ビッグ・データを操る者が勝つ

統計数理研究所 所長 樋口知之 データ集約型科学という科学的探究手法が、科学の世界のみならず、ビジネス社会でも注目されている。基本方程式を理論解析や計算機シミュレーションで解く演繹的な手法ではなく、ビッグ・データ（莫大な量のデータ）から課題を見つけ出しモデル化することによって、よりよい予測を行ったり、新しい法則を見つけ出したりする帰納的な手法である。科学の「第四のパラダイム」として学問領域を超えて人類に新しい価値をもたらすと期待され、統計学と社会とのつながりがきわめて重視される時代が到来している。 データ集約型科学は、すでに一九九〇年代に日米欧で研究が始まり、その黎明期において日本も大きく貢献した。当時私が研究していた人工衛星データはビッグ・データの走りであり、その後、ヒト・ゲノム計画で膨大なゲノム・データが獲得された結果、地球・宇宙科学と生命科学の両分野で先行して、ビッグ・データの解析手

[ichan]

「一つ確かなことは、いまだにデータ解析を「タダ」だと思っている企業は立ち行かないということである。」s/企業/ラボ/ もね。

[yasudayasu]

データ量を増やすほどよいと錯覚する向きもあるがそう簡単にはいかない。情報空間の質がデータ量に比例して向上するわけではない。データとデータの間を稠密に埋めて、真理や実像を描出すことは、統計学的に不可能。

[nubes]

データを蓄積し、解析し、予測し、そこから有効なアクションを取ることが莫大な富を生むことを、日本企業は真に理解していない。

[Arison]

像使いは笛をふく。どうやら白い方が勝つわけではないらしい

[katsumushi]

神経科学研究でも「データ解析はオマケ」と思われていることが多い。

[JPguide]

ちょっとポジショントークぽくはあるが、今後統計やデータマイニングを学んだ者は、大分強みになるとは思っている。

[doryokujin]

"企業はデータ解析にもっと多くの資金や人材を割り当てなければならない。その現状を正しく認識し、経営資源を投入するビジネス・リーダーが現れれば、間違いなく他社が持たない強みとなり、勝利を手にできる。"