レポート 「データサイエンティストは業務時間の50%～80%をデータ整備に費やす」 - データマネジメントで肝心な3つのポイントとは マイナビニュースが主催するビジネスセミナー「マイナビニュースフォーラム2014 Winter for データ活用」が、去る2014年12月9日に開催された。どのセッションも意義深く、盛況であったが、特にデータ活用ができる状態を維持管理するために検討すべきポイントについて取り上げた、リアライズ 情報活用ソリューション部 部長の櫻井崇氏による「特別公開!! データ分析を支えるデータマネジメントの秘訣」と題した講演を振り返ってみたいと思う。 昨今ではデータ活用が注目を集めているが、実際には「分析を行おうとしても保有データが扱える状態にない」「データの補正や整備にかなりの時間を取られる」といった課題を抱える企業は多い。 マスターデータの整備が不十分で分析できないケー

情報抽出とソーシャルメディア 最近よく耳にするビッグデータとは、どのようなものなのでしょうか? 一般に、ビッグデータは、Volume(データの量)、Variety(データの種類)、Velocity(データの生成あるいは更新頻度)の頭文字を取り「3V」と定義されることが多いようです。しかし、これはデータの特徴を述べているだけで、「ビッグデータが話題になっている理由」が分からない方も多いと思います。そもそも昔からデータ自体はあるのに何が違うのでしょうか。 その理由の1つに、「従来よりデータが入手し易く、それらのデータが使い易くなってきた」ことがあります。 データが貯められると、次の関心はその使い方に移ります。つまり、データもお金と同様に、貯められるだけでなく使われる日がやってきます。その使い方の一つに、将来予測があります。データは何らかの事象から生じているので、その事象の原因を突き止めることで