ビッグデータのキーワードに振り回されないために | データ経営｜DIAMOND ハーバード・ビジネス・レビュー

ビッグデータの時代に必要な技術は多くある。我々はそれぞれの技術が何をしてくれるのか、その限界は何かを正しく知らねばならない。さまざまな専門用語が飛び交っているが、技術のキーワードだけに振り回されてはならない。 Hadoop／MapReduce Hadoop（ハドューブ）やMapReduce（マップリデュース）は、多数のサーバーの上で巨大なデータを並列に処理するソフトウェア・フレームワークである。ビッグデータと関連してよく耳にする言葉である。その意味では、「ビッグデータ」とは、狭義では「Hadoop／MapReduce（または大きなクラスタ）で解く問題」と言えそうだ。しかし、このような技術で解ける問題は意外と少ない。理由は２つある。 １．非常に大きなデータがあった場合、ランダムサンプリングを行えば母集団の統計的性質をきわめて正確に推定することができる。したがって、もし手元の計算機で手に負えな

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ユバタスは何を目指すか