【書評/レビュー】『ビッグデータ入門　分析から価値を引き出すデータサイエンスの時代へ』

結局「ビッグデータ」ってなんなのよ？

知ったかぶりから卒業しよう…(^_^;)

ビッグデータって役立つもの？悪いもの？

あさよるは「ビッグデータ」というと、東日本大震災後に放送されたNHK『震災ビッグデータ』という番組がとても印象的でした。大きな反響があったようで、本書『ビッグデータ入門』でも紹介されていました。

その影響もあってか「ビッグデータ」には、「人の役に立つもの」「便利なもの」という良いイメージが大きいです。

反対に、「ビッグデータ」に悪い印象を持っている人の話も耳にしますから、「実際のところどうなんだろう？」と気になっていました。

さて、そもそも「ビッグデータ」ってなんなんだろう？と思い、『ビッグデータ入門』を読み始めました。

確かにビッグデータには良い面もありますが、問題もたくさん抱えているようです。

ビッグデータには問題以上にチャンスがいっぱい？

「ビッグデータ」という言葉は、「巨大なデータ」という、真新しくもない言葉の組み合わせです。

この巨大なデータの登場は以前から予想されていました。

近年の目覚ましい情報技術の発達やインターネットの行動履歴の蓄積が、「ビッグデータ」を生み出しました。そして、その巨大データを解析できるコンピューターの環境整備が整いつつあることが、「ビッグデータ」が注目されるカギでしょう。

Yahoo!のトップページにはビッグデータに基づいた広告が表示され、Amazonにアクセスすると「この商品を買った人はこんな商品も買っています」と関連商品が表示されています。

あさよるは、YouTubeが好きなので、いつも関連動画に見たい動画が表示されています。その秘密を少しだけ知れた気がします。

ビッグデータ入門にぴったり！短くて的確な章立て

B6版の小さな書籍で、図解もたくさん織り交ぜて「ビッグデータ」をひも解きます。

ビッグデータの概要からはじまり、技術の紹介、データ解析の方法、そして現在実際に活用されている例。最後に、今後の展望まで語られます。

コンパクトながら、一通りの知識が網羅されています。

小さなトピックスやコラムも充実しており、ビッグデータの問題点や、失敗例も紹介されています。

ビッグデータを扱える人材が居ない！

これだけ持て囃されているビッグデータですが、ビッグデータを扱える人材は圧倒的に不足しているそうです。

ビッグデータ解析は外注されることが多く、自社で人材育成しようとする企業もありますが現状では難しいよう。

それどころか、ビッグデータを理解している人もまだ少なく、今からでも勉強をはじめる価値はありそうです。その場合、この『ビッグデータ入門』はあくまで入門書ですから、別の本が必要です。

ビッグデータを扱える環境づくりを！

ビッグデータが注目されることは、以前から予想されていました。

近年の情報機器の目覚ましい発達やインターネットの普及が、一気に巨大なデータを生み出したのです。

ビッグデータは巨大でなんぼ。そしてリアルタイムであることが大切です。

ですから、その情報量は膨大で、データを扱うデータベースが必要です。本書でもデータベースがいくつか紹介されていましたが、やっぱり巨大すぎるデータは扱いにくいようです。今後も、新しい技術が登場するだろうと予想されますね。

また、ビッグデータのデータベースの構築を外注もできるようです。ビッグデータは、データベースを構築するとことから外部委託され、自社内でひっそり扱われる“閉じた”データではないのです。

ビッグデータの問題点

しかし、ビッグデータにも問題点があります。

とにもかくにも「個人情報を集められて気持ち悪い！」と思いませんか？(と言いつつ、あさよるは実は、こういうの無頓着で気にならないタチです(^_^;))

JR東日本のSuicaの失敗

以前、JR東日本がSuicaのデータを外部に販売しましたが、クレームが多く1ヶ月で取りやめになりました。特にSuicaの場合は、元々きっぷの代わりの便利なICカードが、後からビッグデータとして収集されはじめました。ユーザーからすれば「聞いてないよ～」という話です。

JR東日本の失敗は、ユーザーへの説明不足です。なにもビッグデータとは冷徹なデジタルデータではなく、やはり人間が介しているデータです。ユーザーへの気配りが大切なのです。

ビッグデータに感じる「気持ち悪さ」も、ビッグデータについて知れば和らぐかもしれません。

テクノロジー、サイエンス、アート

ビッグデータ解析に必要はのは、データを処理し保存するテクノロジー。

与えられたデータから客観的にインサイトを見つけ出す科学的アプローチ。

そして、それらデータから新たな価値を生み出す目利き(＝アート)。

この三つのステップが繰り返し紹介されていました。

ビッグデータを使いこなすには、最終的には独創性や、直感、価値の見極めです。これらは知識や経験がモノを言うことでしょう。

スモールデータの大切さ

現在、ビッグデータを専門に扱う人たちも、以前はスモールデータを扱っていました。スモールデータの時代から、もっと大きなデータがほしい！と皆が思いつつけていたことは、今手に入ったのです。

