「パーソナルデータ利活用に関する制度改正大綱」の主要論点 - WirelessWire News（ワイヤレスワイヤーニュース）
「パーソナルデータの利活用に関する制度改正大綱」（以下パーソナルデータ大綱）がまとまった。6月24日にIT総合戦略本部で決定され、現在はすでにパブリックコメントにかけられている。 昨年6月に閣議決定された「世界最先端IT国家創造宣言」（いわゆる新IT戦略）で示された具体的な取組の中で、正しく筆頭に掲げられた「パーソナルデータの利用促進」を受け、内閣官房IT総合戦略室の下に「パーソナルデータに関する検討会」（宇賀克也座長＝現在）が昨秋には設置され、昨年末には制度見直し方針がまとまった。 我が国における法制度整備としては、異例ともいえる迅速さ、内容の濃さ、そして原則として公開での議論によって進められてきた。特に、法制度の専門家と技術の専門家が、それぞれ具体的なケースを対象に、可能な限り議論の明瞭化を目指してきた試みは、世界的に見ても評価に値するものといえるだろう。 今後はパブリックコメントの集
Google、大規模データをリアルタイムに分析できるクラウドサービス「Google Cloud Dataflow」を発表。「1年前からMapReduceは使っていない」。Google I/O 2014
Google、大規模データをリアルタイムに分析できるクラウドサービス「Google Cloud Dataflow」を発表。「1年前からMapReduceは使っていない」。Google I/O 2014 大規模分散処理のフレームワークとしてGoogleが開発し、Hadoopに採用されて広く使われているMapReduce。しかしGoogleはもうMapReduceを使わず、より優れた処理系の「Google Cloud Dataflow」を使っていることが、Google I/O 2014の基調講演で明らかにされました。 GoogleのシニアバイスプレジデントUrs Hölzle氏は、「エクサバイトのスケールまで扱え、パイプライン処理を記述しやすく最適化もしてくれる。それにバッチもリアルタイム分析も同じコードで記述できる」と、Cloud Dataflowの特長を説明します。 Google I/Oの
パーソナルデータで広告界の地殻変動は起きるか？ーー西内啓×田中幸弘×山本一郎ビッグデータを語り倒すの巻（3） | AdverTimes.（アドタイ） by 宣伝会議
1月からスタートしたシリーズ企画「山本一郎と燃ゆるICT界隈」。2月はビッグデータ、パーソナルデータ強化月間ということで、『統計学が最強の学問である』著者の統計家・西内啓さん、そして新潟大学大学院・実務法学科教授の田中幸弘さんをゲストにお迎えしています。最終回となる今回は、ネット業界からゲノム創薬まで斬り込みます。（※本文内敬称略） 第一回「ビッグデータは幻想なのか？」（掲載中） 西内さん、田中さんのプロフィールはこちらから 第二回「データサイエンティストって、ぶっちゃけどうなの？」（掲載中） 第三回「パーソナルデータで広告界の地殻変動は起きるか？」（今回の記事） ネット業界のリーガルマインドはカオス状態 山本：さて、前回は「データサイエンティストってどうなんですかね？」っていう話から、企業経営におけるビッグデータの位置付けまで議論させていただきました。で、結局、データサイエンティストって
NTT HOME > NTT持株会社ニュースリリース > 世界最速のグラフデータ分析処理技術を開発
（報道発表資料） 2013年2月13日 世界最速のグラフデータ分析処理技術を開発 ～日本の人口規模のソーシャルグラフを3分で分析可能に～ 日本電信電話株式会社（本社：東京都千代田区、代表取締役社長：鵜浦博夫、以下 NTT）は、ビッグデータ分析の新たな潮流であるグラフデータ分析処理※1において、従来技術を数十倍以上高速化する世界最高速の分析技術を開発しました。 本技術によりこれまで膨大な時間を必要とした日本の人口規模のソーシャルグラフ※2をわずか3分で分析可能となります。また、世界最大規模の10億ノードのグラフデータを1時間で分析する事も可能となります。これは友人関係を表すソーシャルグラフ・実世界における様々なグラフデータから、最新データを即座に反映したコミュニケーション支援やリコメンドサービスを提供できることを示しています。今後、本技術の適用領域の拡大を通して医療・公共・社会科学分野へ利用
TechCrunch | Startup and Technology News
Parallel Domain is putting the ability to generate synthetic datasets into the hands of its customers. The San Francisco-based startup has launched a new API called Data Lab that stands on the shoulde Multiple subreddits are adopting alternative methods of protesting like publishing only one kind of post, changing the topic in focus, and days when the community turns private. A lot of these commun
Tポイントの会員データ分析から企業は何を知るのか
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます 多様なシステムから生み出される多種、大量の「データ」を高速に分析し、そこから得た知見をビジネスの競争力強化や顧客満足度の向上に役立てようとする取り組み——「ビッグデータ」が、大きな注目を集めている。 4月中旬に開催された日本IBM主催の「Information On Demand Conference Japan 2012」の中で、実際にこのビックデータを活用して成果をあげているいくつかの企業の事例が紹介された。その中には、日本人口の約3割におよぶ個人消費者の購買行動に関するデータを活用し、パートナーに対してマーケティング視点での分析サービスを提供している企業があった。 「Tポイント」サービスを展開するカルチュア・コンビニエンス・クラブ
