スマートデータ・イノベーション

中西 崇文【著】

翔泳社（2015/02発売）

• サイズ A5判／ページ数 159p／高さ 21cm
• 商品コード 9784798141374
• NDC分類 007.3
• Cコード C2034

出版社内容情報

気鋭のデータ・サイエンティストによる真のビッグデータ活用を解説

「データ分析」では得られない、真のビッグデータ活用とは？気鋭のデータ・サイエンティストが、死蔵データを生むだけの「高い買い物」でも、些末な「統計テクニック」でもない、真のデータ活用を語ります。

第1章 　モノは買わないが、お金は使う消費者
1.1本当にお金を使っていないのだろうか
1.2 コモディティ化はどうしても進む
1.3 消費ビジネスの崩壊
1.4 コンテクストクリエーションが新しい市場を作る
1.5 消費ビジネスからコンテクストクリエーションによる新ビジネス確　　立
1.6 仲間意識で価値創造第2章　 メタ化による価値創造
2.1 IaaS, PaaS, SaaS, ... ,XaaS
2.2 プロダクトドミナントロジック（PDL）からサービスドミナントロ　　ジック（SDL）へ
2.3 現実世界もサイバー世界もメタ化する
2.4 メタ化によるコンテクストクリエーションの実現
2.5 科学も進化する―データ中心科学
2.6 製造業からサービス業へ第3章　いつもβ版サイクル
3.1 β版サイクルはメタ化によって実現
3.2 データ分析の3要素
3.3 データ分析から現実世界の最適化?コンテクストクリエーションへ3.4 常識を崩壊させる第4章　サービス時代とパーソナルデータ
4.1 パーソナルデータとプライバシー
4.2 これまでの守る方策、これからの守る方策
4.3 プライバシーの主観性とパーソナルデータの主体性
4.4 サービスとプライバシーのバランス
4.5 「Suica」の騒ぎは何だったのか？
4.6 ワン・トゥ・ワン・マーケティングとプライバシー
4.7 うまく使えば安全・安心を提供

内容説明

なぜ、ビッグデータは、ビジネスのあり方を変える「ゲーム・チェンジャー」なのか？その本質を鮮やかに抉る、新進気鋭の快心作。

目次

第１章　モノは買わないが、お金は使う消費者（本当にお金を使っていないのだろうか；コモディティ化はどうしても進む　ほか）
第２章　メタ化による価値創造（ＩａａＳ，ＰａａＳ，ＳａａＳ，…，ＸａａＳ；プロダクトドミナントロジック（ＰＤＬ）からサービスドミナントロジック（ＳＤＬ）へ　ほか）
第３章　いつもβ版サイクル（β版サイクルはメタ化によって実現；データ分析の３要素　ほか）
第４章　サービス時代とパーソナルデータ（パーソナルデータとプライバシー；これまでの守る方策、これからの守る方策　ほか）

著者等紹介

中西崇文［ナカニシタカフミ］
国際大学グローバル・コミュニケーション・センター准教授／主任研究員、博士（工学）。１９７８年１２月２８日生まれ、三重県伊勢市出身。２００６年３月、筑波大学大学院システム情報工学研究科にて博士（工学）の学位取得。独立行政法人情報通信研究機構にてナレッジクラスタシステムの研究開発、大規模データ分析・可視化手法に関する研究開発などに従事し、２０１４年４月、現職に至る。専門は、データ分析システム、統合データベース、感性情報処理、メディアコンテンツ分析（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）
※書籍に掲載されている著者及び編者、訳者、監修者、イラストレーターなどの紹介情報です。

感想・レビュー

※以下の感想・レビューは、株式会社ブックウォーカーの提供する「読書メーター」によるものです。

[Kawai Hideki]

スマートデータとは、「利活用することによって価値を生むデータ」のことを指す。データに「訊く」ことでどんなイノベーションが生まれるかを解説した本。取り上げられているトピックは、コンテキストが大事、製品よりもサービスが大事、サービスはずっとβ版として改善されていく、プライバシーも気にしましょうね、という、よくあるお話なのだが、独自の概念や言い回しが多くて戸惑う。うーん、簡単な話をわざわざ難しく書いているような・・・

2016/08/24

[Kamome]

情報が増えていく世の中で、これからデータがどのように使われて行くのか、 どう使ったら効果的で悪い使い方はどんなものかを解説したもの。情報リテラシーの高い人にとっては復習になるし、あまり情報の使い方に詳しくない人にはいい勉強になるかと思います。

2016/09/03

[M_Study]

データを中心に考えようという主張はよくわかるが、意味のよくわからないカタカナ語が多くて読みづらい。

2015/07/27

[seatbelts]

節ごとにサマリーが書いてあるのが読みやすかった。自分には内容が既知のものも多かったので、読みたいところだけをじっくり読めた。 内容で印象的なのはデータを仮説無しで見て、帰納的にロジックを見いだす第4の科学がこれからの考え方だというところ。仮説を立てて検証するプロセスは皆に根付いているものだけど、人間の直感とかで切り捨てているものもある。 1.あらゆるデータが収集、利用できる、2.ITが強力に処理できる、状態なら仮説無しが良い時だってある。 今まで以上にフラットに事実を見る力を求められるのかな。

2015/05/24

[てっちゃん]

コモディティ化の説明にデータを載せて、わかりやすくまとめていたので、参考になった。データの扱い方や分析の視点などは基本的なことだけしか触れていなかったので、今の世の中のトレンドが中心的。意味的価値の作り方として、四つの要素を提唱していることを知れたのは良かった。研究でもどこかで使えると思う。

2015/10/19