低利益率志向 [Jeff Bezos Owns the Web in More Ways Than You Think]
低利益率志向 [Jeff Bezos Owns the Web in More Ways Than You Think] 樋口 理 2011/12/26 23:17 [PR] 本ブログの商品紹介リンクには広告が含まれています 先月号のWired誌のカバーストーリー、Steven Levy による ”Jeff Bezos owns the web in more ways than you think” というインタビュー記事がとても面白かったので、今更ですがご紹介。先月号の記事なので、Web で無料公開されています。 例の Googlezon のビデオの影響か何か分かりませんけど、Google と Amazon を同列に論じる人が多いように思います。さすがにネットのギョーカイの人はそういうことはないと思いますが、ネットを活用する事業やネットに脅かされている事業の方にそういう傾向が強い印象。
Steve Yegge の Google とプラットフォームに関するぶっちゃけ話を訳した（前編）
Google エンジニアの Steve Yegge 氏、Google+ への懸念を漏らす http://japan.internet.com/busnews/20111013/8.html で記事になってたけど、原文とちょっと要旨が変わっちゃってサービスへの警鐘みたいになってしまってたので、全文訳してみた。くそ長い。お暇な方どうぞ。 （2011/10/19 08:14）ありがたい誤訳の指摘をいただいたので3カ所修正。 Stevey の Google プラットフォームぶっちゃけ話 僕は6年半ばかり Amazon にいて、今はそれと同じくらい Google にいる。この二つの会社について強く感じることは（しかもその印象は日々強まるのだけれど）、 Amazon は全てにおいて間違っていて、 Google は全てにおいて正しいということだ。そう、やりすぎな一般化だけど、驚くほど正確だと思う。いやも
世界的IT企業におけるそれぞれの組織図（画像） | naglly.com
Amazon、Google、Facebook、Microsoft、Apple、Oracleそれぞれにおける、組織図のチャート一覧です。 参照元はこちら。 Organizational charts for tech companies http://www.bonkersworld.net/2011/06/27/organizational-charts/ 本当に組織がこうなっているのかはとりあえず置いてといて、「なるほど。これは、ありえそうだな。」と思わせてしまう所が素晴らしいです。 IT企業における理想の組織図は一体どれなんですかね。やっぱりGoogleかAppleかな。Microsoftは...もはや、普通の企業じゃん。 その他の参照元はこちらです。 The Org Charts Of All The Major Tech Companies (Humor) http://www.b
「閉鎖性」というアップルの強みと限界：日経ビジネスオンライン
気になる記事をスクラップできます。保存した記事は、マイページでスマホ、タブレットからでもご確認頂けます。※会員限定 無料会員登録 詳細 ｜ ログイン 米アップルの「iPad（アイパッド）」の日本発売から、およそ2週間が経過した。都市部では既にiPadを持ち歩く人の姿を見かける機会も増えてきたのではないだろうか。また先日、6月8日はアップルのスマートフォン「iPhone（アイフォーン）」の新モデルも発表され、矢継ぎ早の新機種投入に、話題がアップルで埋め尽くされる状況が続いている。 これを受けて6月1日には、ソフトバンクグループのビューン（東京都港区）が、iPadやiPhoneなどに向けて電子新聞や電子書籍を配信するサービスの提供を開始し、話題を集めた。結果的には新聞や雑誌の「チラ見」、つまりコンテンツの一部のみを閲覧するサービスに留まっているものの、情報メディアの新たな胎動を感じている人が少
優良企業はなぜHadoopに走るのか
ちなみに、この分析のために必要とされるMapReduceのコードであるが、そのサイズはわずか20ステップだという。Yahoo!のプレゼンテーターである、エリック・バルデシュバイラー氏によると、たとえ経験の浅いエンジニアであっても、MapReduceによるプログラミングは可能であるとされる。 また、VISAのジョー・カニンガム氏からも、貴重なデータが提供されていたので以下に紹介する。同社では、1日に1億トランザクションが発生するため、2年間で700億強のトランザクションログが蓄積され、そのデータ量は36テラバイトに至るという。こうしたスケールのデータを、従来のRDBを用いて分析するには、約1カ月の時間が必要とされてきたが、Hadoopを用いることで13分に短縮されたという。 これまでは、Yahoo!にしろVISAにしろ、膨大なデータをRDBに押し込むほかに方法はなく、その分析に数十日を要する
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