2014/09/09に行われた『サーバ/インフラエンジニア養成読本 ログ収集〜可視化編』 出版記念！執筆者が語る大講演会！ での発表資料です。 http://eventdots.jp/event/137658Read less
ディー・エヌ・エーのビジネス・アナリティクス部に所属する野上大介氏は昨年に引き続いてCEDECに登壇し、ソーシャルゲームの世界で散見される誤ったデータの使い方について語りました。本セッションはスポンサードセッションにも関わらず超満員で立ち見が出るほどでした。 野上氏のビジネス・アナリティクス部では社内の各種分析や改善提案を行っているほか、複数の外部デベロッパーに対する分析のコンサルティングを主な業務としています。野上氏はゲーム業界でデータを見るときに「収益ばかりの話が目に付く」と苦言を呈します。「ゲームの規模が大きくなるにつれ、面白さをメンバーの阿吽の呼吸だけで維持するのは難しくなっています。そうした際にデータは便利な道具になります。ゲームが理想像に近づいているかを"データも"活用した分析をしていきたい」と語りました。 ■失敗1: リリース前のKPI予測 問題: リリース前にLTV(
ヤフーのビッグデータ戦略を担当する安宅和人チーフストラテジーオフィサーは20年以上分析に関わってきた。ほとんどの分析が同じような理由のために失敗を繰り返しているという。 私はこれまで20年以上にわたり、様々な分析とともに生きてきた。その経験の中から言えることが1つある。それは、この世の中で日々生み出されている分析の大部分が、意味のある意思決定や変化を何も生み出さないということだ。世の中で生み出される分析のほとんどが、結果の視点から見るとダメ分析なのだ。 私自身が仕事を始めたころに行った分析も今振り返ればそうだったし、これまで接してきた事業分析やビッグデータ分析の多くもそうだった。 そこに費やされている労力、才能、コストを考えれば、あまりにも残念なことだ。この連載は失敗の原因を見つめることから始めたい。 では、ほとんどの分析はなぜダメ分析なのか？ 原因は大きく5つある。 （原因１）「何のため
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
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