入門書 内容はこんなもんかと思うが、情報の整理が文章に反映されていないのか、話題が飛び読みにくい部分が多い 2013年に読んでいて、素直に飲み込めたら良かったかも

・ビッグデータとは？という入門書として大変良さそう ・しかしこの本2013年発売なんですが、そのあたりからずっとビッグデータビッグデータと言われているんだな… ・この当時予想していたほどビッグデータ関連は進んでないのかもしれませんね

【由来】 ・ 【期待したもの】 ・ 【要約】 ・ 【ノート】 ・cern : root ・google : hadoop ・amazon : cassandora

2018年2月15日読了。「ビッグデータ」という言葉が一般的になり始めていた2013年に、ビッグデータを養分として成長するGAFA4社が何をしているのか、ビッグデータとはそもそも「データ」とは何が違うのか、といった点を平易に解説する本。時折現れる著者の素、みたいなものも結構楽しい。自分がAmazonで何の本を買ったからこれがおすすめ、くらいでしょせいぜいビッグデータにできることって、と一消費者のレベルでは思ってしまう部分もあるが、Amazonの配送工場の商品棚はビッグデータをもとに分析された配列であり、人間の目にはバラバラに見える置かれ方だが実際は最も効率的な配列がされている、などの話を聞くと、ビッグデータの活用は人間の理解を超えており、「すでに実装され世界を動かしている」、ということに改めて身震いするような感覚を抱いてしまう…。

書かれている内容については、それなりに学習しているエンジニアやセールスにとってはそれほど目新しいものはなく、書かれた年からも今読んでも知識として得るものは少ないと思われる。が、「そういう旬な知識が欲しいならWEBで見ればいいじゃん」という開き直りのような態度で、ビッグデータというワードをとっかかりに使い、興味深い視点で読める内容の一冊になっているところが素敵。 『マネーボール（完全版）』を読んで、この本を読んでおけば、ビッグデータの捉え方についてはほぼ理解できてしまえるのではないかという気もした。

予測・絞り込み・見える化 何らかの意味を引き出す データは新しい石油となるかもしれ パーソナライゼーション（なじみの店化） ビッグデータにあらずんばネット企業にあらず ビッグデータ技術の力を自前で持っていなければ ネットの世界ではもはや大きく成功はできないといってもよい ネット企業ならばなんらかの形でビッグデータにコミットしている （オープンソースや公開論文を介す） ・成功事例 　①あまり効果のなかったものを洗い出し、それらを改良したり 　　打ち切ったりする 　②ケースごとに大量に解析してパターン予測を行い新たに相談される 　　ケースに対して最も適切なパーソナライズしたプログラムを組む 　③ルールベースのアルゴリズムで例えば○○をしながら△△を申請している 　　というのは怪しいといったケースを洗い出し、フラグを立てて調査を 　　行う。これによって誤手続きを削減することができた。 今の問題を解決して、皆もっと幸せになろうという意味でも、日本の企業や 開発者は、もっと頑張らないと、ますます競争から脱落してしまうのではと 危惧している。まずは自社の中でのデータ活用、取り組むべき問題の設定など から、自分なりの戦略をかんがえていくといいでしょう。 まだ解決できていない問題に取り組んだり幸せになってもらったりする志が重要

素人にも分かり易く書いてあり、読み物としては普通という印象。タイトルと内容がイマイチ一致してない点は微妙ですが。ビッグデータについて知らない人が導入として読むには良いかと思います。

シリコンバレー在住のITライターの海部美知による一冊。 ビッグデータを扱う企業として有名な4社（グーグル、アマゾン、アップル、フェイスブック）について語っている。 特に前2社はビッグデータを前提としたビジネスをしており、今後ますます重要なバズワードになってくることを示唆していた。

平易に書かれているので、ビッグデータを初めて知ろうとする方には良著です。事例も多く、私見を区別されている点もよかったです。ただ、事例が似通っているためか、若干後半が冗長に感じてしまいました。

いちおう私も関連の専門家の端くれなのだろうが、この視点は非常に斬新である。 難しいことを難しそうにこねくり回すのの対極にあるような取り上げ方は多くの点で学ぶ必要がある。 ビッグデータという主テーマよりも、物事の説明という観点で見習うべき点が多々あるように感じた。 もちろん、ビッグデータについても大いに参考になった。

