【公式】モバイル空間統計sapporo ---- sendai ---- tokyo ---- nagoya ---- kyoto ---- osaka ---- hiroshima ---- fukuoka ---- naha ----
KDDIがIoTデータの「取引所」開設、購買やプローブ情報など販売
KDDI（au）は2017年5月17日、IoT（インターネット・オブ・シングズ）のネットワークで取得したデータなどを分析するサービス群「KDDI IoT クラウド ～データマーケット～」を6月中旬に発売すると発表した。パートナー企業各社が収集したデータをKDDIがまとめて販売するほか、デジタルマーケティング支援ツールやGIS分析ツール、分析サービスなども提供する。KDDIではIoT網の構築に必要なデータ通信回線を提供しているが、収集したデータの分析サービスを追加してIoT向けサービスを包括的に提供することで、法人顧客にIoTの導入を促したい考えだ。 同サービス群で当初販売するデータは、（1）全国50万軒の商業店舗に関する所在地などの情報、（2）ドラッグストアやスーパーマーケットなどのID-POSによる消費者購買情報、（3）地域メッシュごと・1年ごとの将来人口推計、（4）日本人と訪日外国人の
Private Presentation
Private content!This content has been marked as private by the uploader.
Digdag + embulk + BigQuery + Re:dash でデータ分析基盤構築の夢を見る - 雑なメモ
Digdag が Apache License 2.0 の元でオープンソース化されましたよ！ さぁ試すんだ…！ 今すぐにでも！ https://t.co/Uzc4a5GLCe ドキュメント：https://t.co/PF8wy5KHln— Sadayuki Furuhashi (@frsyuki) 2016年6月15日 Digdagが先日リリースされたのをきっかけにデータ分析基盤構築の夢を見た。 今回は、Google Cloud Platform（以下、GCP）のコストを可視化かつ分析可能にしてみて、まずはDigdagの使用感を試してみることにする。 事前知識 Digdagとは Workload Automation Systemである。以下の記事が詳しい。 EmbulkとDigdagとデータ分析基盤と 分散ワークフローエンジン『DigDag』の実装 at Tokyo RubyKaigi
データ分析のためのチームビルディング--情シスとマーケの重要スキルセット
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 前回は「情シス」と「マーケ」のためのデータ分析基盤について論じた。本稿では情シスやマーケの部署が、これらの基盤を利用し、実際にデータを分析 するための人材の視点から求められるスキルセットと体制について考えてみたい。 スキルセットとチーム編成 まずメンバーのスキルセットだが、ビジネス課題を解決するためのデータ分析には大きくビジネス力、データエンジニアリング力、データサイエンス力の3要素が必要と言われている。以下はデータサイエンティスト協会が公開しているスキルチェックリストからの引用である。まずはこの3要素について整理しよう。 まずはビジネス力だが、各種業務を行う中でのビジネス課題を見つけ、打ち手につなげる力である。自社の強みや顧客の理解、
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
小泉進次郎、人工知能を語る：日経ビジネスオンライン
ビッグデータ活用で300社連携へ IIJなど中心に 製品開発や販促で専門組織 - 日本経済新聞
