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Big Data – だれが、どこで、使うのか?

Posted in Big Data, Parallel by Agile Cat on December 17, 2010

Big Data: How are People Using it?
By Dick Weisinger, on December 16th, 2010
http://www.formtek.com/blog/?p=1756

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The ability to analyze “big data” or huge data sets efficiently has led many to predict that we are on the verge on being able to make huge breakthroughs in understanding science, society and business.  At a recent conference on “Big Data” sponsored by Aster Data, attendees were asked what type of “Big Data” plans they were considering.

Big Data あるいは膨大なデータセットを分析する能力が、科学/社会/経済の理解において強烈なブレークスルーをもたらす臨界点へと向けて、私たちを効果的に導いている。  Aster Data が後援する、直近の Bid Data カンファレンスでは、どのようなタイプの Big Data を想定して、計画を立てるべきかという質問が相次いだ。

Responses ranged across the following areas:

  • Investigation of new market opportunities.  Attendees were looking for the next “Big Data insight”
  • Gain an understanding of behavioral purchasing data.
  • Understanding data collected from social media and social networking
  • Trying to understand how the data collected could be monetized.
  • Fraud reduction and risk profiling.   Trying to generate a profile or behavior information that can identify good and bad customers.

そして、それに対する回答は、以下の範囲を含むものとなった:

  • 新しいビジネス機会の調査。 出席者たちは、次の "Big Data insight” を探している。
  • 購入行動データに関する、より深い理解。
  • ソーシャル・メディアとソーシャル・ネットワークから収集されたデータの理解。
  • 収集されたデータをビジネスにつなげる方式への理解。
  • 不正の防止と、リスクのプロファイル化。 優良/悪質な顧客を見極めるための、プロファイルと行動情報の生成。

So while there is much excitement about what hidden insights might be uncovered by analyzing “Big Data”, everything isn’t rosy just yet.  Many of the attendees expressed frustration.  While technology is barreling forward rapidly, there still are hurdles to be jumped in order to be successful in analyzing Big Data.  Problems that attendees mentioned include:

Big Data の分析により、未知の事柄が明らかになるかもしれない。 しかし、すべてがバラ色ではなく、興奮ばかりしているわけにはいかない。ここでは、多くの出席者から、フラストレーションが表明された。  テクノロジーは猛スピードで突き進むが、Big Data の分析を成功へと導くためには、乗り越えなければならない障害がある。  出席者が言及した問題点には、以下の事柄が含まれる:

  • 20 percent said that complex processing of large data sets can be extremely slow.
  • 30 percent said that being able to scale up their current systems to be able to handle Big Data sets can be complex and difficult.

  • 大規模データセットに関する複雑な処理は、時間がかかりすぎる – 20% の参加者
  • Big Data を取り扱うように、現行のシステムをスケールアップすることは、複雑で困難である – 30% の参加者

Sharmila Mulligan, executive vice president at Aster Data, said that the “need for deep analytical processing that when done right, present new opportunities for businesses is also where most stumble.”

Aster Data 筆頭副社長 である Sharmila Mulligan は、『 適切に行われるときに、深層にまで至る分析処理が達成されるが、新しいビジネス・チャンスへの取り組みは、大部分がつまずくところでもある 』 と発言している。

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最後のマトメのところですが、急がば回れみたいなことで良いのでしょうかね? ちょっと自信がありませんので、ご指摘などありましたら、よろしくお願いします。

この Aster Data って、どこかで聞いたことがある名前だったのですが、昨年の Hadoop World と同じ会場でカンファレンスがあり、間違って入り込んでしまったことを思い出しました orz   でも、面白かったので、コーヒーなんぞをご馳走になりながら、しばらく話を聞いてしまいました :)

こんなカンファレンスが、日本でも行われるようになるとイイですよねぇ~~~ A.C.

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