ビッグデータビジネスの時代

著者名：鈴木良介【著】

翔泳社（2012/09発売）

• ISBN：9784798125305

内容説明

<p>ソーシャルの巨人たちが群がる“金脈（ビッグデータ）”の核心に迫る</p><p>Google、Amazon、Apple、Facebook、Twitter……クラウド、モバイル、ソーシャルの巨人たちが群がる“金脈（ビッグデータ）”の核心に迫ります。本書では、海外を中心とした「ビッグデータ」の活用企業および、活用を支援しようとする事業者の最新動向、「ビッグデータビジネス」を検討する視点、Hadoop などの「ビッグデータ」活用を支える技術やその周辺技術の動向を解説するとともに、企業のIT部門やビジネス部門の今後の課題や役割について詳しく解説します。現状では、まだ「ビッグデータ」および「ビッグデータビジネス」を解説した類書が出ていないこともあり、「ビッグデータビジネス」の全体像と今後の新しいITの潮流をキャッチしたいと考える幅広いビジネス層の方にとって本書は最適な1 冊となると思われます。</p><p>ビッグデータビジネスとは</p><p>「ビッグデータビジネス」とは、「大量のデータを収集・解析することにより、事業の付加価値をより高めるような営み」を意味し、事業や社会システムの効率的な運用に大きく貢献することが期待されています。今年、データ・ウェアハウス市場のトップ企業である日本テラデータ社が年頭所感で「2011 年はビッグデータ元年」と宣言したのを皮切りに、IBM、Oracle、HP、EMCなどの世界的なIT企業がこぞって「ビッグデータビジネス」に注力していくと発表したことでIT 業界では大きな話題となっています。</p><p>AmazonやGoogle、Facebookなどの今の時代を代表するネット企業では実際に「ビッグデータ」を活用し新たなビジネス価値の創出にひた走っており、「ビッグデータビジネス」は産業界全般で進むクラウド利用と併せて、2010 年代の情報・通信分野における最も注力すべきテーマの1 つになることが予想されています。</p><p>※本電子書籍は同名出版物を底本とし作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。
※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。
※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。</p>

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。

[☆ゆう☆]

一概にビッグデータとは「個別に即時に多面的な検討を踏まえた付加価値提供する」ことであると言っても、活用の仕方は様々だ。ビッグデータの活用で、もともと行っていた事業の付加価値増大や効率性の強化を図ろうとする利用サイド事業者、またはそのような事業者を支援することを商売にする支援サイド事業者、はたまたグーグルやアマゾンのように自社のビジネスをさらに拡大させるために必要な技術基盤内製している内製事業者の３パターンに分けられるとのことを再認識した。多角的にビッグデータについての知識を深められる良書。(Kindle)

2015/03/26

[ふろんた2.0]

専門知識がない上に、文体が固く、読みづらかったので、流し読み。大量に流れているデータをどう拾って活用するか、何ができるかがわかる。ビジネス視点では有効かもしれないが、サービスを享受する一般人視点では、行動は監視され、空いた時間は情報によって支配されるようで嫌だなあ。ex)運転技術が自動車保険料の算定の参考になるとか

2012/09/13

[がんちゃん]

２年前の著書。ビッグデータ、クラウドコンピューティングと流行りのキーワードは散りばめられているけど、いかんせん、何言っているんだかサッパリ分からなかった。 相手を煙に巻く時に横文字のテクニカルタームを羅列している感じで、本当に人に読んでもらいたいのか分からない。 他に読まなければならない本は沢山ある。っていうことで途中でやめちゃいました。

2013/07/22

[ほーりー]

ここ一月くらい、急にビッグデータという言葉が目に入るようになってきたなー。ということで図書館で立ち読み。発行は2011年９月。◎データ量増に 合わせたハードウェア構成の変化は、単一メモリのスケールアップ型→多メモリ単一ディスクのスケールアウト型→多メモリ多ディスクのシェアードナッシング型。構成要素の分散化に対して、統一部分はソフトウェア（＝実体のない概念）の領域で仮想化か？◎テクノロジーが人の知覚や直観や記憶を超えるのはどういう部分？→例えばgoogleの検索ワード予測は連想記憶の作用を代替してると思う。

2013/03/31

[hatagi59]

ビッグデータの定義（個別要素、取得・生成頻度が高いデータ、多様）がまずは良く分かった。 またデータ分析官に求められる素養（数学・統計、情報・通信、ビジネス）の高さも分かった。 後、色々な実例（音声認識アルゴリズム、携帯会社の料金設定、建物メンテナンス、VISAの不正使用検知）があるのが分かって良かった。 後は自分の関連するビジネスでどは、どの様なビジネスゴール、課題を設定して、ビッグデータを活用していくかだな。

2013/12/05