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zoom RSS 「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

<<   作成日時 : 2013/11/01 00:16   >>

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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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