日本に観光に来た外国人がどこで何をしているか、ビッグデータが明かします
＜訪日外国人がどこで何に感動し、どう行動しているのかについては現在、情報の収集・分析が十分とはいえない。そこで活況を呈しているのが、ビッグデータを活用して訪日外国人の動向を探るサービス。SNS投稿を解析したり、Wi-Fiアプリの利用から位置情報を得たり、果てはそのWi-Fiユーザーにプッシュ配信で情報を発信したり......。インバウンドビジネスの最前線を追った＞ 【シリーズ】日本再発見「日本のおもてなし施策最前線」 空前のブームを引き起こしている「ポケモンGO」だが、８月上旬、ポケモンが手に入る人気スポットやレアポケモンの出現情報を地図上に表示する「Pokémon GO Insight」というウェブサービスがリリースされた。 これは「ポケモンGO」ユーザーのSNS投稿を解析することで、ポケモンが出現する場所を特定し、その情報を提供するというものだ。これまで、「ポケモンGO」の開発元である
コマツの“最強コンピュータ”はなぜ狂った？予測不能な新興国で需要読み違え、本社で悲鳴
千里眼のように需要を先読みしてくれるはずだった、コマツ自慢のコンピュータ需要予測システムが狂った。 コマツは4月27日、2016年3月期連結決算は純利益が前期比10.4％減の1380億円となり、2期連続で減益になる見通しだと発表した。同社は、記者会見で2期連続減益の要因を「中国経済減速で建設・鉱山機械の市場が20～25％縮小した。新興国でも需要が減少している」と説明した。 同日に発表された15年3月期連結決算は、売上高が前期比1.3％増の1兆9787億円、営業利益が同0.7％増の2421億円、純利益が同3.5％減の1540億円だ。ほかの輸出企業と同様、円安の恩恵を十分に受けながら、売上高も営業利益も前年比横ばいを保つのがやっとだった。 同社は、12年度に策定した中期経営計画（13～15年度）で、建設・鉱山機械需要は13年度を底に徐々に回復すると予測していた。ところが、中国の経済成長減速、新
Twitter、NTTデータを含む再販業者へのFirehose提供を8月までに打ち切りへ
米Twitter傘下のGnipは4月10日（現地時間）、公開ツイートデータ「Firehose」の再販業者への直接提供を8月中に打ち切ると発表した。企業や組織へのFirehoseの提供はGnipのみが行うことになる。 Gnipによると、TwitterはGnip買収直後から再販業者へのFirehose提供打ち切りのプロセスを開始し、現在まだFirehoseを扱っているNTTデータと米DataSiftへのFirehose提供を8月半ばには終了する見込みという。 再販業者へのFirehose提供打ち切りの理由は、Firehoseのユーザー企業とダイレクトな関係を築くことが、Firehoseをサポートする最善の方法だと確信するからとしている。 Twitterは2012年に立ち上げた「公認製品プログラム」で、Twitterのデータの価値を高め、利用しやすくするツールの構築をサードパーティーに奨励し、F
ビッグデータとバクテリア―NY地下鉄のDNAマップ作成 - WSJ
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MS、社内用ビッグデータサービス「Cosmos」を顧客向けに提供か
Mary Jo Foley （Special to ZDNET.com） 翻訳校正： 編集部 2015-01-26 13:04 Microsoftは、現在社内で使用している「Cosmos」の有償版を開発しているようだ。Cosmosは「Microsoft Azure」上で稼働する、ビッグデータの計算／分析／ストレージサービスだ。 筆者は2014年8月の時点で、同社が次に提供するAzureの大型サービスの1つはCosmosになるだろうと予測していた。筆者の複数の情報筋からの話によると、実際にその方向を目指して進んでいるように見受けられる。 Microsoftは、近々提供されるであろう同サービスの主要コンポーネントをテストするためのテスターを募集しているところだ。同情報筋によると、これらのコンポーネントには「Kona」という開発コード名の分析エンジンや、「Cabo」という開発コード名のストレージ
2015年、オープンソースはデータ無秩序化にどう備えるか | readwrite.jp
人間が進歩していると信じる人にとって、今年はよくない年になりそうだ。少なくとも、企業ソフトウェアが指標だとするならば。 もっと厳密に言うと、企業データが指標だとすれば、だ。 小説家チヌア・アチェベが言うように、我々はデータを役立てるテクノロジーを考え出し、それを利用するにつれて、物事は破綻へと向かうのだ。データレイクからモノのインターネット（IoT）、プライベートクラウドに至るまで、2015年には無秩序がより顕在化するとみられる。一方で、その制御にオープンソースがますます役立つとも予想される。 データはより混乱したものにビッグデータは非常に複雑であり、そのなかでも、データレイクはカオスとも言える状態にある。 メーカーは「データレイク」という楽観的な見方をこのところ売り文句にしてきた。「データ・ウェアハウジングの計画する場合、Hadoopを使えば、前もって完璧な統合を目指す必要はありません。
BigQueryにTwitterのタイムラインを入れる [Ruby]
Twitter のタイムラインを保存しておくとなにかと便利なので、色々と保存形式を変えながら 4 年くらい記録し続けている。ツイートの保存が便利すぎるので、ツイセーブというサービス化までした。かつてはテキストで、MongoDB や MySQL とか Groonga とかいろいろやってきた。どれも問題ないんだけど、増え続けるログデータを保存する場所として考えると BigQuery が現代にマッチしてるようなのでそちらに移行した。 BigQuery に TL を保存するとできること TL の全てのデータをフルスキャンできる。これはかなり便利で、今回このブログ記事を書くにあたっても ‘BigQuery’ を TL から検索すれば、信頼できるフォローイングの人々の声を見ることができた。これにより「某 CA 社では 5000 台の MongoDB クラスタで BigQuery に対抗している」という