ビッグデータに興味があるけど、取っ付きにくいと思っている方におすすめです。 ビッグデータの全体がすっきりと理解できるように書かれています！

ビッグデータの本質とは？ →データというものは量をたくさん集めて行けば、どこかで質に変わる パーソナライゼーションは全数を取り込むビッグデータ技術で可能となる

ビッグデータを使った事例のいくつかは興味深く読めた。 1年前の本なので多少中身が古いのは否めない。 なおテクニカルな内容は無い。 本書の最終章で述べられていた事項のいくつかは、 進展があったのでメモ。 「忘れられる権利」 2014/5/13 EU裁判所はインターネットの検索結果に、 過去に報道された自分の記事が表示されるのは 不当だとするスペイン人男性の訴えを認め、 Googleにバックリンクの削除を命じた。 「ビッグデータでブラック企業をせん滅」 →無駄を排除して効率化を求めた結果、 　逆に苛酷な環境になっている事例がある。

ビッグデータとは何かについてわかりやすく解説したもの。著者のTwitterアカウントをフォローしているので、書かれている内容の多くが既知のものだった。

Google Nowは、カレンダー、メール、GPS、マップなどのデータから、利用者が知りたいと思われる情報を知らせてくれる。

図書館で斜め読み。ビッグデータに関して興味があったので。 ビッグデータの利用には良い面と悪い面があるが、やはり悪い面に目を向けると恐ろしい。 特に、政府や権力が情報を得ようとすれば詳細な範囲までの個人情報を特定し得ることができる可能性がある点だ。 そのために収集したデータを絶対に他者にわたさない法律の整備をするべきだとおもうが(もう整備されてるのか？)、仮にしたとしても、情報の管理の甘さで不意に漏れるだとか、抜け穴も生じるかもしれない。 悪いことしなければいいではないかと思うが、政府にものを言う際にリスクを暗黙のうちに背負わされる。そうして萎縮してしまうことから、民主主義の上では怖いものだ。 様々なサービスを無料でつかっているようだが、個人情報を対価として払っているようなものであり、じぶんのデータが利用されているという点を持ちつつ、インターネットと程よく付き合って行きたいと思う。

ビッグデーターについて、Googleの面も取り上げて書いてあるので、親しみ深いであろう。しかし、卒論を書くためのヒラメキを与えるようなものが不足しているように思える。

「ビッグデータ」についてビジネスでどのように活用されているか、解説している本。 冒頭でにかかれている通り技術的ではないですが、シリコンバレーでのビッグデータの歴史を中心にわかりやすく書かれています。プライバシーの問題についても触れられており、バランスがいいなあと思います。 ビッグデータの歴史を整理するには良い本でした。 （以上、ブログ全文です。） ブログはこちら。 http://blog.livedoor.jp/oda1979/archives/4536377.html

「ビックデータ」の流行に便乗した本 内容はビックデータというよりは、アメリカの大手ＩＴ企業の活動の概要で、これを読むなら、佐々木俊尚を読むべき。

https://www.library.pref.gifu.lg.jp/cgi-bin/Sopcsvis.sh

初心者にも分かりやすい一冊。 ビッグデータの意味から、利用法、利用するとどうなるのかが実例とともに紹介されている。 ユーザーに短いタームで利益を還元することこそが肝要なのだと教えてくれる。 でも「何をどうやって」は自分で考えなくちゃね。

種々の社会的問題を解決するためのツールとして期待されているビッグデータ。よく「新しい石油」にも例えられます。 　石油が加工・精製することによって「プラスチック」や「化学繊維」など生活に役立つ素材に変化するのと同じように、処理の仕方によって、有益な資源になり得ます。 　詳細なレビューはこちらです↓ http://maemuki-blog.com/?p=707

非IT業界の人に向けたビッグデータ読本。散りばめられたエピソードの中には面白いものもあったけど、役に立つ感じはしなかった。

アマゾンはビッグデータ技術が自社内でも本業を下支えするよう重要なインフラになっており、それをクラウドでサービス提供する他者にも広げているということがアマゾンの存在感の源流。 M2M、IoTもビッグデータの美味しいデータ。監視カメラもその例。 グーグルには量が質に変わるという思想がある。

