Social Media Marketing Trends 2024 // The Global Indie InsightsKurio // The Social Media Age(ncy)
みんなビックデータビックデータって言ってるけど 名寄せとかどうしてんの？
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データ解析基盤を構築する前に考慮すべきポイント - still deeper
概要 ここしばらく某社でデータの解析基盤を構築する仕事に携わっています。一からの構築になるので打てる手が多く楽しい一方で、適切な判断を下すのは難しいと実感しています。 解析基盤というのはもちろん解析を行うためのものですので、どう解析を行うかによってどういう基盤を構築していけばよいかが決まります。 ところで、データ（構造や収めているDBなども含めて）というのは寿命の長いもので、初期の設計を間違えてしまうと、その時点で戦略的な敗北は決まってしまいます。その後は運用しながら変更可能なところでゲリラ的に対応していくしか手を打てません。 そのため、実際に構築を行う前に、求められている解析がどのようなものかを十分に吟味した上で、適切なハードウェア、ミドルウェア、データ構造を選択し基盤を構築していくことが大変重要です。 着目すべき点 では解析のどのような点に着目すればよいかというと、私は次の5点を考えて
可視化されたユーザーデータの集積の分析を「ビッグデータ」と安易に言う風潮 - やまもといちろうBLOG（ブログ）
これは単なるマーケットリサーチではないかと思うのです。 ビッグデータ予測が16人中15人的中――AKB48選抜総選挙 http://business.nikkeibp.co.jp/article/nmgp/20120607/233038/?P=1 もちろん、的中率が高いのは素晴らしいことですね。 誤解があるとあれなんですが、youtube再生回数など目に見える数字をベースに解析をかけて結果を予測するのは選挙の出口調査に近いリサーチに過ぎないのであって、ビッグデータとは言わないと思います。ユーザーの行動分析の元となるデータを中途のマイルストーンで集積できる仕組みがあって初めてビッグデータであり、レコメンド・エンジンのような嗜好予測の胃袋に投げ込む餌にするわけですから。 兵站ヲタである私どもからしますと、需要予測におけるビッグデータは進歩し続けており、現在ではデータセットさえきちんと揃えられれ
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