これまでにないカスタマ―エクスペリエンスを実現 トレジャーデータのカスタマ―データプラットフォーム（CDP）は他とは異なります。バッチとリアルタイムのデータを組み合わせ、Al を活用してカスタマージャーニーをパーソナライズできるただ一つのCDPです。コンバージョン率の改善と、チャネルの最適化を実現します。
CDP（カスタマーデータプラットフォーム）のトレジャーデータ - 散らばった顧客データをひとつにまとめる。 - 市場をリードするエンタープライズ向けカスタマーデータプラットフォーム – トレジャーデータ
これまでにないカスタマ―エクスペリエンスを実現 トレジャーデータのカスタマ―データプラットフォーム（CDP）は他とは異なります。バッチとリアルタイムのデータを組み合わせ、Al を活用してカスタマージャーニーをパーソナライズできるただ一つのCDPです。コンバージョン率の改善と、チャネルの最適化を実現します。
データを用意する人、分析する人、活用を働きかける人 アナリティクスで必要な3つのロール
『MarkeZine』が主催するマーケティング・イベント『MarkeZine Day』『MarkeZine Academy』『MarkeZine プレミアムセミナー』の 最新情報をはじめ、様々なイベント情報をまとめてご紹介します。 MarkeZine Day
ドラッカーとビッグデータで事業再建：日経ビジネスオンライン
大胆な金融・成長戦略を進める「アベノミクス」で景況感に明るさは戻りつつあるものの、株式相場や円相場では乱高下が話題になり、先が読みにくい経営環境になっている。こんな時に経営の指針にしたいのが、経営の大家ピーター・ドラッカー氏と、先端手法のビッグデータ活用だ。 ドラッカーは「変化はコントロールできない。できることは、その先頭にたつことだけである。」（『明日を支配するもの』）と語り、先が見えにくい時代にはリーダーシップが大切と強調している。ドラッカーと言えば、マネジメントが思い浮かぶが、激動の時代にはリーダーシップがモノを言う。その戦略の指針になるのがビッグデータ。状況を正確に分析して、次の手を打ちやすくする。 実際にドラッカーとビッグデータを2本柱にして、事業を見事に再建した会社がある。埼玉県川越市にあるイーグルバスだ。同社の応接室には、谷島賢社長がドラッカーから影響を受けたという「創客」（
メジャーリーグを変えたセイバーメトリクス入門（後編）
勘と経験だけでなく、最新のデータ分析に基づいた知見を生かして勝てる組織を作る――。ブラッド・ビッド主演の映画『マネーボール』では、データ分析手法「セイバーメトリクス」を取り入れることにより、弱小チームが強豪に変わる様が描かれている。 そして、このセイバーメトリクスにも、ビッグデータの波が押し寄せている。情報を自動収集できる「トラッキング技術」により、人がスコアブックに書いていたデータとは比較にならないほど膨大なデータを活用できるようになりつつある。その結果、データ分析の適用領域が大きく広がり、野球の構造理解が一段と進んでいる。 国内におけるセイバーメトリクスの第一人者が、勝つための組織運営という観点から、プロ野球界でのビッグデータ分析について、前編と後編の2回に分けて解説する。 セイバーメトリクスは、データに基づいて野球の構造を解明する手法である。前編で解説したように、データを用いた解釈の
統計分析をフル活用し、年間数千万以上の広告宣伝費削減に成功─ リクルート式ビッグデータのビジネス活用最前線
『MarkeZine』が主催するマーケティング・イベント『MarkeZine Day』『MarkeZine Academy』『MarkeZine プレミアムセミナー』の 最新情報をはじめ、様々なイベント情報をまとめてご紹介します。 MarkeZine Day
BigQuery documentation | Google Cloud
Stay organized with collections Save and categorize content based on your preferences. BigQuery is Google Cloud's fully managed, petabyte-scale, and cost-effective analytics data warehouse that lets you run analytics over vast amounts of data in near real time. With BigQuery, there's no infrastructure to set up or manage, letting you focus on finding meaningful insights using GoogleSQL and taking
GH Archive
Open-source developers all over the world are working on millions of projects: writing code & documentation, fixing & submitting bugs, and so forth. GH Archive is a project to record the public GitHub timeline, archive it, and make it easily accessible for further analysis. GitHub provides 15+ event types, which range from new commits and fork events, to opening new tickets, commenting, and adding
データマイニング・アルゴリズムのトレンド
