全部見せます！ BigQueryのコスト削減の手法とその効果 / BigQuery Cost Reduction Methods
全部見せます！ BigQueryのコスト削減の手法とその効果 / BigQuery Cost Reduction Methods
第1章、第2章においてはCRM実現に際してのデータマイニングの役割、および統計解析とデータマイニングとの相違に関し言及してきました。ビジネス環境が劇的に変化する中でCRMを実践するうえでのデータマイニングの意義についてはご理解いただけたと思います。本章では、マーケティング担当者がデータマイニングを進めていく工程を“CRISP-DM”という手法に沿って、できる限り専門用語を使わずにその概要を述べていきます。 1.CRISP-DMとは？ CRISP-DM（CRoss-Industry Standard Process for Data Mining）は、SPSS、NCR、ダイムラークライスラー、OHRAがメンバーとなっているコンソーシアムにて開発されたデータマイニングのための方法論を規定したものです（CRISP-DMの詳細）（注1）。 これは、データマイニングプロジェクトを具体的にどのような手
日産は2013年、電気自動車「リーフ」の走行情報を外部企業向けに販売する事業をスタートした。同社にとって初となるビッグデータビジネスの狙いとは――。 自社を取り巻く多種・多様なデータを分析し、ビジネスの強化や顧客サービスの向上につなげる――そんなビッグデータ活用に取り組む企業が増えつつある。中でも、データを使って従来とは全く異なる新ビジネスを始めた企業のひとつが日産自動車だ。 同社は2013年、電気自動車「リーフ」のプローブ情報（走行データ、位置情報など）を外部企業に販売する事業を開始。現在、損害保険ジャパンがこのデータを活用し、走行距離に応じて保険料が変わる独自の自動車保険「ドラログ」を提供している。 「データを外部企業に販売するのは当社にとって初めての試みだった」と話すのは、日産自動車でEV（電気自動車）関連の新ビジネス開発を手掛ける山下淳さん。同社がビッグデータビジネスを手掛けるにい
今回の大雪ビッグデータから、いったい何が見えたのか。ひも解いていこう。 まず、図1を見てほしい。これはウェザーニューズに寄せられた、2月15日午後1時における関東地方の路面の状態を図示したものである。ウェザーニューズの気象予報に参加する「サポーター」から、携帯電話やスマートフォンを通じて続々と寄せられる首都圏の路面状況の報告を、地図上に色別にプロットしてある。 特に注目してほしいのは色の配置。個々のプロットの固まりが、西から順に「赤色」「緑色」「黄色」と、きれいに3つに分かれている。 3つの色を隔てる“見えない”縦方向の線が、あたかも存在しているかのように思える。 雨と雪の境目が見えた 各色は、赤色が路面の「積雪」、緑色が「シャーベット」、黄色が「影響なし」を示している。つまり、路面の報告から、雨と雪の“境界線”がはっきりと見えてきたことになる。雨から雪に変わり、道路状況が悪くなっていく様
米General Electric（GE）社が2012年秋に提唱した、産業用機器とITの融合に関するコンセプト「Industrial Internet」。その適用対象として同社が重視している分野の1つは、工場だ。Industrial Internetの考え方を持ち込むことで、工場はどのように進化するのか。工場向けの取り組みを主導するGE Intelligent Platforms（GEIP）社のBernard Cubizolles氏に聞いた。（聞き手は、高野 敦＝日経テクノロジーオンライン） ――Industrial Internetの適用対象としては航空や医療の事例がよく挙げられていますが、工場も適用対象なのですか。 Cubizolles氏：その通りです。工場のIndustrial Internetに関する話を始める前に、まず私の所属するGEIP社やその製品について紹介させてください。
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政府の規制改革会議は、ネットや情報システムに集められた膨大な情報「ビッグデータ」を解析したりマーケティングなどに活用できるよう規制緩和を促す。８日の部門会合で、５月末に安倍晋三首相に答申する改革提言に盛り込むことで合意した。 ビッグデータの活用ではポイントカードで顧客の購入履歴などを分析し、新商品を開発したり、特定の世代に特化した販売に役立てることなどが想定されている。しかし、このデータをそのまま他者に渡すことは、個人情報保護法で規制されるため、欧米に対し日本では普及が遅れている。 同会議では、顧客情報を「Ｘ１２３」といった符号化したうえで、その対応表はもともとのデータ管理者だけが把握し、データ活用者が特定の個人を識別できないような対処することを提言。個人のプライバシーを保護しながらデータを活用でき、ビッグデータの普及につながるとみている。
Big Data Analytics Use Cases | Business Analytics 3.0
