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ビッグデータビジネスの時代


形式:
書籍
発売日:
ISBN:
9784798125305
価格:
本体1,800円+税
仕様:
四六・260ページ
分類:
経営・マーケティング

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ソーシャルの巨人たちが群がる"金脈(ビッグデータ)"の核心に迫る

Google、Amazon、Apple、Facebook、Twitter……クラウド、モバイル、ソーシャルの巨人たちが群がる"金脈(ビッグデータ)"の核心に迫ります。本書では、海外を中心とした「ビッグデータ」の活用企業および、活用を支援しようとする事業者の最新動向、「ビッグデータビジネス」を検討する視点、Hadoop などの「ビッグデータ」活用を支える技術やその周辺技術の動向を解説するとともに、企業のIT部門やビジネス部門の今後の課題や役割について詳しく解説します。現状では、まだ「ビッグデータ」および「ビッグデータビジネス」を解説した類書が出ていないこともあり、「ビッグデータビジネス」の全体像と今後の新しいITの潮流をキャッチしたいと考える幅広いビジネス層の方にとって本書は最適な1 冊となると思われます。

ビッグデータビジネスとは

「ビッグデータビジネス」とは、「大量のデータを収集・解析することにより、事業の付加価値をより高めるような営み」を意味し、事業や社会システムの効率的な運用に大きく貢献することが期待されています。今年、データ・ウェアハウス市場のトップ企業である日本テラデータ社が年頭所感で「2011 年はビッグデータ元年」と宣言したのを皮切りに、IBM、Oracle、HP、EMCなどの世界的なIT企業がこぞって「ビッグデータビジネス」に注力していくと発表したことでIT 業界では大きな話題となっています。

AmazonやGoogle、Facebookなどの今の時代を代表するネット企業では実際に「ビッグデータ」を活用し新たなビジネス価値の創出にひた走っており、「ビッグデータビジネス」は産業界全般で進むクラウド利用と併せて、2010 年代の情報・通信分野における最も注力すべきテーマの1 つになることが予想されています。


第1章 ビッグデータビジネスとは何か?

2010年代は「ビッグデータビジネス」の時代-
 2000年代に急速に進展したIT活用/ビッグデータ活用で事業者の競争環境が激化する
ビッグデータとは何か?-
 データの高解像、高頻度生成、多様性
4強による巨大データ争奪戦-
 内製事業者によるプラットフォーム戦略/グーグルの戦略/アマゾンの戦略
 4強の保持するデータは膨大だが「すべて」ではない
利用サイド事業者がビッグデータビジネスに取り組むべき理由-
 多くの事業者が直面する「第2の壁」/ビッグデータ活用で期待される効用
なぜ支援サイド事業者はビッグデータビジネスに乗り出したのか?-
 クラウドによる国内ICT市場の縮小/基本的なハードウェアスペックの向上
 ビッグデータ活用を支える技術・商材の登場/支援サイド事業者による動向
ビッグデータビジネス実現のための課題-
 課題1「人材不足」/課題2「プライバシ・機密情報への抵触」/課題3「データの精度の悪さや誤用・不適切利用」
ビッグデータビジネスの将来像-

第2章 ビッグデータビジネスの効用と活用事例

利用サイド事業者におけるビッグデータビジネスの効用-
 ビッグデータビジネスの「ゆりかご」としてのクラウド
 クラウドの「のぼり」利用の進展により情報が自ずと蓄積される
データ活用の深化に伴う効用と5つ事例群-
 事例群1 製品開発に関する事例/事例群2 販売促進に関する事例
 事例群3 保守・サポートに関する事例/事例群4 コンプライアンス・不正防止に関する事例
 事例群5 業務基盤・社会インフラに関する事例
「リアルタイム性」と「フィードバック先」による効用の整理と解釈-
 「リアルタイム性」と「フィードバック先」による効用の整理/データ活用のあり方に関する変遷
ビッグデータの活用を促すサービスモデル/ビジネスモデル-
 (1)通信の隠蔽/(2)ゼロクリックサービス/(3)速度による中毒化/(4)遊休時間・遊休資産活用

第3章 主要陣営の戦略とビッグデータ活用を支える技術

支援サイド事業者における主要陣営の戦略-
 主要陣営の戦略/IBM陣営/EMC陣営(VCE連合)/オラクル陣営/HP陣営
ビッグデータを「取得・生成」する-
 センサの小型化と低価格化/アンドロイドの利用により通信の活用が容易に/アンドロイドの組み込みシステムへの適用
ビッグデータを「蓄積」する-
 進む並列処理/データ・ウェアハウスのアーキテクチャ/効率化の経緯と解釈/データの整合性確保
 クラウドを活用した「蓄積」と通信に関する課題
ビッグデータを「処理・分析」する-
 NoSQLの登場/ハドゥープは決して万能のツールではない/機械学習技術の成熟/ビッグデータを高速に処理するCEP

第4章 ビッグデータ活用に向けた3つの阻害要因

最大の阻害要因は人材不足-
 利用サイド事業者における人材不足/支援サイド事業者における人材の争奪/事業者内における人材育成の仕組み
 データ分析に金を払う文化をどのように醸成するか?
プライバシ・機密情報の利用に関する課題と対策-
 不適切なデータ流用とプライバシ/「制度的対応」プライバシ・機密情報関連課題に関する制度的な対応
 「技術的対応」プライバシ保護データマイニング技術/「社会的対応」消費者のストリッパー化は進行するのか?
データの精度の悪さや誤用・不適切利用に起因する課題-
 誤用・不適切利用

第5章 ビッグデータビジネスの将来予測

利用サイド事業者におけるビッグデータビジネスの将来予測-
 予測1 フィジカルとサイバーの連携強化とデバイスの重要性増大
 予測2 事業者保有データの活用・流通と「第3の壁」の顕在化
 予測3 ビッグデータ活用に関するセキュリティ施策の必要性増大
支援サイド事業者におけるビッグデータビジネスの今後-
 「システムインテグレータ」の商機/「通信事業者」の商機

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2刷
それ以降、2010年9月のネティーザ(Netezza)買収、同年10月のSPSS買収は大きな話題と
それ以降、同年10月のSPSS買収、2010年9月のネティーザ(Netezza)買収は大きな話題と
2012.01.18
1刷 225
3行目
金額的にも効果に提供することが多かったが、
金額的にも高価に提供することが多かったが、
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本文4行目
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「データ駆動型アプローチ
2012.01.18

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