![BigQueryにTwitterのタイムラインを入れる [Ruby]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/eb99bf7e3074ef0fe5df0ca25a644e696c62ad78/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fs3-ap-northeast-1.amazonaws.com%2Fkksg%2Fblog%2F53b4ac19c38aa5513f47ea75.png)
Googleの虎の子「BigQuery」をFluentdユーザーが使わない理由がなくなった理由 #gcpja - Qiita
From Fluentd Meetupに行ってきました これを読んだ時、BigQueryの検索スピードについてちょっと補足したくなった。確かにFluentd Meetupのデモでは9億件を7秒程度で検索していたが、BigQueryの真の実力はこれより1〜2ケタ上だからだ。ちょっと手元で少し大きめのテーブルで試してみたら、120億行の正規表現マッチ付き集計が5秒で完了した。論より証拠で、デモビデオ（1分16秒）を作ってみた： From The Speed of Google BigQuery これは速すぎる。何かのインチキである（最初にデモを見た時そう思った）。正規表現をいろいろ変えてみてもスピードは変わらない。つまり、インデックスを事前構築できないクエリに対してこのスピードなのである。 価格も安い。さすがに120億行のクエリは1回で200円もかかって気軽に実行できなさそうであるが、1.2億
A data culture for everyone | Microsoft Docs
A data culture for everyone 04/15/2014 3 minutes to read The following post is from Satya Nadella, Chief Executive Officer at Microsoft. In a mobile first, cloud first world, one of the most fascinating truths is that data is not only consumed but also generated at accelerating rates and exponentially increasing quantities. As computing becomes ubiquitous, engineers and developers are creating new
ビッグデータ分析で、中国政府による検閲の中身が明らかに：日経ビジネスオンライン
広野 彩子 日本経済新聞社NAR編集部次長 朝日新聞記者を経て日経ビジネス記者、2013年から日経ビジネス副編集長。日経ビジネスオンラインでコラムの執筆・編集を担当。入山章栄氏の著作『ビジネススクールでは学べない 世界最先端の経営学』を担当。 この著者の記事を見る
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いつもNAVIラボ 公開終了のお知らせ 平素よりいつもNAVIラボをご利用いただき、誠にありがとうございます。 当サイトは 2024年10月8日をもちまして公開を終了させていただきました。 長らくご愛顧いただき、誠にありがとうございました。 本件に関するお問い合わせはこちらから
混雑度マップ | いつもNAVI ラボ
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センサーで社員の行動を追跡する米企業が増加
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位置情報分析サービスに参入、70万人分のGPSデータ基に人の流れ可視化
電通は2012年10月中旬から、ゼンリンデータコム、シンクエージェントと共同で、統計的に処理した位置情報データベースを活用したマーケティング支援サービス「Draffic（ドラフィック）」の提供を始める。現実の人の導線を集計したデータを提供し、観光地や商業施設の集客策や周遊促進などの施策を検討するための基礎資料として使えるようにする。価格は個別見積もりだが、基礎的な分析の場合は数十万円から請け負う。 画面1●熱海への旅行者の導線を分析したところ 混雑統計データ：(C)2012 ZENRIN DataCom 地図データ：(C)2012 ZENRIN Z12LE第367号 「既存のマス広告だけでは集客が難しい時代になっている。人の導線に関する“ビッグデータ”をうまく活用して新たな集客経路を作り、それを検証する手段が必要だ」と電通コミュニケーション・デザイン・センター次世代コミュニケーション開発部
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【地図ウォッチ】ナビタイムが「移動ビッグデータ公開サイト」、普段の渋滞状況や信号通過時間が分かる 
「地震が起きたとき、人はどうするか」をウェアラブルデヴァイスが明らかに
https://jp.techcrunch.com/2013/12/19/20131218google-location-history/
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