■ 匿名加工情報の規定ぶりが生煮えでマズい事態に（パーソナルデータ保護法制の行方 その15） 個人情報保護法の改正を含む法案が、国会に提出されたとのことで、条文がWebに掲載された。 内閣官房 国会提出法案 第189回通常国会 個人情報の保護に関する法律及び行政手続における特定の個人を識別するための番号の利用等に関する法律の一部を改正する法律案 概要 要綱 法律案・理由 新旧対照表 参照条文 新旧対照表をパッと見てスッと気づくのは、「匿名加工情報」の取扱い義務の規定ぶりに重大な不具合がある点である。 まず「匿名加工情報」の定義を見てみると、次のようになっている。 第二条 9 この法律において「匿名加工情報」とは、次の各号に掲げる個人情報の区分に応じて当該各号に定める措置を講じて特定の個人を識別することができないように個人情報を加工して得られる個人に関する情報であって、当該個人情報を復元する
といっても設立自体は去年なんですが、設立パーティーを開催したり、サイトもできて新規営業が始まりましたのでご報告をば。 株式会社データビークル http://www.dtvcl.com/ もともとは、私のやっているイレギュラーズアンドパートナーズ(I&P)という会社で未来予測事業部というのを立ち上げていて、少人数で回していたら案件が増えすぎて身動きが取れなくなっていたところを、お取引先さまのインフォテリアから油野達也、またこの方面では『統計学が最強の学問である』で著名になった西内啓がジョイン。どうせならちゃんと会社を立ててお客様のニーズに応えていこうということで、データビークル設立となりました。 パートナー会社さまのひとつであるパソナテックさんとこの3月3日に西内が出て行っていろいろ喋る話となりましたので、ご関心のある方はぜひご来場くださいませ。 ここから始まるビッグデータ経営本質論 htt
Hadoopすらもかなわない!? Amazon Redshiftの破壊力をHapyrus 藤川氏が語る シリコンバレーで起業し、順調にビッグデータビジネスを展開している日本人ベンチャー企業といえば、Hadoop Conference Japan 2013 Winterでも話題となったTreasure Dataがその筆頭に挙げられます。 ですが、Treasure Dataとほぼ同じ時期に西海岸でビジネスをローンチし、現在、国内外の投資家たちから高い注目をあつめるビッグデータベンチャー、それも日本人技術者が創業者である企業が実はもう1社存在します。それが藤川幸一氏率いるHapyrusです。今回、来日中の藤川氏に直接、Hapyrusが現在最も注力するAmazon Redshiftに関するビジネスを中心にお話を伺いました。 藤川幸一氏 Redshiftへのデータアップロードを事業の中核に ──H
矢野：そうですか。 店舗の中で、居場所と体の動きを検知できるセンサを従業員が身に着けて、来店したお客様にも買い物の間だけ身に着けてもらい、毎秒20回ずつひたすらデータを取り続けるわけですが、それを解析した人工知能コンピュータがすごく意外な影響要因をはじき出した。 店内のいくつかの「ある特定の場所」に従業員が「いる」だけで顧客単価が向上するというんですね。そこでの滞在時間を1.7倍にしただけで顧客単価が15％も増えたとか。でもそれがどういう理由なのか言葉ではうまく説明できない。これは、具体的にはどういうことをコンピュータでやっているんですか。 矢野：ごく単純に言うと、1人のお客さんがいくらお金を使うかという売り上げというマクロな量に対して、影響を与えるかもしれない要因はものすごくたくさんあります。そのたくさんの要因の中で、影響がありそうな候補を何千個、何万個と自動で作り出し、かつそれらを絞り
『MarkeZine』が主催するマーケティング・イベント『MarkeZine Day』『MarkeZine Academy』『MarkeZine プレミアムセミナー』の 最新情報をはじめ、様々なイベント情報をまとめてご紹介します。 MarkeZine Day
Amazonクラウドを運営するAmazon Web Servicesは20日、大規模な処理向けのインスタンス「ハイメモリクラスタエイトエクストララージ」を発表しました。244ギガバイト（発表では244GiB）メモリを搭載し、120ギガバイトのSSDと10ギガビットイーサネットが利用可能。 性能は88 ECU(EC2 Compute Unit)。またインテルのTurbo Boost機能を利用可能なため、 アクティブコア数、総消費電力、およびプロセッサの温度を監視しながら、CPUのクロック周波数を上げていきます。ドキュメントに記載されている温度限界内にとどまっている間は、可能な限り高速にCPUが稼動します。 と、CPUの温度限界まで性能を引き出すことができるとのことです。 インメモリで行う分析システムに このハイメモリクラスタエイトエクストララージは、インメモリデータベースやゲノム配列解析のよ
Treasure Dataのサービスはクラウド上でどう構築されているのか（後編）～July Tech Festa 2013 Treasure Dataといえば、日本人がシリコンバレーで創業したベンチャーとして知られている企業。そのシニアソフトウェアエンジニア中川真宏氏が、7月14日に行われたJuly Tech Festa 2013の基調講演で、同社がクラウド上で構築したサービスについてそのアーキテクチャを中心に解説を行っています。 この記事は「Treasure Dataのサービスはクラウド上でどう構築されているのか（前編）～Japan Tech Festa 2013」の続きです。 データを解析する「Plazma」の仕組み データを解析するところでは「Plazma」と呼ぶ、Hadoopのエコシステムとカラムストアなどを組み合わせたものを用いています。
Integration of Hadoop and MongoDB, Big Data’s Two Most Popular Technologies, Gets Significant Upgrade | 10gen, the MongoDB company MongoDB Connector for Hadoopは、Hadoopへの入出力データとしてMongoDBを使えるようにするソフトウェアで、新バージョンでは主に以下の機能が追加されています。 Apache HiveからMongoDBのデータへSQLライクな問い合わせ インクリメンタルなMapReduceジョブのサポートによる、アドホックな分析を容易に実現 MongoDB BSONファイルをHadoop Distributed File System（HDFS）上に保存することで、データの移動を削減 これにより以下のようなメリットが
ビッグデータという言葉に、近頃ますます脚光が当たっている。雑誌ハーバード・ビジネス・レビューの2012年10月号（英文版）でも、“GETTING CONTROL OF BIG DATA”という特集が組まれている。 マーケティングの雑誌でビッグデータが取り上げられることは非常に良いことである。また、多くの議論がなされることも望ましい。 ますます科学的なマーケティングが進むことになるはずである。しかし、課題もある。それは、日本企業のマーケティング担当者中には、統計の専門家、数学の専門家が少なく、基本的なデータの理解に間違いが生じやすい点である。 そこで、今日は平均値という、一番なじみの多い値のマジックについて、少し考えてみたい。 平均値は、統計の1つの代表値にすぎない 読者に平均値の定義の説明をする必要はないだろう。だれでも、平均値は計算できるだろうし、報道やビジネスにおいても、例えば、「平成
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