BigQueryの使い方から内部動作、そしてBigQueryならではのSQLの活用法、サードパーティのツールとの連携までを詳しく解説します。また、BigQueryを支えるGoogleのインフラストラクチャについても総覧しており、現代最高の超巨大インフラストラクチャの姿を知ることができます。BigQueryの全体像をマスターできる本書は、ビッグデータをSQLで活用したいデータサイエンティスト、ソフトウェア開発者必携の一冊です。 訳者まえがき はじめに I部 BigQueryの基礎知識 1章 Googleにおけるビッグデータの物語 1.1 ビッグデータスタック 1.0 1.2 ビッグデータスタック 2.0（そしてその先にあるもの） 1.3 オープンソースのスタッ
Amazon Redshiftではじめるビッグデータ処理入門 記事一覧 | gihyo.jp
第5回Amazon Redshiftのアーキテクチャ ～スケーリングとリストアを試してみよう 宮崎真，藤川幸一 2013-06-10
あのジェリー・ヤンも出資! 話題のベンチャーTreasure Dataがめざすのは"ビッグデータをシンプルに"─Hadoop Conference Japan 2013 Winterレポート（3） | gihyo.jp
シリコンバレーの投資家からも一目置かれるTreasure Dataの成長を支えているその技術力と経営理念について、Treasure DataのCTOである太田一樹氏が基調講演で語ったその内容をレポートします。 Feature Creepではなく“ナタ”を作る 太田氏をはじめとするTreasure Dataの創業メンバーはいずれもHadoopやmemcached、MongoDBなど、現在のビッグデータブームを支えるオープンソース技術の開発に学生時代から関わっていました。これらのオープンソースプロダクト、とくにHadoopに触れる経験が長かったことが、Treasure Data設立の大きなきっかけになっています。 「Hadoopの登場はこれまで使いづらいだけの存在だった分散システムの世界を大きく変えた。一方で、ユーザ企業がHadoopをデプロイし、運用をはじめても、結局はメンテナンスが大変にな
ビッグデータとプライバシー
インターネットが社会に登場した頃と同様に、オンライン上のプライバシーに関する議論が再び高まっています。 本書は、ビッグデータの一般化によってもたらされるプライバシーへのリスクを考えるべく、「プライバシーとはどのようなものか？」「プライバシー保護はどのように行われてきたか？」「ビッグデータによってプライバシーを侵す（侵される）のは誰か？」「我々はどのようにふるまうべきか？」といった内容を、世界の各地域における事例を多数紹介しながら概説する書籍です。 コンパクトな分量ながら豊富な実例、事例を紹介し、ビッグデータとプライバシーを考える上での良いリンク集にもなっています。なお本書はEbookのみの販売となります。 まえがき 1章 パーフェクト・ストーム 鏡（Looking Glass）の国へ ビッグデータ時代へようこそ パズルのピースから全体像へ――未来とは今のことである 広告は狼男か ビッグデー
ビッグデータの倫理
ビッグデータへの注目が過熱する一方、そこに含まれる個人情報の取り扱いについて、さまざまな議論や問題が巻き起こっています。本書はビッグデータを取り扱う業務に携わる読者に向けて、ビッグデータを扱う際の倫理について考え、議論を行う枠組みについて、「アイデンティティ」「プライバシー」「オーナーシップ」「信用」という4つの軸とともに紹介します。「倫理」という、個別性が高く、明快な答えの見つけづらい問題について、読者自身や組織の中で実りのある議論をする一助となるでしょう。なお本書はEbookのみの販売となります。 まえがき 1章 ビッグデータのビッグインパクト なぜビッグデータなのか？ ビッグデータは何を強制するのか？ ビッグデータは倫理的に中立である 何をすべきかを尋ねてはいけない 重要な概念と用語 2章 価値と行動 価値を明確に表現する 価値を行動に変える 倫理的判断ポイント 3章 現在の業務 研
データを用意する人、分析する人、活用を働きかける人 アナリティクスで必要な3つのロール
『MarkeZine』が主催するマーケティング・イベント『MarkeZine Day』『MarkeZine Academy』『MarkeZine プレミアムセミナー』の 最新情報をはじめ、様々なイベント情報をまとめてご紹介します。 MarkeZine Day
景気の「今」を把握することは可能か？ - Yahoo! JAPANビッグデータレポート
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