ビッグデータへのMSの本気が感じとれる「Power BI」のWebアプリ化
日本マイクロソフトが総務省の調査などを元に試算したところ、ビッグデータによって7.7兆円の経済効果が得られることが分かっているという。東京オリンピックの経済効果が3兆円といわれているので、その倍額に相当する。だが、現時点では、その4.6%しか活用されていないとも。 ビッグデータというと、どうしても量やバリエーションばかりが注目されるが、真っ先に考えなければならないのは誰が活用し、どのように事業に生かしていくかだとマイクロソフトはいう。つまり、特定の業種、業態、部門だけが使うものではないことに注目しなければならない。 現状ではマーケティングでの活用が先行し、一部ではBI（ビジネスインテリジェンス）で経営管理に使われるなどの限定的な利用だが、これをもっと裾野を広げる方向に活用していくことが必要だという。 利用しないのはビッグデータが扱えないから なぜ、裾野が広がっていかないのか。 その原因をや
ビッグデータの本質はデータの大きさではない - ニューロサイエンスとマーケティングの間 - Between Neuroscience and Marketing
Leica M7, 1.4/50 Summilux, RDP III @Griffith Observatory, Los Angels, CA 残念なことに、全く忘れていて風呂に入っていたのだが、期せずして先日取材を受けたNHKスペシャルの「医療ビッグデータ」に、先ほど何秒か登場していたようだ。 それでそのリアルタイム検索結果*1を見ていたのだが、そこで扱われていたデータがビッグデータかどうかというツイートが結構な量であることに驚いた。ビッグデータの特徴として3V（Volume, Variety, and Velocity）と言った言葉が広まってしまっているせいもあるだろう。（自分も時たま使ってしまうので今回反省している。） この方々の気持ちはわかるが、このブログの読者の方々ならお気付きの通り、今起こっている変革の本質はデータが巨大かどうかということではない。 ― 現在起こっている変革の
Zenlogicホスティングが断続的にご利用しづらい状況について｜プレスリリース｜ニュース｜Zenlogicのファーストサーバ株式会社
6月7日開催「Japan Cloud & Datacenter Convention 2024... その他 2024年05月15日 IDCフロンティア、小・中規模のWebサイト向けに純国産ホスト型WAF「SiteGuard S... サービス 2024年05月09日 【帯域追加】「バーチャルブリッジ（インターコネクト：メガクラウド）」に50Mbps～500Mb... サービス 2024年05月09日 日本最大級の小説投稿サイト「小説家になろう」のインフラに国産クラウド「IDCFクラウド」が採用... クラウド 2024年04月24日 IDCフロンティア、はてなのサーバー監視サービス「Mackerel」を「IDCFクラウド コン... サービス 2024年04月17日 マイクロソフト社およびレッドハット社製品のライセンス料金改定に伴うクラウドサービスの利用料金の... クラウド 2024年
データ分析とデータ活用のあいだ--「意思決定者」とのコミュニケーション
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 「ビッグデータ」という言葉を、本稿の読者であれば聞いたことがあるだろう。Googleトレンドによれば、この言葉は2011年の後半からニュースに登場するようになり、2012年、2013年と、年を追うごとに取り上げられることが増えていることがわかる。 Gartnerによると、2012年は58％、2013年は64％の企業や機関がビッグデータテクノロジへの投資を検討、あるいは実施しているとされている（※）。活用の機運は、確実に高まっていると言えるだろう。 その一方で、ビッグデータ活用とは具体的にどんなことができて、実現には何が必要なのか、はっきりとした答えを持つ人はあまりいないのではないかと感じている。 筆者は2012年から、現在の職場である富
“匿名”データからでも、個人が特定されてしまう理由
“匿名”データからでも、個人が特定されてしまう理由：「日常」の裏に潜むビッグデータ（3）（1/3 ページ） ビジネスに生かせるビッグデータとして、個人の行動や状態に関する情報、いわゆる「パーソナルデータ」に注目が集まっている。適切に使えば大きなメリットを生む半面、複数のデータを組み合わせれば、名前を伏せていても、個人が特定されるリスクもあるという。 とある夏休み。高校1年生の佐山淳一は来週からの旅行の準備をしている。2人の友達と5泊6日で京都に出かけるのだが、特にお金が足りるかどうか計算をしていた。 宿泊先は親戚の家なのでタダ同然。旅行中の交通費はスマホで精算。交通費までは親が出してくれるので、決められたチャージ額を超えなければどこでも移動できる……が、現地で遊んだり買い食いするお金はやや心もとない。 「そうだ、今までアンケートやゲームで貯めたポイントを使おうか」 高校生のアンケート情報は
“Tポイントのビッグデータ”活用した動画広告--約1000万ユーザーにリーチ
オプトグループのPlatform IDは5月19日、Tポイントのビッグデータをもとに、会員属性データを活用した動画広告配信サービスを開始した。同社のDSP（広告配信プラットフォーム）「Xrost DSP」において提供する。 このサービスでは、従来のターゲットユーザーの属性を推測する広告配信ではなく、事実属性にもとづいた広告配信ができる。たとえば、20歳以上のユーザーに対してキャンペーン商品の動画広告を配信し、その態度変容とリアル店舗での対象商品購買数までを把握、分析することなどが可能だ。また、実店舗での来店や購買のデータや利用者アンケートを組み合わせることで、広告接触ユーザー、非接触ユーザー、クリックユーザーごとの行動分析が可能になるという。 広告出稿企業は、オンラインだけでなくリアルチャネルでの来店やサービス利用、実購買に至るまで、Cost per認知（認知にかかったCost）、Cost