掴みどころのないフワフワした感じが読後の今も抜けずに、もっと詳細な具体事例と、取材が必要な印象を持った。 この内容だと言葉の使い回しの羅列で、特に前半部分は『Web進化論』の内容から進化していないように思えた。 僕は海部さんのBlog（http://www.enotechconsulting.com/blog-jp/）はちょこちょこ読んでるので、彼女の識見への信頼はある。 それだけに海部さんには、もう少し踏み込んだ内容を期待していた。それでも個人的にはLinkedinの「エンドース」というものを知ることが出来たので収穫はあった。日本ではほとんど普及していないLinkedinだけど、もっと普及したらいいと思う。 ビッグデータとなると、プライバシー問題が当然のごとくあらわれるが、その点の言及もあり、またプライバシーは国ごとに捉えられ方が違うという指摘もある。この辺りももっと踏み込んで欲しかった。 ただ、プライバシー問題に対してこういう考え方（短いループと海部さんは命名）で挑めば企業としてはいいんじゃないかという提案は参考になった。 内容の薄さは新書なので仕方はないが、参考文献をきちんと示してくださってるので、そこは嬉しいポイント。

属人情報を提供するのに抵抗を感ずるかどうかは、それがメリットとして返ってくるまでのループが明快で短いかによる、という主張は、もっともだと感じた。 日本がこの分野で頑張ることを著者は期待しているけれど、とても難しいという元からの印象を覆してはくれなかった。 2012 米大統領選の、オバマとロムニーの比較は、面白かった。

ビッグデータ　人間の頭脳で扱える範囲を超えた膨大な量のデータを、処理分析して活用するしくみ 予測　絞り込み　見える化 分散処理　mapreduce その後opensourceのhadoop ウェブ業界の四天王　google apple amazon facebook facebook cassandraというdatabase systemを作る ヒッグス粒子　CERNが管理しているROOTというツールを使う 震災時に大活躍したホンダインターナビ

新書として、Google、Amazon、Facebookなどのプレーヤーの戦術を手本にいわゆるビッグデータを分かりやすく伝えてくれているのだが、海部さんほどの聡明な方にはもっと踏み込んで書いて欲しかった 新書なので仕方がない事ではありますが、力量的にはもったいないイメージを受けました

ビッグデータの動向をシリコンバレーの視点から捉えた好著、特にGmailなどグーグルの恐ろしいまでの戦略についての解説がとても詳しくて良い、アップル社については意外と批判的であったりするのは日本との空気感の違いだろうか、とても気になるところです。 ターゲティングできないネット広告はサイトのスラム化の温床として、ビッグデータを扱わない限りネット企業に未来が無いとも言える事例にMyspaceを挙げているのがとても印象的でした。

ビッグデータとは何ぞや？僕は技術も経営もオンチだけど、世界を変えるワクワクと怖さが好き。来るべき社会に対してモチベーション上げるには良書。

アメリカ在住の著者がシリコンバレーの空気を感じながら、流行りのビッグデータを解説。Hadoop、Dynamo、S3など関連する技術用語も分かりやすく言いかえて説明しているし、ネットフリックスやオバマ大統領の選挙戦術など具体的な成功・失敗事例もビッグデータを身近に感じさせてくれる。成功事例は、応用のヒントにもなるし、失敗事例に「不気味の谷」を持ちだして説明していて、「なるほど、不気味さってロボットだけじゃないのね」と妙に納得してしまった。 googleがソーシャルにうまくついていけない理由についても、そもそもソーシャルはgoogleの気質と違うという指摘などは鋭い。 さらに「ビッグデータ＝プライバシー侵害」にならないようにしなければならないというポイントや自社でまずは活用してみるようにという示唆は、当たり前だし真新しいというわけでもないけれどごもっとも。自社でやりたいですねー。 ビッグデータってなんだろうという学生さん、もう一歩踏み込んで技術的なトークをして提案をしたい営業さん、技術の方向性を考えている技術者さん、それぞれ色んな読み方できると思います。