ですから、根本的にはビッグデータとは、スモールデータを大きくしたものです。スモールデータでの成功の積み重ねが、ビッグデータ解析に役立っているのです。

ビッグデータについて知ることで、スモールデータの役割も知れました。

今、ビッグデータを扱う環境にいなくても、スモールデータを正しく扱い、読み解く力を身につけようと思いました。

ビッグデータありきの社会。一読の価値アリ！

ビッグデータはすべての人へ関係のあることです。

すでにビッグデータを扱える環境にいる人もいるでしょうし、これからビッグデータを取り入れてゆく人もいるでしょう。

まずは「入門編」ということで、カラーで読みやすく、的確な解説の『ビッグデータ入門』は良い内容でした。もちろん、具体的なビッグデータの使い方については、別の書物が必要です。

さらに「ビッグデータってなんか気持ち悪い」と感じている人も、きちんと知識を得ることで対策を打てるでしょう。とは言え、ビッグデータには必ず自分の行動も集約されています。ですから、上手につき合う方法を見つける方が得策かもしれません。

良くも悪くも、すでにビッグデータなしで成り立たない社会に生きているのですから、一読の価値アリです。

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できるポケット+ ビッグデータ入門 分析から価値を引き出すデータサイエンスの時代へ

• 小林孝嗣
• インプレス
• 2014/1/17

目次情報

第１章　ビッグデータとは何か

01　ビッグデータとは①
IT技術とともに蓄積にされた「巨大なデータ」

02　ビッグデータとは②
モバイル、ソーシャル、クラウドによるデータ量の増加

03　ビッグデータとは③
データの「質」の違いが生む新たな価値と市場

04　ビッグデータの「4V」
「4V」で表されるビッグデータの定義と特徴

05　ビッグデータの影響範囲
データそのものから「いかに活用するか」の議論へ

Column　米国大統領選の結果を的中させた統計の専門家

第２章　ビッグデータを処理する技術、分析する技術

06　ビッグデータの価値連鎖
データから価値を引き出す５つの段階とエコシステム

07　列指向型／インメモリ型データベース
増え続けるデータを処理するデータベースの進化

08　Hadoop
多数のサーバーで構成される
分散処理データベースの登場

09　データマイニング
データから知見を導き出すさまざまな分析手法

Column　データによる宣伝・販促を支援する
マーティングオートメーション

第３章　分析から知見を導き出すデータサイエンティスト

10　データサイエンティストの人材像
ビッグデータに必要とされる人材を取り巻く環境

11　データサイエンティストの業務の流れ
データサイエンティストのスキルが生きる
３つのフェーズ

12　データサイエンスチームとビッグデータ文化
チームによるデータ分析と
企業に求められる新しい文化

Column　相関関係による「売れた」と「売れる」を理解する

第４章　日本企業で進むビッグデータのビッグデータ活用

13　活用事例の分類
ビッグデータが活用されるビジネスの主な領域

14　事例①　ディスプレイ広告とビジネスシーン
データを駆使して最適な広告を配信するマイクロアド

15　事例②　HEMSとビッグデータ
電力から生活情報を提案する
三井不動産レジデンシャル

16　事例③　自動車とビッグデータ
走行情報を提供して保険に
新しい価値を加える日産自動車

17　事例④　ビッグデータの活用を支援するサービス
組織化されたキュレーターで
データ活用を支援する富士通

Column　非営利団体にも広がるビッグデータ活用

第５章　ビッグデータ時代の情報の扱い方

18　ビッグデータ活用への備え
ビッグデータ活用の第一歩は
スモールデータの成功体験から

19　個人に関するデータをめぐる動き
利用者の感情に配慮したデータ活用が大前提になる

20　オープンデータとリンクトオープンデータ
ビッグデータの公共活用が新しい社会を生む源泉に

21　ビッグデータの展望
社会全体で価値を共有できる
ビッグデータ活用に向けて

Column　ビッグデータの専門家育成は産学連携に期待

参考文献
掲載事例一覧
索引

小林　孝嗣(こばやし・たかつぐ)

1997 年金沢大学法学部卒。株式会社アイ・オー・データ機器で経理・財務に携わった後、米国イェール大学で修士、インディアナ大学で博士号を取得。株式会社アイ・エム・ジェイでデータ事業開発、広告予算分配の最適化、顧客分析の推進や分析手法の開発を指揮する。現在は「肥大化するデータ活用の目的を形に」をモットーに、データ分を科学と芸術の両面から捉えつつ、SMBマーティング会社の最高戦略責任者、および情報マッチング企業のデータ事業アドバイザーを兼務して活動中。