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zoom RSS ビクター・マイヤー=ショーンベルガー、ケネス・クキエ「ビッグデータの正体」

<<   作成日時 : 2014/01/18 10:03   >>

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ビッグデータをとりまく企業や社会の変化を、主として利用側の視点で要領よくまとめている。 つまるところ、昔のように、仮説を立て、因果関係を検証するデータを集めて・・・といったやり方でなく、単に相関関係で答えを求める、理由はどうでもいい・・・という変化だ。

ビッグデータ業界を支える3つのカテゴリーとして、データ保有者、データスペシャリスト、アイディアだけは豊富なビッグデータ指向の個人・企業をあげる。 データ保有者は、多大な「無形固定資産」を抱えられるという。 グーグル、フェイスブックのようなネットの入口だけでなく、カード会社等、データを持つ者が一番強い。 

どこが違うのかといえば、「データそのものが生の材料として市場化されている点が違う」、もともとの目的と全く関係なく「独立した資産」という点が決定的に異なるところだという。


Visaの730億件の取引記録のHadoopでの処理、アマゾンの推薦システム、UPSの、センサーによるトラック部品の故障予防システム、IBMが支援した 早産児の感染症予防のためのリアルタイムデータ収集、グーグルの Ngram Viewer ニューヨーク市の建物の危険調査・・・などなど、ビッグデータの実例がいろいろ紹介されている。 それらは、本当に「ビッグデータ」なのかどうか、よくわからない。 昔ながらのデータ処理との区別がつかない印象もある


ビッグデータ時代の個人情報の取り扱いなど、社会的なイシューもとりあげている。 これは興味深い。 個人情報の利用に際して、「「個別の同意」から「データ利用者の責任」へとシフトさせることは、効果的なビッグデータ・ガバナンスに欠かせない抜本的な対策になる」という。  確かに二次的利用が際限なく拡大していくのだから、同意など求めていられないのはわかる。




ビクター・マイヤー=ショーンベルガー、ケネス・クキエ「ビッグデータの正体」(講談社 2013.5.20)
第1章 世界を変えるビッグデータ データが語り始めるとき
第2章 第1の変化「すべてのデータを扱う」 「N=全部」の世界
第3章 第2の変化「精度は重要ではない」 量は質を凌駕する
第4章 第3の変化「因果から相関の世界へ」 答えが分かれば、理由は要らない
第5章 データフィケーション 「すべてのもの」がデータ化され、ビジネスになる時代
第6章 ただのデータに新たな価値が宿る ビジネスモデルの大変化 その1
第7章 データを上手に利用する企業 ビジネスモデルの大変化 その2
第8章 リスク − ビッグデータのマイナス面 「1984」の悪夢は実現するか
第9章 情報洪水時代のルール ビッグデータ時代のカバナンスとは
第10章 ビッグデータの未来 ここまで述べてきたことの「まとめ」


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