データの手触りにこだわった分析ツール「DataDiver」
ボトルネックをいかに解消するか いよいよ製品のお披露目である。今年2月「企業の最大の資産はデータであり、その価値を最大化する」との理念を掲げ、データサイエンス専門ベンダーとして起業したデータビークルが最初の製品「DataDiver」を発表した。製品を解説したのは同社取締役 西内啓氏。統計家であり、データサイエンティストの顔もある。 西内啓氏 西内氏は開発の背景から説明した。昨今では「ビッグデータ」という用語は定着したものの企業が持つデータを分析したくても「どうしたらいいかわからない」と戸惑う担当者が多いそうだ。理想と現実の間にギャップがあることも1つの原因となる。理想的には企業内のデータを分析するには、PDCAサイクル同様に企業内のデータから現状の分析、改善、現場へのフィードバック、データ（に反映）を繰り返し回転させていくことになる。 しかし現実はそうならない。サイクルの途中にいるステーク
2013年ビッグデータ予想―ビッグデータは「溜めたら負け」？／Amazon Redshiftがもたらす影響は
ビッグデータの風が吹けばデータウェアハウス屋が儲かる ビッグデータがやっと現実的なソリューションとなってきたのと並行して、改めて「データウェアハウス/BI」の存在に注目が集まるのでは、と感じている。「ビッグデータに手を付けるなら、その前にまずは手元のデータウェアハウスやBIを活用してからだろう」ってこと。昨年後半くらいから、改めてデータウェアハウスに関連する発表が増え、取材する機会も増えていることがそれを裏付ける。 FacebookやTwitterのつぶやき分析、センサーデータの活用など、最新のビッグデータ活用もあるにはあるが、まずは自社内にすでにある大量なデータをどう活用できるのか。今年は、それをまず真剣に考えるべきときなのだろう。その際に鍵となるのが、高度な分析環境よりも分析結果をビジネスプロセスに反映させるプロセス、仕組みが社内にあるかどうか。ここはいわゆるITの領域ではないかもしれ
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