成績を上げるには教室の前方の席に座るべきか、ビッグデータの限界が露呈する「狼少年」問題
ビッグデータは膨大なデータから相関関係を導き出し、これまで私たちが気づかなかった関係性に気づかせてくれる。つまり、見逃していた情報を教えてくれる、ということである。 これは野球でいえば、「見逃し三振を防ぐ」ことに似ていて、大きな意味がある。その関係性に気づいただけでも、ビジネス上の利益につながることがある。米アマゾン・ドット・コムのリコメンデーション（推奨）では、3割もの売り上げ向上があったと言われている。 「見逃し三振を防ぐ」のは確かに重要なことではあるが、同時に別の問題が生じることがある。それは「狼少年（の童話）」問題である。 ビッグデータでは一般に、因果関係よりも「相関関係」を重視する。ビッグデータから相関関係が見つかれば、それを予測に使おうとする。 しかし、そもそも相関関係と因果関係は違うものだ。因果関係がなくても、データ分析では相関関係が出てくる場合がある。 あなたは以下の問題を
製薬会社向けの情報提供ビジネスを創出したビッグデータ分析---日本調剤
「処方箋のデータが大変価値のあるものだと気づき13年前から蓄積してきた。このビッグデータから様々なアイデアを導き出して、社会保障制度を下支えするビジネスをしていきたい」。日本調剤の三津原博社長はそう語る。 特別賞を受賞することになったのは、ビッグデータ活用でいち早く収益ビジネスを立ち上げたことを評価されたからだ。日本調剤は 「処方箋のデータが大変価値のあるものだと気づき13年前から蓄積してきた。このビッグデータから様々なアイデアを導き出して、社会保障制度を下支えするビジネスをしていきたい」。日本調剤の三津原博社長はそう語る。 特別賞を受賞することになったのは、ビッグデータ活用でいち早く収益ビジネスを立ち上げたことを評価されたからだ。日本調剤は2012年から、製薬会社向けの情報提供ビジネスを手掛けている。分析の基とするのは全国約470の調剤薬局で扱う処方箋のデータ。その数は1日当たり約4万枚
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