データ分析ができないなら、ビッグデータを集めない方がいい 「日本企業はビッグデータの活用に向けて何が足りないのか」（前編） | データ経営｜DIAMOND ハーバード・ビジネス・レビュー
2014年5月号の特集は「アナリティクス」。ビッグデータの収集から分析へとステージは移っているが、いまだ積極活用ができている日本企業はまだ少ない。2013年2月号『ビッグデータ競争元年』で日本におけるビッグデータ活用の課題を指摘した、マッキンゼーのポール・マクナーニ氏に、日本のアナリティクスの状況について話を伺った。全2回。 右へならえのポイント・プログラムが収益構造を傷める ――最近のビッグデータを取り巻く環境について、どう思われますか。 小売業界の話になりますが、ビッグデータ分析をしたいと思った時にデータを集めますよね。その時、よくあるのがポイントカードの発行です。ポイント・プログラムには、ポイントを付与することで顧客が頻繁に買い物をしてくれたり、多く買ってくれたりするようになるという直接的な効果と、そうやって蓄積したデータを活用することで品ぞろえを見直したり、価格戦略を考えたりできる
仕事は“苦情”の可視化、既存データに限界あり
スマートフォンをつながりやすくするために、ビッグデータ分析を実践していることが紹介され、以前よりも広く知られるようになりました。実際、ソフトバンク モバイル（東京・港）と我々は一体となり、接続可否データなど毎月10億件のデータを収集・分析し、通信基地局計画の最適化を図っていることで、ソフトバンク モバイルはつながりやすさナンバーワンの座を獲得できている、と自負しています。 ソフトバンクグループでGIS（地図情報システム）を活用したデータ分析サービスを手掛けるAgoop（東京・港）の社長。スマートフォンの通話接続率やパケット接続率で1位になったソフトバンクモバイルの活動を支援するデータサイエンティスト集団を率いる。システムエンジニアとしての経験も豊富でITにも精通。（写真撮影：村田 和聡） でも全く気は抜けません。スマホの利用者は急増していますから、油断すると「パケ詰まり」現象が増えてしまい
WordPress › Error
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ビッグデータで解明された「広告コピーのベストプラクティス」
ビッグデータ技術を利用して広告コピーの効果やベストプラクティスを検証した研究成果を紹介します。対象は旅行業界です。 マーケティング分野におけるビッグデータ活用例といえば、顧客インサイトの獲得やキャンペーンの効果測定、店舗の売れ筋分析や戦略立案などに適用されるというイメージが一般的ではないだろうか。 その点、ClickZ.comに2013年4月4日に掲載された“Applying Big Data Insights to Ad Copy Strategy: Travel Edition”（「ビッグデータインサイトを広告コピー戦略に適応してみよう：旅行業界編」）と題する記事は、なかなか興味深い。この記事では30日間に渡って、Bing Adsで掲載された旅行業界の25万超のユニークアド／インプレッション数3億以上のコピーライトを分析し、効果的な広告コピーのベストプラクティスを探った結果が書かれてい
書評：「統計学が最強の学問である」、データをビジネスに使う人のための知識が凝縮
「どんな分野の議論においても、データを集めて分析することで最速で最善の答えを出すことができる」。だから統計学が最強の学問である。著者は本書でこう断言しています。 統計学が本当に最強の学問かどうかは置いておくとしても、以前の記事「次の10年、「統計分析」こそテクノロジー分野でいちばんホットな職業になる」で書いたように、グーグルやマイクロソフトやそのほか多くの企業が統計に着目し優秀な人材を求めていることからも、現代における統計学の重要さは誰もが認めることでしょう。 なぜ統計学はそれほど強力なのか？ そして、それをビジネスに活かすにはどうすればいいのか？ 本書はそれを、統計学の予備知識のないビジネスマンでも分かるように説明してくれます。 データをビジネスに使うための「3つの問い」 本書は単に統計学を解説するのではなく、ビジネスの視点から統計学の有用性を説いているところに特徴があります。例えば著者
Google、ビッグデータ分析サービス「BigQuery」の正式版をリリース
Googleが、昨年11月にプレビュー版を公開したビッグデータ分析サービスを、有料サービスとして正式にリリースした。 米Googleは5月1日（現地時間）、昨年11月にプレビュー版を公開した企業向けビッグデータ分析サービス「Google BigQuery」の正式版をリリースしたと発表した。 BigQueryは、同社が2010年の開発者向けカンファレンス「Google I/O」で発表したクラウド分析サービス。クラウドデータベース「Google Cloud SQL」と異なり、大容量のCSVデータの分析に向いていおり、テラバイト級の、数兆件のデータを含むファイルを数秒で分析できるとしている。 ユーザーはGoogleのクラウドストレージサービス「Google Cloud Storage」に分析したいデータをアップロードし、Webブラウザ経由で分析できる。プレビュー版は無料だったが、正式版は1カ月当
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