Are you data-flooded, data-driven, data informed? Best practice firms (and even political campaigns) can’t operate on anecdotes and gut instinct. They have to strike a balance between opinion vs. scorecards vs. KPI metrics. Rather than data-driven, they need to be data-informed. That’s a big shift. For instance, high-end cars use telemetry to know that an engine part is likely to break down befo
日立製作所 情報・通信システム社 ITプラットフォーム事業本部 横浜事業所（横浜市戸塚区）では、ecoをテーマに、ビッグデータ活用の実証実験を行っている。“実験室”となるのが、2012年6月に竣工した新建屋である（写真1）。事務所棟だけで東京ドーム1個分の面積に相当する4万7706平方メートルの延床面積を持ち、在勤人員数は3500人に上る。日立製作所 情報・通信システム社 ITプラットフォーム事業本部 開発統括本部長 兼 事業統括本部 事業主管の阿部淳氏は「これまで横浜、川崎市内の3拠点に散らばっていたソフトウエア開発部隊を統合し、開発力と事業運営効率を高めたい」と抱負を話す。 横浜事業所の新建屋で進める“快適ecoプロジェクト”は、オフィスの空調をうまくコントロールし、社員の業務効率とeco（消費電力削減）のバランスを図る取り組みだ（写真2）。消費電力を削減しながら、業務効率を高めること
「情報通信白書2012」からの引用を中心に、ビッグデータの動向についてまとめてみたいと思います。 ユビキタスネットワーク社会の完成 LTE に代表されるワイヤレス・ブロードバンドの発展・普及 Wi-Fi の広範な端末機器への導入・家庭内外におけるアクセスポイントの整備による有線網・無線網の統合利用 放送のデジタル化による通信との融合・連携型サービスの拡大など、特に無線通信技術の革新 などを背景に、これまでバラバラに運用されていた個々のネットワークを統合的に利用することが可能となった点が指摘されています。 また、これまで個々の企業等に分散して設置されてきたサーバーなどコンピュータ資源についても、クラウドを通じて利用者向けサービスとして提供されるようになり、統合の方向に進みつつある点も指摘しています。 また、「ソーシャル」化が特に若年層を中心に進展し、人と人との絆の強化を通じて国民の幅広い層の
また、データの全件処理、特にI/Oの性能が求められる多重のバッチ処理にはMapReduceが新たな選択肢として加わります。MapReduceはデータインデックシングや非構造化データの前処理（ETL、クレンジング）への適用が有名ですが、より汎用的なバッチ処理のインフラ技術[3]として適用範囲が広がっています。 こうした技術の選択肢の中で、特にスケールさせるためにはデータを分割し、分散配置させることと、データの配置場所に処理を持っていくこと、つまり、シェアードナッシングのデータベース技術がアプリケーションアーキテクチャーに大きな影響を及ぼしています。 非構造化データを含めた大規模データ分析はMapReduceで実行し、その結果の集計やレポート機能にRDBを利用して分析結果の可視化をするのが現在は主流となっています。しかし、この方法は十分に全体最適化がされてなく、データ転送コストの無駄が発生して
『MarkeZine』が主催するマーケティング・イベント『MarkeZine Day』『MarkeZine Academy』『MarkeZine プレミアムセミナー』の 最新情報をはじめ、様々なイベント情報をまとめてご紹介します。 MarkeZine Day
ビッグデータの活用で新たなビジネス価値を模索する動きが活発化している。顧客のニーズを明らかにし、その実現を支えるCEPやHadoopなどの基盤技術について、NTTデータのキーマン3人に話を聞いた。 （このコンテンツは日立「Open Middleware Report vol.58」をもとに構成しています） 処理の高速化だけでない、新たな価値の創造を 日本最大級のSIerとして、企業や社会の発展を支えるソリューションを提供し続けているNTTデータ。同社は、RFIDや各種センサーなどから得られるセンシングデータ、ユーザーの購入履歴やSNSなどから得られるライフログデータなどが「ビッグデータ」として注目を集める以前から、増え続ける大量のデータを効率的に処理し、有効活用する取り組みをスタートさせていた。 その具体例の1つが、2008年から開始されたHadoop活用である。きっかけは、現在のHado
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