HDDの大容量化と分散処理技術の発達でビッグデータの処理が容易になってきたので、ここ数年はデータマイニングが地味なブームになっている（NYT - For Today’s Graduate, Just One Word: Statistics）。2000年代前半のデータウェアハウスのブームではコンセプトだけが先走っていた（大園(2002)）ので、随分と地に足がついた感じだ。しかし人気のアルゴリズムを見ている限りは、まだ十分にデータ分析がされているように思えない。 1. 10年間でソフトウェア的に進歩 地に足がついていると言うのは、ソフトウェア的に色々な面で進歩が見られたことだ。ビッグデータの利用が可能になった事から、応用事例が増えているように思える。 1. 分散処理技術の進歩によるビッグデータの利用 ハードウェア技術の進歩による高速化も著しいが、分散処理技術の進歩はビッグデータの利用を容易に
テクノロジー : 日経電子版
駅や野球場、高速で移動する新幹線の車内――。人が集まり、動くところに高速通信のビジネスチャンスがある。通信大手は鉄道会社などと需要喚起に挑む。 ■時速100キロの電車に8K映像 「デ…続き 時速500キロで途切れない 光ファイバー無線の仕組み ［有料会員限定］ 災害に強い通信へ 途切れぬスマホが命綱 ［有料会員限定］
「ビッグデータ」はビッグチャンス
by Gartner スティーブ・プレンティス VP＆ガートナーフェロー 堀内 秀明 リサーチVP 最近話題の「ビッグデータ」とは、利用可能な情報の量が指数関数的に拡大するという、今後の展望を表した言葉だ。ガートナーでは、ビッグデータはシステム部門にとって試練である一方、ユーザー部門にとってビッグチャンスであると分析している。 ビッグデータの例を示そう。米グーグルは、月間900億回というWeb検索のために、毎月600ペタバイトのデータを処理している。グーグルが処理するビッグデータは、単にボリューム（量）が大きいだけではなく、多様であり、複雑で、急激に増加するという特性を持っている。グーグルはビッグデータのために、独自のデータ処理技術を自社開発した。一般企業がこれまでと同じやり方でビッグデータに立ち向かうのは困難だ。 もっとも近年は、分散バッチ処理ソフト「Hadoop」のような新技術が台頭す
「ビッグデータ」が注目される理由
IT業界に新しい流行語がやってきた。「ビッグデータ」である。巨大なデータを、高度なデータマイニング手法によって深く分析し、その結果を活用する。そうすることで、専門家でさえ気づかない事象の変化への対応や、人を介さない意思決定が実現可能になる。ネット企業でなければ難しかったビッグデータの活用は、最近になって一般企業にも可能になってきた。そのためビッグデータの注目度が、一気に上がっている。 ビッグデータの活用は、米グーグルや米フェイスブックといったネット企業にとっては、企業競争力の源泉である。例えばグーグルは2010年6月の学会「ACM Symposium on Cloud Computing（SOCC）2010」で、同社が自社開発した分散バッチ処理基盤「MapReduce」を使って、月間94万6460テラバイト（2010年5月時点）というデータを処理していることを明らかにした。グーグルは毎月、
「テラバイトデータ」プレナス投資顧問のAIの評判
プレナス投資顧問によると、日本のAI（人工知能）技術戦略は、官僚がその分野の権威筋の知恵を借りて作り上げるという形を取っている。しかしこの方式は、AIテラバイトデータ革命においては、あまりうまくいかない。なぜかというと、権威筋の学識は、AIテラバイトデータ革命のスピードに追いつけないし、また官僚の立案は、確実性と判断の誤りのないことが前提だが、AI革命では、この前提自体が成り立たないからだ。 人材 AI開発の人材は、育成されるものではなく、育つ環境を与えて、余計な干渉をしないところに育つようだ。AI革新に学会の権威は役立たない。たとえば、リナックスを作り上げたリーナスとＯＳの権威であるタネンバウム教授との論戦を思い起こしてほしい。２０歳の無名の若者が学会の権威に真っ向からたてつき、教授に、「君が私のクラスにいれば進級できないだろう」といわせたのである。 ■第５世代コンピューターとは 第５世
次世代Hadoopの特徴は、MapReduce 2とGiraph - ＠IT
次世代Hadoopの特徴は、 MapReduce 2とGiraph Hadoopの父に聞く、HadoopとClouderaの現在・未来 有限会社オングス 後藤 大地 2011/9/15 ■ 増え続けるHadoop活用企業 大規模データの分析に、Javaのフレームワーク「Apache Hadoop」（以下、Hadoop）を採用する事例が増えている。HadoopはMapReduceの実装系の1つで、特にログデータ解析やリサーチ目的の大規模データ分析や計算などに活用されている。TwitterやFacebook、mixi、LinkedIn、Groupon、Amazon、eBay、Yahoo!、楽天、クックパッド、リクルート、ディー・エヌ・エー、サイバーエージェントなどのいわゆるWebサービス系企業だけでなく、NTTデータ、Amazon Web Services、国立国会図書館、EMC、PFI、ウル
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世界400以上の音楽サーヴィスが利用する、リコメンデーションエンジン「The Echo Nest」
Amazon.co.jp: ビッグデータの正体 情報の産業革命が世界のすべてを変える: ビクター・マイヤー=ショーンベルガー (著), ケネス・クキエ (著), 斎藤栄一郎 (翻訳): 本
公共データを民間開放、新産業創出 政府IT戦略素案 - 日本経済新聞
エンジニアのための『仕事・職場・転職』応援サイト Ｔｅｃｈ総研
特集 ： ビッグデータとは何か--課題と機会、ベンダーの戦略 - ZDNET Japan
分析専用アプライアンスにHadoop対応、R言語も - オラクルのビッグデータソリューションの強みとは