【速報メモ】ITACHIBA会議「コスト削減のITはもう古い！ 勝つためのITをみんなで考える」に行ってきました | DevelopersIO
３ 「データを活用した戦略的ITの実践」 講演：神谷勇樹氏（すかいらーく） 私前職は先ほど鈴木さんの話にでてたグリーにいまして、ある意味、ウェブ事業者が外食やったらどうなるかっていう実験をしている すかいらーくは全国約3000店舗、年間のべ4億人にご利用いただく総合ファミレスチェーン 2013年度上半期と2014年度上半期の変化 売上は39億増えて、広告宣伝費が3億円減った(TV-CMを減らした) 2014年上半期にやったこと 各種プロモーションのROIの明確化 ROIの低いプロモーションの改善、廃止→高ROI施策に資源投入 消費者動態の明確化 消費者動態からメニュー開発への示唆だし などなど 下半期にやったこと 主にアプリ。ガストアプリをローンチ 2008年にケータイのクーポンサイトを立ちあげたけど、アプリは1ヶ月で利用者ベースで抜いた。1.5倍使われている。 メインの販促は新聞折込チラ
世界初！蓄積されたデータも流れるデータも高速に処理するビッグデータ向けストリーム集計技術を開発 : 富士通
ホーム > プレスリリース > 世界初！蓄積されたデータも流れるデータも高速に処理するビッグデータ向けストリーム集計技術を開発 English PRESS RELEASE （技術） 2012年11月19日 株式会社富士通研究所 世界初！蓄積されたデータも流れるデータも高速に処理する ビッグデータ向けストリーム集計技術を開発 株式会社富士通研究所（注1）は、世界で初めて、蓄積されたデータも流れるデータも高速に処理するビッグデータ向けストリーム集計技術を開発しました。 ビッグデータ処理では、大量のデータを高速に処理することが求められます。データを集計する際、集計期間が長くなるにつれ、扱うデータ量が増大し計算時間が延びるため、演算結果を頻繁に更新することが難しくなります。このように、集計期間を長くすることと、更新頻度を高めることの両立が困難でした。今回、時間によって変化する多様なデータに対して、
ビッグデータ予測が16人中15人的中――AKB48選抜総選挙 日経デジタルマーケティング
昨日6月6日に日本武道館で行われた「第4回AKB48選抜総選挙」は、過去3回のうち2回センターに輝いた前田敦子の卒業発表による出馬辞退で、跡目争いが注目された。開票に先立って、スポーツ紙からAKBファンを自称するタレント、リサーチ会社までさまざまな事前予想が繰り広げられたが、中でも精度の高さを誇ったのが、ブログクチコミ件数などから算出した“ビッグデータ予測”。選抜メンバー上位16人中15人の顔ぶれを的中させていた。 デジタルマーケティングコンサルティング会社のルグラン（東京都渋谷区）が、総選挙2日前の6月4日に発表した「データで予測する2012年第4回AKB選抜総選挙」がそれだ。大島優子のセンター返り咲きはもちろんのこと、前年の9位から4位に躍進した指原莉乃を大胆にも3位と予測するなど、かなり精度の高い内容だった。ちなみに予測が外れたのは、20位と予測した梅田彩佳が16位に飛び込み、替わり
ビッグデータが追い風に データ分析のプロ集団を率いるブレインパッド
ビッグデータが追い風に データ分析のプロ集団を率いるブレインパッド：田中克己の「ニッポンのIT企業」（1/2 ページ） 2012年に入って、ビックデータへの関心が一段と高まっている。膨大なデータを分析し、これまで気が付かなかった事象や課題を発見できたり、不可能と思われていたことを解決できたりすると言われている。「この不況を脱する有効な手段」と期待を集めているが、大きな問題がある。データを詳細に分析する専門家が少ないことだ。 データマイニングに絞り込み そんな中、データ分析支援に特化したIT企業が現われた。2003年4月に設立したブレインパッドだ。同社の草野隆史社長は「どんどん増えているデータを活用し、ホワイトカラーやサービス業の生産性を向上させたい」との思いから、データマイニングに絞り込んだ事業を立ち上げた。 ところが、「世の中に即戦力となるデータ分析の人材がほとんどいなかった」（草野社長
ビッグデータ＝統計の専門家まかせという考え方で、大丈夫か？ - ウィリアムのいたずらの、まちあるき、たべあるき
ウィリアムのいたずらが、街歩き、食べ物、音楽等の個人的見解を主に書くブログです（たま～にコンピューター関係も） ビッグデータとＢＩの関係について、もう一言二言・・・ ビッグデータを扱えるようになって、統計の専門家が必要だという声は大きい。 たとえば、こんな記事もある。 人材不足で“取り合い”は必至 データサイエンティストなる職種 http://diamond.jp/articles/-/16193?page=2 には、こんなことが書いてある（以下太字は上記サイトより） ビッグデータ関連で必要とされる人材は4種類あるという。 （1）データベースに強いＩＴ技術者。多様な非構造化データをデータベースに格納するための前処理など、データベースの整備ができる技術者だ。次に （2）定性調査、定量調査に関する専門家。アンケートやインタビューなどの設計ができる人である。そして （3）データアナリスト。つまり
ビッグデータの分析にあたって企業が最低でも行うべき５つのこと【草野隆史】 | TechWave（テックウェーブ）
ブレインパッド草野隆史さんからの寄稿。大型のSNSは言うまでもなく、様々なサービスに、とりわけ個人のログが蓄積されています。大量のデータをどう意味付けていくか、その分析や方向づけが次のビジネスの鍵になると思います。（本田） 当社は、2004年の創業以来、一貫して企業に大量データ分析のための支援を行うことをビジネスとしている。この起業は、今のビックデータ時代の到来を見越してのことではあったが、当初は中堅規模の企業をメインのターゲットとして想定をしていた。しかし、実際として、当社は現在各業種のトップ５に入るような大手企業を中心にビジネスを行っている。この事実は、人材も資金も豊富な大企業が、こと分析という分野については、必ずしもうまくやれていないことを意味する。なぜだろうか？ 本稿では、私は企業への分析支援のサービスを提供する現場で考えた、企業が分析という機能をインストールする際につまづくポイン
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Splunk | The Key to Enterprise Resilience
http://agilecatcloud.com/2011/07/26/big-data-%E3%82%92%E6%8E%A2%E3%81%9B%EF%BC%81-%E3%82%A2%E3%83%A1%E3%83%AA%E3%82%AB%E3%81%AE-5%E3%81%A4%E3%81%AE%E5%85%B7%E4%BD%93%E7%9A%84%E3%81%AA%E4%BA%8B%E4%BE%8B%E3%81%A8%E3%81%AF%EF%BC%9F-clou/