投稿元:
レビューを見る
ビッグデータという言葉が飛び交って時間が経っているが、いまからとりあえずビッグデータのトレンドについて短時間で知るには良いと思う。この分野は進歩・変遷が早いので、2、3年したらこの本に書いてあることは少し古くなってしまうかもしれない。このテクノロジーというかトレンドは最近急に始まったわけではないが、クラウドとかと一緒で、キャッチーな総称として「ビッグデータ」という言葉が普及し始めたので、最近始まった技術のように思われるのだろう。
投稿元:
レビューを見る
ビッグデータをその生まれた背景、広がる用途、活躍する多方面の企業そしてビッグデータが拓く未来と大きくは四つの視点からとても分かりやすく解説します。HadoopやNOSQLなどのビッグデータを処理する技術あるいは分析についてはやや薄い気もしますが一般向けならむしろ正解、また、中経出版の特徴ともいえる左側に掲載される図も早わかりに一役買っています。
従来、ITの世界では「会計」「販売」「生産」「人事」を四大業務として扱ってきてますが、ビッグデータ時代はこれに「マーケテング」を追加すべきですね、と言いつつも交通、エネルギー、流通、医療、農業、製造、金融、そして教育、行政など幅広い分野でのマーケティング以外での活用も見逃せません。
投稿元:
レビューを見る
「ビッグデータ」・・・怪しい言葉である。
まるで世の中が変わるような使われ方であるが、人間はこれを本当に活用できるようのになるのか。。。
ただ、ハードのスペックは高まっているので検索時間から解放されるわけで。
そこから新たな考え方が生まれてくるのは間違いないんだろーなー。
本著は、NECや富士通、IBMなどの姿勢もざっくり紹介してあり、
俯瞰してみるにはいいと思われる。
ただし、あくまで概念の話。実用レベルではない。
【ココメモポイント】
・分析結果から予測をして、事前に対策を打つことができ、これによってサービスの仕組みが変わり、
生活が変わり、そして、仕事の仕方も変わることになるのだ。
P.4
・「2017年には、CMO(最高マーケティング責任者)が使うIT予算は、CIOよりも多くなる」
P.23
・ビッグデータには、多様性(Variety)、頻度(Velocity)、量(Volume)の3つのVで表される特定があるとする
P.27
・生活に関わるすべての情報を文字にして一生分を記録したとしても、わずか3TBで済んでしまう
P.48
・グーグルのすべてのサービスの根底には、「情報にたどりつくための検索」を提供するという考え方がある
P.124
・インバリアント(不変性)分析
投稿元:
レビューを見る
最近知ったキーワード「ビッグデータ」について学ぶため読み始めた。
図解 ビッグデータ早わかり (1時間でわかる)とあるように、図も多く、文章量も適当であったのでビッグデータの概略を知るには良いと感じた。また、用語の注釈も充実しており意味を調べる手間が省けたのはありがたかった。しかし、それでも専門用語は少し出てくるので情報・工学の知識がある人向けであると感じた。
ビッグデータの技術的背景から具体的な企業名を出しての活用例、今後の展望などバランス良く配置されており個人的にはちょうど良い按配だった。
投稿元:
レビューを見る
「ビックデータ」について、図解でわかりやすく紹介している本。
キーワードに興味を持った方が概要をつかむのに良いと思います。
投稿元:
レビューを見る
ビッグデータの概要をさらっと知りたかったので読んだ。
図が分かりやすいと感じる。図の作り方は参考にしたいなぁ。
センサー情報を収集されるのはちょっと抵抗があるなぁと。
便利になるのだろうけれど、その分監視されている感がぬぐえない。
その辺の折り合いをどうつけていくのだろうか。
確かに、前よりも様々なデータを大量に収集し処理できるようにはなった。
ビッグデータって騒いでいる内容自体はそれだけのものな気がする。
データ分析自体は前からやっている話だし。
それに分析に当たっての仮説の立て方や
出てきた結果の解釈となると、やっぱり分析リテラシーの高い人材が必要なのだろう。
その辺は結局センスないしは経験が必要だと思うし、
そういった人をどう育成するのかがキーなんだろうな。
技術がどれだけ進歩してもこの辺は変わらないと思う。
でも、それはビッグデータと騒いでいる今に限った話ではない。
最終的にビッグデータって言葉自体は、バズワードの一種っていう感想になってしまった。
[追記]
農業分野への適用っていうのはちょっと興味深い。
投稿元:
レビューを見る
タイトルでわかるように、ビッグデータの触りの部分が書かれており、大枠を掴むには適した内容でした。短い時間で概要を押さえたい人には適していますが、深く知りたい人は他の本がいいかと思います。
一時間は言い過ぎですが、2時間くらいで読めてしまうボリュームです。
投稿元:
レビューを見る
ネットワークの高速化、ソーシャルメディアやスマートフォンの普及による利用者が情報発信する機会の増加、収集したデータを格納するクラウド技術の登場と低価格化、センサー技術の発展など情報通信技術の発達に伴い、今までよりも大量のデータを収集、蓄積、分析、予測ができるようになりました。
投稿元:
レビューを見る
*ターゲティングに基づくレコメンデーション
*自動車のワイパー動作情報
・どこでどのぐらいの雨が降っているのか
・時間とともに雨雲がどう動いていくのか
・今度どの方向に雨雲が動くか
*ブラジルのリオデジャネイロ
・洪水による被害予測
(気象シミュレーター、気象予測情報、マンホールに設置したセンサーによる水位状況)
*センサー導入、交通量25%削減を達成したストックホルム市
*つぶやきから犯罪を未然に防ぐ、シカゴ市警のとりくみ
・NATOサミット、50ヵ国から7000人の要人、米オラクルこの取り組み支援
*グーグルには創業以来、「鉄の三角形」という言葉がある
1.情報にたどりつくための道筋をつくること
2.提供するサービスには課金しないこと
3.収益を得るのは広告に特化すること
*ビッグデータ専任部門を設置する日立製作所
・データ・アナリティクス・マイスターを200人体制で配置
・ビジョン構築、活用シナリオ策定、実用化検証、システム導入など
*社会貢献を目指す富士通
・ヒューマンセントリック・インテリジェントソサエティの実現
・通行のないときは街路灯の明るさを抑え、通行者がいるとき明るく
・エネルギーの有効活用、交通渋滞など都市問題、医療費の削減
*買わなかった人の振る舞いも把握できるようになる