［1］メタデータの定義・作成により非構造データを分析可能に
組織や人間の様々な活動を通じて、文書や音声、画像、映像といった非構造化データが大量に生み出されています。例えば、従業員が作成したオフィス文書や、顧客とのコミュニケーションで使われるメールやソーシャルメディア、コールセンタで記録する通話録音、病院で撮影するレントゲン写真などが非構造化データに相当します。 これら非構造化データは生成された直後は頻繁に利用されますが、時間とともに参照されなくなり、いずれファイルサーバーなどに放置されたままになりがちです。特に訴訟リスク回避や防犯、監査などが目的の場合、記録したデータはアーカイブされるのみで、ほとんど参照されることはありません。 とはいうものの、非構造化データにはCRM（顧客関係管理）やERP(統合基幹業務システム)などの構造化された業務データにはない貴重な情報が含まれています。近年、企業内に蓄積される非構造化データ量が増えるにつれ、これらデータの
“データが語る時代の端緒”統計のプロが考えるビッグデータ
「ビッグデータ＝大容量のデータ解析」というイメージがあるが、統計学に基づいたデータ解析は従来から存在していたものだ。では、データ解析のプロから見たビッグデータは、どのようなものなのだろうか？ アクセンチュア テクノロジーコンサルティング本部 アナリティクスインテリジェンスグループ グループ統括責任者の工藤卓哉氏に聞いた。 全件データをとって見えるモノがある アクセンチュア アナリティクスインテリジェンスグループは、ビジネス・アナリティクスと呼ばれる企業のデータ分析をはじめ、組織の最適な情報活用ソリューションの提案、データウェアハウス等の情報基盤構築から、分析力を武器にしたい組織に対して、高度な予測モデルの構築支援をしている部隊である。 今回お話を伺った同グループ統括責任者の工藤卓哉氏は、おもに多変量解析などのデータ解析分野を手がけており、テクノロジー面での支援を行なっている。工藤氏は、「も
統計屋による新社会人のための統計系入門書お薦め一覧 - あんちべ！
本稿では統計学・データマイニング・機械学習関連書籍について 内容が易しいこと。数学力（特に微積・線形代数）を求められないこと 入手しやすいこと。絶版や学会に入らないと入手不可などではない、値段が安いこと 実務に繋げやすいこと。 持ち運びしやすいこと。忙しい新社会人が通勤中や休み時間ポケットからさっと取り出し、継続して勉強出来ること を主眼に選定したお薦め書籍を紹介します。 （満たせない要望も多いですが） 主な対象者は、文系で数学や統計学をやってこなかった、 プログラミングもわからない（Excelで四則演算やマウス操作くらいは使える） けどいつかマーケティングやデータマイニングやってやるぜ！ って考えてる新卒の方です。 筆者自身は経済学科出身の文系で、あまり数学力に自信がないなりに Web企業でデータマイニングをしているという人間です。 ここで紹介している内容で 「統計学・機械学習・データマ
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非構造化ビッグデータの処理技術：ITpro
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