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ビッグデータの正体 情報の産業革命が世界のすべてを変える 単行本 – 2013/5/21

5つ星のうち 4.4 34件のカスタマーレビュー

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商品の説明

内容紹介

2013年最大のキーワード「ビッグデータ」を初めて本格的に論じたベストセラー、待望の翻訳!!

我々の未来の生活、仕事、意識、すべてが「ビッグデータ」によって大きく変わる。
■なぜグーグルは複数の検索語と数式を組み合わせてインフルエンザの流行を予測できるのか■なぜアマゾンは社内の編集者や書評家をすべてお払い箱にして、データによる「お勧め本」システムを採用したのか■なぜ日本の研究者が集める「一人一人のお尻の形」のデータが「金の成る木」に変身するのか■なぜ「オレンジ色に塗られた中古車は故障が少ない」と判明したのか■なぜ電子書籍が発達すると「本」「読書」の概念が根本から変わってしまうのか?■なぜ今日の映画産業は、クランクインの前から「ヒット作」や「具体的な黒字・赤字」を予想できるのか?■なぜ「これからもっともセクシーで金を稼げる職業」は「データ・サイエンティスト」なのか

伊藤穰一(MITメディアラボ所長)
「押し寄せる情報の波によって、世の中の捉え方自体が根本から変わろうとしている。この事実をあぶり出すうえで新境地を切り開いたのが、本書『ビッグデータの正体』だ。企業はいかに新たな価値を生み出すことができるのか、人々は物事の認知のあり方をどのように変える必要があるのか――本書は大胆な主張と見事な語り口でその答えをはっきりと示している」

ローレンス・レッシグ(ハーバード大学ロースクール教授、『Free Culture』著者)
「物の見方を大きく変えてしまう本が10年に数冊は登場するが、まさに本書がそれだ。社会はビッグデータがもたらす変化に目を向け始めている。本書はその重要な出発点となる」

内容(「BOOK」データベースより)

統計学が最強になる時代、我々の未来の生活、仕事、意識、すべてが「ビッグデータ」によって大きく変わる。2013年最大のキーワードを初めて本格的に論じたベストセラー、待望の翻訳。企業はいかに新たな価値を生み出すことができるのか、人々は物事の認知のあり方をどのように変える必要があるのか―大胆な主張と見事な語り口でその答えを示している。

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登録情報

  • 単行本: 322ページ
  • 出版社: 講談社 (2013/5/21)
  • 言語: 日本語
  • ISBN-10: 4062180618
  • ISBN-13: 978-4062180610
  • 発売日: 2013/5/21
  • 梱包サイズ: 19 x 13.6 x 2.2 cm
  • おすすめ度: 5つ星のうち 4.4 34件のカスタマーレビュー
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カスタマーレビュー

トップカスタマーレビュー

投稿者 snugg 投稿日 2017/6/11
形式: 単行本 Amazonで購入
人工知能やIoTなどICT技術の急速な普及がもたらす世界がどのようなものかに関心をもつすべての人に勧めたい一書です。ビッグデータの時代に当たり前のように人々の思考を支配することになるであろう「相関性」偏重の思考法。その思考法のもつプラスとマイナスの両面を考える上でとても重要な指摘が込められています。
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形式: Kindle版 Amazonで購入
まだ始まったばかりのビッグデータ時代におけるデータの価値の増大、物事の捉え方のシフトについて、多くの具体例とともに説明しています。「データ」の取得・保存・解析の歴史の中で、ビッグデータがどのような意味を持っているのかを理解できた気がします。

大変面白く、すらすらと読むことができました。
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投稿者 hana 投稿日 2016/6/29
形式: 単行本 Amazonで購入
全体をとらえるにはいいほんです。読み応えはあります。入門書とゆうかんじ。
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形式: 単行本
 ビッグデータとは何なのか、どう世界を変えていくのか。

