「ビッグデータ」で何ができるか？ 書籍「ビッグデータの正体」より

何ができるかを、その項目のみを一部ではあるが抜粋した。詳細については書籍を購読することになる。


ビッグデータの要点は、

ビッグデータは限りなく全てのデータを扱う。
量さえあれば精度は重要ではない。
因果関係ではなく相関関係が重要となる。

　数字から制度を読み取るのではなく、確率を読み取るのがビッグデータだ。

　データは同じ目的での使い回しだけでなく、いろいろな目的で何度でも利用できる。これはビッグデータ時代の情報の価値を考える上で、非常に重要なポイントだ。データに秘められた本当の価値は、最初の目的に照らした時の価値をはるかに上回る。

　ビッグデータ時代の画期的な２次利用はある日突然ひらめく。データを最初に収集する時点で、そんな２次利用まで想定できない。（だから、ビッグデータに意味があり、そこから情報を引き出すデータサイエンティスト（人間）に価値がある。データサイエンティストは、データベースを徹底的に調べて新たな発見をする。）

　ビッグデータで最終的に勝利するのは、情報（データ）を持っているものだ。



ビッグデータで何ができるか

　手軽に得られる相関関係のおかげで、航空券は安く手に入るし、インフルエンザの流行状況も予測できる。また、専門家の人手が足りない状況で、一刻も早く危険なマンホールや定員オーバーの住居を検査できるようになった。医療保険会社も、加入時の健康診断なしに保険が可能になり、薬の正しい服用を患者に促す費用も抑えられる。翻訳も自動車自動走行も、ビッグデータの相関関係を基にした予測で実現できる。ウォルマートは、ハリケーンが近づいたときに店舗に並べるべきポップターツのフレーバーまで特定できるようになった。

　インフルエンザの流行をリアルタイムで予測

　最安価な航空運賃入手先の紹介

　相撲の全取組を解析し、八百長試合を見出した

　ビッグデータの考えを用いたカメラ「ライトロ」
　（このサイトは一度訪問を！　面白いですよ）

　Google翻訳がうまく機能している理由

　Amazonは相関関係のある書籍の紹介で売上を伸ばす

　ある事象が起こることを事前に特定する予測分析が可能に
　（測定データの相関関係を用いた機器の故障の予測など）
　（ロールスロイスは３７００基以上のジェットエンジンを監視）

　ニューヨーク下水道での可燃ガス爆発地点の予測

　Googleのストリートビュー収集情報の利用方法

　携帯電話より収集した膨大データの利用方法
　（つい最近、アメリカで問題化したアレそのものです）

　FaceBookの人間関係情報（友達情報）の利用方法

　Twitterにみる心の動きの株式市場への利用方法

　カード会社データを消費者行動の予測に利用

　退院後、１ヶ月以内に再入院する患者の予測

　オンラインゲームはプレイ状況に応じてゲームを改良できる


　　　ビッグデータの正体　ショーンベルガー＆クキエ著（２０１３年５月、講談社、本体１８００円）



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