【感想・ネタバレ】図解 ビッグデータ早わかりのレビュー

大河原克行

新聞などで「ビッグデータ」などのキーワードを見て知ってはいるが、どういうものかは明確に説明できない人。ビジネストレンドとして、ざっくりとでいいから知っておきたいという人にオススメ！ビッグデータがどのように使われているか、それを動かしているamazon、facebook、google、日立、NECなど、ビッグデータを動かしているのは、どんなプレイヤーたちなのか、ビッグデータがビジネスをどう変えていくのかなど、「クラウド」の次のキーワードはこれ！

[ブクログ · ★★★★☆]

タイトルでわかるように、ビッグデータの触りの部分が書かれており、大枠を掴むには適した内容でした。短い時間で概要を押さえたい人には適していますが、深く知りたい人は他の本がいいかと思います。
一時間は言い過ぎですが、2時間くらいで読めてしまうボリュームです。

[ブクログ · ★★★★☆]

ビッグデータの概要をさらっと知りたかったので読んだ。
図が分かりやすいと感じる。図の作り方は参考にしたいなぁ。

センサー情報を収集されるのはちょっと抵抗があるなぁと。
便利になるのだろうけれど、その分監視されている感がぬぐえない。
その辺の折り合いをどうつけていくのだろうか。

確かに、前よりも様々なデータを大量に収集し処理できるようにはなった。
ビッグデータって騒いでいる内容自体はそれだけのものな気がする。
データ分析自体は前からやっている話だし。

それに分析に当たっての仮説の立て方や
出てきた結果の解釈となると、やっぱり分析リテラシーの高い人材が必要なのだろう。
その辺は結局センスないしは経験が必要だと思うし、
そういった人をどう育成するのかがキーなんだろうな。
技術がどれだけ進歩してもこの辺は変わらないと思う。

でも、それはビッグデータと騒いでいる今に限った話ではない。
最終的にビッグデータって言葉自体は、バズワードの一種っていう感想になってしまった。

[追記]
農業分野への適用っていうのはちょっと興味深い。

[ブクログ · ★★★★☆]

最近知ったキーワード「ビッグデータ」について学ぶため読み始めた。

図解 ビッグデータ早わかり (1時間でわかる)とあるように、図も多く、文章量も適当であったのでビッグデータの概略を知るには良いと感じた。また、用語の注釈も充実しており意味を調べる手間が省けたのはありがたかった。しかし、それでも専門用語は少し出てくるので情報・工学の知識がある人向けであると感じた。

ビッグデータの技術的背景から具体的な企業名を出しての活用例、今後の展望などバランス良く配置されており個人的にはちょうど良い按配だった。

[ブクログ · ★★★★☆]

ビッグデータという言葉が飛び交って時間が経っているが、いまからとりあえずビッグデータのトレンドについて短時間で知るには良いと思う。この分野は進歩・変遷が早いので、２、３年したらこの本に書いてあることは少し古くなってしまうかもしれない。このテクノロジーというかトレンドは最近急に始まったわけではないが、クラウドとかと一緒で、キャッチーな総称として「ビッグデータ」という言葉が普及し始めたので、最近始まった技術のように思われるのだろう。

[ブクログ · ★★★★☆]

ビッグデータをその生まれた背景、広がる用途、活躍する多方面の企業そしてビッグデータが拓く未来と大きくは四つの視点からとても分かりやすく解説します。HadoopやNOSQLなどのビッグデータを処理する技術あるいは分析についてはやや薄い気もしますが一般向けならむしろ正解、また、中経出版の特徴ともいえる左側に掲載される図も早わかりに一役買っています。

従来、ITの世界では「会計」「販売」「生産」「人事」を四大業務として扱ってきてますが、ビッグデータ時代はこれに「マーケテング」を追加すべきですね、と言いつつも交通、エネルギー、流通、医療、農業、製造、金融、そして教育、行政など幅広い分野でのマーケティング以外での活用も見逃せません。

[ブクログ · ★★★☆☆]

「ビッグデータ」・・・怪しい言葉である。
まるで世の中が変わるような使われ方であるが、人間はこれを本当に活用できるようのになるのか。。。

ただ、ハードのスペックは高まっているので検索時間から解放されるわけで。
そこから新たな考え方が生まれてくるのは間違いないんだろーなー。

本著は、ＮＥＣや富士通、ＩＢＭなどの姿勢もざっくり紹介してあり、
俯瞰してみるにはいいと思われる。

ただし、あくまで概念の話。実用レベルではない。

【ココメモポイント】
・分析結果から予測をして、事前に対策を打つことができ、これによってサービスの仕組みが変わり、
　生活が変わり、そして、仕事の仕方も変わることになるのだ。
　P.4
　
・「2017年には、CMO(最高マーケティング責任者)が使うＩＴ予算は、CIOよりも多くなる」
　P.23
　
・ビッグデータには、多様性(Variety)、頻度(Velocity)、量(Volume)の３つのＶで表される特定があるとする
　P.27
　
・生活に関わるすべての情報を文字にして一生分を記録したとしても、わずか３ＴＢで済んでしまう
　P.48
　
・グーグルのすべてのサービスの根底には、「情報にたどりつくための検索」を提供するという考え方がある
　P.124
　
・インバリアント（不変性）分析