 サンプルでなく全個数を、しかも他の変数とのリンクもできるようなったデータはビックデータと呼ばれ、その価値や意味を根本的に変えている。もちろんそこには様々な新しい問題もあるが、新しい可能性もたくさん秘めていて、既にあちこちで大きな変化を起こしている。
 タイトルとは違い”ビッグデータの正体”というよりビッグデータの入門書といった感じ。社会がどう変わろうとしているかを知る為にも多くの人が目を通すべき本だと思う。
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形式: 単行本 Amazonで購入
ビッグデータについて、あなたは何を知りたいでしょう。事例?計算方法?あるいは、なんでも、いろいろと知りたい?
本書のタイトルは他の類書と似たりよったりですが、内容はちょっと違います。他書よりも踏み込んだ深い主張をしていて面白と思います。
 前半は類書と似ていて事例などの紹介です。また、計算方法の説明は一切ありません。
 ビッグデータ以前のデータ利用においては、回帰分析などの統計モデルは、「変数間の基本的関係を想定し、その関係がランダムさによってばらついている。」と想定して、その基本関係を「見抜こう」としていた。基本関係さえ見抜ければ、たとえば、広告費に対する売り上げの上昇率を表す式のような因果的関係がわかり、広告費を判断する目的に使えるだろうという狙いを持っていた。
 がしかし、ビッグデータでは、そんな(人工的な)因果関係想定したりせず、もろに、たとえば、過去の個々人の購買データを集計することで、そうした判断をしようとしている。言い換えれば「想定に基づくランダムさについての統計的推測ではなく、ばらつきのある個々のデータを全部揃え、それを(素朴に)集計した値を使おう」ということである。
 統計を否定しようとかいうのではない。個別のデータが利用できないからしょうがなく少ないデータから推測し、そのための理論と計算が統計学として発展した。だ
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形式: 単行本
ビッグデータとはただデータ量が多くなるだけではないかと思っていたが、本書によって「どのようなことが可能となり」「結果を生み出すための世の中のアプローチが大きく変わり」「その結果として世の中のあり方が変わる」ことが良く分かった。
私は実験生物系の研究をしているが、これまで統計的に出した結果は正直納得がいっていなかった。しかしビックデータを扱えるようになることによって、その不満は大きく解決すると思う。また今後の世の中では研究結果に対してのアプローチも大きく変わってくることが予想されるため、全てのエンジニア・研究者は本書を読んでビッグデータについての概念を身につけておくべきだと思う。
ビッグデータを信じすぎることの危険性やビッグデータだけでは解決できない分野などにも言及されており、本書を作成するために様々な方面から検討された良書であると思います。
帯にある「物の見方を根底から大きく変えてしまう本が10年に数冊は登場するが、まさに本書がそれだ」と言うコメントは課題ではないと思います。
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形式: 単行本
コンピュータの性能向上により、データ全てを分析するビッグデータ分析が可能となった。本書では、従来の分析方法に比べて、以下の3点の違いがあるという。
(1) 標本分析の場合には、標本抽出の際に無作為性(ランダム性)確保に細心の注意が必要だったのに対し、ビッグデータ分析ではデータ全てを対象にできるので、そのような注意は不要。
(2) 標本分析の場合にはデータの精度が重要だったが、ビッグデータ分析ではある程度の乱雑さを許容する代わりに、圧倒的な早さ・安さで「傾向」が把握できる。
(3) かつてはあらかじめ因果関係を考察した上で仮説を立ててそれを検証するという手順だったが、ビッグデータ分析では、とりあえずコンピュータの処理能力にお任せして、相関の高いものを見つけ出したり、ややこしい非線形の関係まで見つけ出したりすることができる(こともある)。

 本人にとって想定の範囲内でしか仮説は立てられない。「仮説がなくてもOK」というのは凡人には魔法のように聞こえる。
 ビッグデータ活用の事例として有名な「おむつとビールを一緒に買う傾向」などは想定の範囲外だったから、インパクトがある。ただし、「おむつとビールを一緒に買う傾向」については、少なくとも、聴かされた側が納得できる程度の因果関係が示されたから紹介できるのだ。
 となると、「有益な相関」を見つけ出すのは、データサイエンティストの能力・センスにかかっているということになるのだろう。
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