2013/06/22
カテゴリ： 城田真琴
ビッグデータの衝撃――巨大なデータが戦略を決める
□ 大企業は、ビッグデータを日々生み出し、管理・分析しているグーグルやamazon、ツイッター、フェイスブックなどコンシューマ志向の企業を手本とすべきだろう。
□ Data is the new oil
第１章 ビッグデータとは何か
□ ３Vで示されるビッグデータの特性
１）Volume（ボリューム：量）
２）Variety（バラエティ：多様性）
３）velocity（ベロシティ：発生頻度、更新頻度）
□ 「過去の見える化」から「将来予測」へ BIとビッグデータの交差
□ 今後はO2O（Online to Offline）のインタラクションデータの分析が重要になる
第２章 ビッグデータを支える技術
□ NoSQLデータベース
１）データモデルとスキーマー（データ構造）
２）データ一貫性
４）耐障害性
「データ構造が単純である」「スキーマー定義が不要」「データの一貫性が維持されない」「スケールアウトにより、高い拡張性が維持される」
□ これまで利用されてきたデータの蓄積・処理プラットフォームでは、CRMやERPなどのシステムからETL（Extract/Transform/Load）呼ばれるツールを使てデータを抽出し、利用しやすい形に加工し、分析専用のデータベースであるデータ・ウェアハウスらRDBMSにロードしてきた。
□ キーワード
１）機械学習
２）データマイニング
３）クラスタリング
４）ニューラルネットワーク
５）回帰分析
６）決定木（ディシジョンツリー）
７）アソシエーション分析（相関分析）
第３章 ビッグデータを武器にする企業 欧米企業編
□ イーベイのデータ分析基盤
１）エンタープライズ・データ・ウェアハウス（EDW）
３）ハドゥープ
□ ソーシャルゲーム・エコノミクスの重要指標
１）離脱率（チャーン）
２）バイラル係数
クチコミ拡散の効率を示す指標
３）会員一人あたりの売上
第４章 ビッグデータを武器にする企業 国内企業編
□ ハードゥプの進化
２）サンプリングに頼らないロングテールが可能
３）開発サイクルの短縮
□ 一個人のセンスよりも数千万人のデータを信じる
□ まずは、顧客の行動履歴や購買履歴データの収集が必要となる
第５章 ビッグデータの活用パターン
□ 活用パターン
１）個別最適・バッチ型
２）個別最適・リアルタイム型
３）全体最適・バッチ型
４）全体最適・リアルタイム型
□ ビッグデータの活用レベル
１）過去/現在の把握
２）パターンの発見
３）予測
４）最適化
第６章 ビックデータ時代のプライバシー
□ 消費者プライバシー権利章典
１）個人ごとのコントロール：消費者は、どのような個人データを企業が収集し、どのように使用するかについて、コントロールする権利を有している。
２）透明性：消費者は、プライバシーおよびセキュリティの実装に関する情報について、容易に理解、かつアクセスできる権利を有する。
３）コンテキスト（背景）の尊重
４）セキュリティ
５）アクセスと正確性
６）対象を絞った収集
７）説明責任
□ データ保護指令
１）「忘れられる権利」の導入
２）ユーザーの明確な同意なしに、個人データを処理してはならない
３）「データポータビリティの権利」の設定
４）説明責任の増大
□ フットパスは、ショッピングモールに設置された監視装置を利用し、携帯電話の電波から買い物客の行動パターンを分析できる技術である。
第７章 オープンデータ時代の幕開けとデータマーケットプレイスの勃興
□ 民間企業も健全なデータを流通を促し、データのワンストップ・ショッピングができるデータマーケットプレースを開設している。データマーケットプレース間の相互運用性が課題だが、将来的にはLOD（Linked Open Data）との融合が図られる可能性がある。
第８章 ビッグデータ時代への備え
□ オリジナルデータを持つ強み
□ ベンダーの新たなビジネス機会は「データ・アグリゲーターあ」
□ ニーズ高まるデータサイエンテット
□ データサイエンティストに求められるスキル
１）コンピュータサイエンス
２）数学、統計、データマイニングなど
□ データサイエンティストに必要な資質
１）コミュニケーション能力
２）アントレプレナーシップ
３）好奇心
□ 誰もが見落としているデータの価値にいち早く気づき、タイムリーにビジネスに組み込み、競争優位に導くことができるデータ駆動型企業こそが、多種多様なデータが溢れかえる、これからの時代に生き残る企業ではないだろうか。
☆彡 城田真琴さんの本はこちらです。
城田真琴さんの本
クラウドの衝撃／城田真琴
今さら聞けないクラウドの常識・非常識/城田真琴
ビッグデータの衝撃/城田真琴
パーソナルデータの衝撃/城田真琴
Fin Techの衝撃/城田真琴
大予測 次に来るキーテクノロジー2018-2019/城田真琴
デス・バイ・アマゾン テクノロジーが変える流通の未来/城田真琴
ビッグデータの衝撃
著者：城田真琴