可視化されたユーザーデータの集積の分析を「ビッグデータ」と安易に言う風潮 - やまもといちろうBLOG（ブログ）
これは単なるマーケットリサーチではないかと思うのです。 ビッグデータ予測が16人中15人的中――AKB48選抜総選挙 http://business.nikkeibp.co.jp/article/nmgp/20120607/233038/?P=1 もちろん、的中率が高いのは素晴らしいことですね。 誤解があるとあれなんですが、youtube再生回数など目に見える数字をベースに解析をかけて結果を予測するのは選挙の出口調査に近いリサーチに過ぎないのであって、ビッグデータとは言わないと思います。ユーザーの行動分析の元となるデータを中途のマイルストーンで集積できる仕組みがあって初めてビッグデータであり、レコメンド・エンジンのような嗜好予測の胃袋に投げ込む餌にするわけですから。 兵站ヲタである私どもからしますと、需要予測におけるビッグデータは進歩し続けており、現在ではデータセットさえきちんと揃えられれ
グーグル、BigQueryを正式公開。SQLで大規模データに対して高速処理
BigQueryはカラム型データストアの一種で、テラバイトクラスの大規模データに対して大量の並列処理を行うことで高速に結果を得ることが可能。グーグル 佐藤一憲氏の発言によると、 OLAP/DWH/Data Miningで行われるようなread onlyのad hocクエリをきわめて高速（数秒〜数十秒）に実行します。 とのこと。 SQLによる問い合わせが可能 この高速性に加え、BigQueryではSQLを問い合わせ言語に使えるという点にも大きな特徴があります。数秒程度のレスポンスとSQL文による記述は、大規模データに対するアドホックな処理を行うのに適したサービスだといえるでしょう。 BigQueryのSQLの構文は「Query Reference」で解説されていますが、SELECT文にFROM、WHERE、JOIN、HAVING、GROUP BY、ORDER BY、LIMITなどが使えるため
ビッグデータの価格破壊？ Googleが「処理量100GB/月まで無料」の解析サービスBigQueryを提供開始 - ITジャーナリスト星暁雄の"情報論"ノート
情報と技術は未来をどう変えるのか──IT、スマートデバイス、ロボット、電子工作、メディアのアーキテクチャ Google勤務のKazunori SatoさんがGoogle+に簡潔な解説をポストしてくれています。 ポスト1 BigQueryが一般公開されました！数100億件の全検索が数十秒で完了する超並列クエリサービスで、MapReduceと並びGoogleの根幹を支える虎の子技術です。 Google BigQuery brings Big Data analytics to all businesses - Google Developers Blog ポスト2 BigQueryプチ解説：BigQueryはGoogle社内では「Dremel」と呼ばれる超並列クエリインフラを利用した一般向けサービスです。DremelはSybase IQやOracle Exadataと同様のColumar DB
"BigData"では何が問題なのか？ - 急がば回れ、選ぶなら近道
”ビッグデータで奇跡が起こる” はいどうも。まず、個人的には楽天的な進歩史観には、まったく組しない。 従って、突然に新技術ができて、なんか凄い事になる、というのはさらにまったく同意しない。すべからくブレイクスルーは課題解決により起こると思っているので、問題意識のないところに、こんなものできました的な発想は、基本的にプラスにならないことが多いと思っている。現状のビッグデータブームは2011年の秋口現在は完全にハイプになっており、バブルと言ってもいいと思う。印象として、十数年前のナノテク・ブームに似ている。 とはいえ、過度の期待という側面を除けば、それなり効果もある部分もあり、”そこだけ”を見ていけばそれなりに効果はある（と思う）。大体において、今後は以下の二つのユースケース・カテゴリーに集約されると思う。すなわち、ビッグデータの拠り所はまずもって以下の２点だ。 1 Webのログ解析 というか
ビッグデータにこれから起きること11の予想
ビッグデータの登場とその分析は、いまのIT業界の大きなトピックの1つです。Hadoopのような大規模分散ソフトウェアに注目が集まり、オラクルのExadataなどデータウェアハウス専用ハードウェアが次々に登場し、またIBMによるNetezzaの買収、EMCによるGreenplumの買収、ヒューレット・パッカードによるVerticaの買収などはすべて、ビッグデータをめぐる動きだといってよいでしょう。 11 Big-Data Analytics Predictions for 2011 -- TDWI - The Data Warehousing Institute そのビッグデータの分野で2011年になにが起きるのか？ Ingres CorporationのシニアバイスプレジデントKetan Karia氏がThe Data Warehouse Instituteに掲載された記事「11 Big-
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ビッグデータというか、根拠を元に主張をするという行動原理の話(山本 一郎) - 個人 - Yahoo!ニュース
TechCrunch
ビッグデータの取り扱いをめぐる法的責任の”誤解”と”誤認”
大規模データ技術の現状と今後の方向性