「セルフサービスBI（セルフBI）」とも呼ばれる動き、そしてこれに関連する製品・サービスが急速に広がりつつある。一言でいえば、ビジネスを直接生み出す、あるいは直接支える人々が、データを自ら活用し、より迅速で的確な判断をすることを目指す活動だ。本特集では、セルフサービスBIで具体的に何ができるのか、どうやればいいのか、社内の役割分担はどうすればいいのか、セルフサービスBIツールをどう補うのが効果的なのか、といった、従来のBIとは異なるセルフサービスBIならではの課題と解決策をお伝えする。
特集：セルフサービスBIをめぐるAtoZ - ＠IT
「セルフサービスBI（セルフBI）」とも呼ばれる動き、そしてこれに関連する製品・サービスが急速に広がりつつある。一言でいえば、ビジネスを直接生み出す、あるいは直接支える人々が、データを自ら活用し、より迅速で的確な判断をすることを目指す活動だ。本特集では、セルフサービスBIで具体的に何ができるのか、どうやればいいのか、社内の役割分担はどうすればいいのか、セルフサービスBIツールをどう補うのが効果的なのか、といった、従来のBIとは異なるセルフサービスBIならではの課題と解決策をお伝えする。
産総研：ビッグデータから新たな科学的発見をもたらす統計手法を開発
ビッグデータからの科学的発見のためには、正確な検定値（Ｐ値）の算出が必要。 超高速アルゴリズムを用いた新たな統計検定手法を開発し、発見力を大幅に改善した。 物理学、医学、化学など全ての実験科学において世界中での広い利用が期待される。 ＪＳＴ 課題達成型基礎研究の一環として、産業技術総合研究所 生命情報工学研究センターの津田 宏治 主任研究員（ＪＳＴ ＥＲＡＴＯ「湊離散構造処理系プロジェクト」グループリーダー）、東京工業大学 大学院情報理工学研究科 計算工学専攻の瀬々 潤 准教授、理化学研究所 統合生命医科学研究センターの岡田 眞里子 チームリーダーらは、従来に比べて格段に高い精度で誤発見の確率を示す検定値（Ｐ値）を計算するアルゴリズム（手順）を開発しました。 自然科学で得られるデータ量は増加の一途をたどり、これらを有効に解析できる方法が望まれています。しかし、従来の統計検定手法は観測できる
《Gunosy》開発チームから学ぶ、WEB業界人のための“統計学入門” | キャリアハック（CAREER HACK）
今、WEB業界で最もホットなテーマの一つである“統計学”。だが、一般的にはなかなか馴染みのない分野でもある。そこで、統計解析・データマイニングに基づいた高精度なパーソナルニュースキュレーションサービス《Gunosy》の開発チームを直撃。「はじめての統計学」と題し、統計学の基礎を教えていただいた。 今さら聞けない、統計学の基礎知識。 ここ最近、WEB業界において“統計”がキーワードになっている。だが、そもそも“統計学”は数ある専門分野の一つ。実はよく分かっていなくて…という方も、少なくないのではないだろうか？ 今回、その統計学について基礎の基礎から教わるべくお話を伺ったのが、話題のニュースキュレーションサービス《Gunosy》（グノシー）を手がける、福島良典さん、関喜史さん、吉田宏司さんの3名。まずは《Gunosy》について、簡単にご紹介しておこう。 左から、吉田宏司さん、福島良典さん、関喜
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