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□ 大企業は、ビッグデータを日々生み出し、管理・分析しているグーグルやamazon、ツイッター、フェイスブックなどコンシューマ志向の企業を手本とすべきだろう。
□ Data is the new oil
第１章 ビッグデータとは何か
□ ３Vで示されるビッグデータの特性
１）Volume（ボリューム：量）
２）Variety（バラエティ：多様性）
３）velocity（ベロシティ：発生頻度、更新頻度）
□ 「過去の見える化」から「将来予測」へ BIとビッグデータの交差
□ 今後はO2O（Online to Offline）のインタラクションデータの分析が重要になる
第２章 ビッグデータを支える技術
□ NoSQLデータベース
１）データモデルとスキーマー（データ構造）
２）データ一貫性
４）耐障害性
「データ構造が単純である」「スキーマー定義が不要」「データの一貫性が維持されない」「スケールアウトにより、高い拡張性が維持される」
□ これまで利用されてきたデータの蓄積・処理プラットフォームでは、CRMやERPなどのシステムからETL（Extract/Transform/Load）呼ばれるツールを使てデータを抽出し、利用しやすい形に加工し、分析専用のデータベースであるデータ・ウェアハウスらRDBMSにロードしてきた。
□ キーワード
１）機械学習
２）データマイニング
３）クラスタリング
４）ニューラルネットワーク
５）回帰分析
６）決定木（ディシジョンツリー）
７）アソシエーション分析（相関分析）
第３章 ビッグデータを武器にする企業 欧米企業編
□ イーベイのデータ分析基盤
１）エンタープライズ・データ・ウェアハウス（EDW）
３）ハドゥープ
□ ソーシャルゲーム・エコノミクスの重要指標
１）離脱率（チャーン）
２）バイラル係数
クチコミ拡散の効率を示す指標
３）会員一人あたりの売上
第４章 ビッグデータを武器にする企業 国内企業編
□ ハードゥプの進化
２）サンプリングに頼らないロングテールが可能
３）開発サイクルの短縮
□ 一個人のセンスよりも数千万人のデータを信じる
□ まずは、顧客の行動履歴や購買履歴データの収集が必要となる
第５章 ビッグデータの活用パターン
□ 活用パターン
１）個別最適・バッチ型
２）個別最適・リアルタイム型
３）全体最適・バッチ型
４）全体最適・リアルタイム型
□ ビッグデータの活用レベル
１）過去/現在の把握
２）パターンの発見
３）予測
４）最適化
第６章 ビックデータ時代のプライバシー
□ 消費者プライバシー権利章典
１）個人ごとのコントロール：消費者は、どのような個人データを企業が収集し、どのように使用するかについて、コントロールする権利を有している。
２）透明性：消費者は、プライバシーおよびセキュリティの実装に関する情報について、容易に理解、かつアクセスできる権利を有する。
３）コンテキスト（背景）の尊重
４）セキュリティ
５）アクセスと正確性
６）対象を絞った収集
７）説明責任
□ データ保護指令
１）「忘れられる権利」の導入
２）ユーザーの明確な同意なしに、個人データを処理してはならない
３）「データポータビリティの権利」の設定
４）説明責任の増大
□ フットパスは、ショッピングモールに設置された監視装置を利用し、携帯電話の電波から買い物客の行動パターンを分析できる技術である。
第７章 オープンデータ時代の幕開けとデータマーケットプレイスの勃興
□ 民間企業も健全なデータを流通を促し、データのワンストップ・ショッピングができるデータマーケットプレースを開設している。データマーケットプレース間の相互運用性が課題だが、将来的にはLOD（Linked Open Data）との融合が図られる可能性がある。
第８章 ビッグデータ時代への備え
□ オリジナルデータを持つ強み
□ ベンダーの新たなビジネス機会は「データ・アグリゲーターあ」
□ ニーズ高まるデータサイエンテット
□ データサイエンティストに求められるスキル
１）コンピュータサイエンス
２）数学、統計、データマイニングなど
□ データサイエンティストに必要な資質
１）コミュニケーション能力
２）アントレプレナーシップ
３）好奇心
□ 誰もが見落としているデータの価値にいち早く気づき、タイムリーにビジネスに組み込み、競争優位に導くことができるデータ駆動型企業こそが、多種多様なデータが溢れかえる、これからの時代に生き残る企業ではないだろうか。
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ビッグデータの衝撃/城田真琴
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大予測 次に来るキーテクノロジー2018-2019/城田真琴
デス・バイ・アマゾン テクノロジーが変える流通の未来/城田真琴
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