Google Cloud、ビッグデータ分析のLookerを26億ドルで買収
米Googleのクラウド部門Google Cloudは6月6日（現地時間）、ビッグデータ分析を手掛ける米BI新興企業のLookerを買収することで合意に達したと発表した。買収総額は26億ドルで、全額現金で支払う。取引は今年後半に完了の見込み。 Lookerは、2012年創業のカリフォルニア州サンタクルーズに拠点を置く非公開企業。BI（ビジネスインテリジェンス）、データアプリケーション、組込み分析のための統一プラットフォームを提供する。Buzzfeed、Hearst、King、Sunrunなど、Google Cloudと共通の顧客を350社以上抱えている。 クラウド市場では米Amazon.comのAWS、米Microsoftに水をあけられているGoogleは、Lookerのサービスを統合することで、企業顧客のニーズに応える能力を強化し、マルチクラウドへの取り組みを進めていく狙いだ。 Look
ブリヂストンが畑違いの「データ会社」を1000億円超で買収する理由
inside Enterprise 日々刻々、変化を続ける企業の経営環境。変化の中で各企業が模索する経営戦略とは何か?ダイヤモンド編集部が徹底取材します。 バックナンバー一覧 ブリヂストンにとっては、久方ぶりの大型買収である。1月22日、同社は約1138億円を投じ、オランダのトム トム テレマティクスを買収すると発表した。1000億円を超える投資は、2007年に再生タイヤ大手の米バンダグを買収して以来、実に12年ぶりのことだ。 トム トム テレマティクスは、膨大な車両関連情報を抱えるデータ会社である。車両の運行ルートや運転スピード、メンテナンス状況などの情報をデジタル化して蓄積・分析し、トラックやバスなどの運送業者に最適な車両オペレーションを提案している。 車両の蓄積データは欧州最大で、現在、約86万台の車両にサービスを提供中だ。
データ分析とコミュニケーション｜THE STUDY by THE GUILD #3 参加レポート｜toma｜note
こんにちは、tomaです。今回はTHE GUILDが主催する THE STUDY by THE GUILD #03 「データ×UXデザイン」 に参加したのでレポートを書きたいと思います。 第一部は以下の4名の方々による講演、第二部はこばかなさんモデレートによる登壇者のみなさまのパネルディスカッションでした。 大竹 雅登｜dely株式会社 CTO/執行役員 山田 智久｜アドビシステムズ株式会社 エクスペリエンス ビジネス部 シニアコンサルタント 安藤 剛 | THE GUILD / UX Designer 鈴木 陽介｜日本経済新聞社 デジタル事業BtoCユニット----- 必要十分の工数で意思決定するために 1人目はレシピ動画サイトkurashiruを運営するdelyの大竹さん。データに基づいたアイデアの検証プロセスについて、サンプルケースをもとにお話されました。 delyでは改善プロセスを
かつて必須だった、 DMP に幻滅するマーケターたち | DIGIDAY［日本版］
データ管理プラットフォーム（DMP）は、データをお金に替える錬金術を解き明かすものだと、すべての大手広告主がいまだに信じているわけではない。たとえば、電池メーカーのデュラセル（Duracell）は、DMPを捨てることを選んだ。バナー広告のターゲティング以外にDMPを活用する方法がわからないとする広告主もいる。 データ管理プラットフォーム（Data management platforms：以下、DMP）は、データをお金に替える錬金術を解き明かすものだと、すべての大手広告主が、いまだに信じているわけではない。 たとえば、アメリカの大手電池メーカーのデュラセル（Duracell）は、DMPを捨てることを選んだ。ラディソン・ホテル・グループ（Radisson Hotel Group）のように、DMPが必要だとは考えているが、バナー広告のターゲティング以外に活用する方法がわからないとする広告主もい
「データを集める前にデータ分析責任者（データサイエンティスト）を雇うべき」理由とは - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
(Image by Pixabay) 先日こんな記事が注目を集めていたのを見かけたのでした。 ここで大事なのは、データ集めは非常に大事なステップですが、最初の0.8歩に過ぎないということです。データ解析やAI技術導入の準備に時間をかけすぎていて、｢やっとビッグデータが溜まった｣と思ったときにデータサイエンティストに大量のデータを丸投げする、というプロセスは非効率的なのです。 それよりも、最初の段階からデータサイエンティストを交えて、ゴールを志向しながら逆算的アプローチでデータを収集、解析した方が良い結果が確実に出ます。 これはもう、日本のデータ分析業界で色々な現場の話を見聞してきた日本で働くデータサイエンティストの身としては、耳が痛いを通り越して耳から血を噴きそうな話です。にもかかわらず、こういう話をデータ分析業界「以外」の人たちに話してもなかなかピンと来ない人が多いのか「？」という顔をさ
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