SNSとIoT（Internet of Things）が切り拓く，ビッグデータ2.0の世界 | 情報管理 Vol. 56 (2013) No. 2 P 71-77
ビッグデータと呼ばれているものには，3つの段階がある。まず，従来の統計処理の手法だけでも実現可能なビッグデータ1.0の段階。次に，従来の統計処理の手法に加えて，HadoopやCassandraといった大規模データの大規模分散処理を援用することによって実現可能なビッグデータ1.5の段階。さらに，それに加えて，ニューラルネットワークによる機械学習といった人工知能の技術を必要とするビッグデータ2.0の段階。SNSやIoTが生成する膨大なデータは，その膨大さによって，ビッグデータ1.0をビッグデータ1.5の段階へ，さらに，そのデータの非定型さによって，ビッグデータ1.5をビッグデータ2.0の段階へと，切り拓きつつある。 最近，ビッグデータという言葉をよく聞く。その一例としては，アマゾンやグーグルといった，巨大なインターネット関連企業が，インターネットから収集した膨大なデータを解析して，そのビジネス
2012-10-14 17.00.54.jpg | とある社会学屋の唯物論
筆者：齊藤貴義 福島県相馬市在住。39歳。Webエンジニア・インフラエンジニア・データアナリスト。ニックネームはサイバーメガネ。愛の告白やお仕事のご依頼は saito@geek.sc までお気軽にどうぞ。 職歴：メディカルネット→ティーカップ→丸紅情報システムズ→インフォバーン→feedpath→オールアバウト→手嶋屋→ライブドア（livedoor Reader）→enish→フルスピード→参謀本部, etc. 相馬高校理数科出身。高校生クイズ全国大会出場。大学は雄弁会（全関ディベートリーグ準優勝）。openSUSE Linuxユーザー会。立憲民主党パートナーズ。バツイチ。 著書： 『スクレイピング・ハッキング・ラボ』 『Webセキュリティのミライ』
Wisdom〜ビジネスに役立つ「次の一手」をあなたに
北米トレンド 織田 浩一 連載 米国を中心にモノやサービスのデジタル化が進み、競争の鍵は顧客体験の向上と価値創造に移行しました。新たなトレンドに対応するため、北米の最新情報を毎月お届けします。
“6ピクセルの違い”が広告収入を4億円以上変えた--ビッグデータ解析の可能性
検索窓の位置がたった6ピクセル違っただけで、広告収入が4億8000万円変わる──10月8日、大阪で開催している「B Dash Camp 2013 Fall in Osaka」の最初のセッションで、こんな発言が飛び出した。 「ビッグデータ活用の最新事情」をテーマにした同セッションには、ディー・エヌ・エー（DeNA）ソーシャルプラットフォーム本部アナリティクスアーキテクトの濱田晃一氏、データセクション取締役会長の橋本大也氏、楽天執行役員の北川拓也氏が登壇。Hapyrus 共同創業者の藤川幸一氏がモデレーターを務める中、ビッグデータ解析の可能性が語られた。 左からHapyrus 共同創業者の藤川幸一氏、楽天執行役員の北川拓也氏、データセクション取締役会長の橋本大也氏、ソーシャルプラットフォーム本部アナリティクスアーキテクトの濱田晃一氏 データ解析による“カイゼン”はホームランでなく、たくさんのヒ
データサイエンティスト レベル表 - shakezoの日記
プログラマレベルというページがとても面白かったのでデータサイエンティスト版つくってみました。データサイエンティストの定義は[twitter:@TJO_datasci]さんのQuantitative analystに準拠しつつ技術面に焦点をあててレベル分けしています。 レベル0 このレベルの人はデータ分析をしたことがありません。最近テレビでよく目にするビッグデータについては何だが凄そうというイメージは持っています。そしてデータサイエンティストという言葉を知らない人が大半です。 ありがちな発言 「ビッグデータってすごいらしいね」 レベル1 レベル1の人達は仕事や大学等の課題でExcelを用いた集計や簡単な相関分析などを実施したことがあります。ただし分析にあまり興味を持っておらずデータをニヤニヤしながら眺めている上位レベルの人達を変人だと思っています。彼らにとってビッグデータやデータサイエンティ
ビッグデータにおける組織のあるべき姿
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます 情報テクノロジーの分野において「ビッグデータ」というキーワードがかなり浸透した。しかし、企業経営の現場では言葉だけが躍り、このキーワードへの期待と疑念という両極端の反応が見られる。本連載では、企業経営の観点からビッグデータのとらえ方や企業経営への生かし方について考察し、経営戦略上の核心に迫る。 前回は、データの「取得」「分析」「共有」という3つのプロセスに沿って、ビッグデータの運営モデルを考察し、それぞれの運営モデルを描く際に重要となる視点を整理した。では、それらの運営モデルも含め、ビッグデータ活用をどのような体制で運営していくべきであろうか。本稿では、ビッグデータ活用による恩恵を最大化するための組織の体制や運営について議論する。 事業
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「ビッグデータ活用」は未来を生きる日本人の必須科目か？
アマゾン、企業と商品を共同開発 ビッグデータ活用 - 日本経済新聞
LINE 執行役員 葉村より、LINEの広告事業が目指す「CHANGE」 - ブログ | LINE Biz-Solutions