量、速度、そして種類において従来のリレーショナルデータベースを圧倒するデータセットの集積物を指し、これを使って社会、経済の問題解決や企業の業務改善が期待されている。 ただ現状のニュースやネットで騒がれているような変革が短期的に生じるとは考えにくく、今後10年もしくはそれ以上の時間をかけ、データの急増とそれに伴った統計アルゴリズムのパワーの増大がビジネスや社会の多く領域に、破壊的変革を起こすことになるだろう。 例えば、ビックデータは製薬会社のオーダメイド医療に役立つことができるだろうし、コンピュータに画像の詳細を認識する方法を教えることができるようになるだろう。既に分析ソフトがいくつかのオンライン価格設定、金融取引等を自動化しているが、長期的には ビックデータ技術は意思決定の自動化を実現する可能性を持つだろう。ただデータ量、速度そして種類の急増は確実に起きるものの、期待されているこれらすべての利便性を実現するかは不明である。


ビッグデータ 目次

はじめに
技術体系の全体像
■ ビックデータ:定義
■ データソース
■ データタイプ
■ データのマネージメントとプロセッシング
‒ 従来のデータマネージメント
‒ NoSQLデータベース
‒ Hadoop:イントロダクション
‒ Hadoop Distributed File System
‒ Hadoop MapReduce
‒ Hadoop 2 と YARN
‒ Hadoop エコシステムと商業用ソリューション
■ ビックデータ:アナリティクス
‒ アナリティクスソフトウエアは何ができるのか?
‒ アナリティクスソフトウエアは何を学習できるのか?
‒ データビジュアライゼーション
■ 付加価値サービス
■ 重要な関連技術
‒ クラウドコンピューティング
‒ ビジュアライゼーション
‒ API(アプリケーションプログラミングインターフェイス)
‒ データの標準と仕様
‒ データセキュリティの方法と技術
‒ データセンター、ストレージ、サーバー
‒ 通信インフラストラクチャ
事業化に影響を及ぼす要因
■ 重要な需要要件
■ 重要な課題
■ 重要な関連技術
■ 重要な競合技術
■ 重要な資源
■ 重要な標準や規制
不確実性の考察と観察すべき領域
■ データ量の増加
■ 規制体制
■ 分析の進歩

■ 技術のブレイクスルー
■ 新しいビジネスモデル
■ ビックデータシステムへの信頼
■ データセキュリティと認証
■ インフラ投資
■ ビックデータシステムのユーザービリティ
■ データと分析の品質
■ データの所有と共有
■ ビックデータに関するスキル不足
■ 組織上、プロセス上の変化
■ 知識労働の自動化
市場の発展可能性
■ ビッグブレイン(A)
■ 巨大だが無駄なデータ(B)a
■ データ格差(C)
■ ビッグ・ブラザー(D)
製品・サービスの展開
■ アプリケーション
‒ 自動車、交通、輸送
‒ 防衛、インテリジェンスとセキュリティ
‒ エレクトロニクス
‒ エネルギーと電気・ガス・水道
‒ ファイナンス
‒ 食糧と農業
‒ 政治
‒ ヘルスケア、製薬、バイオテクノロジー
‒ 製造業
‒ 資源と鉱業
‒ メディア、広告とエンターテインメント
‒ 小売り
■ ビックデータバリューチェーン
‒ イネーブリングコンポーネント
‒ データマネージメントとプロセッシング
‒ 分析
■ バーティカルツール
■ プロフェッショナルサービスとサポート
■ ビックデータユーザー


ビッグデータ
Big Data

■ 著者:Strategic Business Insights
■ 2016年11月16日発行
■ 英語版
■ A4判、約100ページ
■ 本体価格:300,000円+税
■ 発行:日経BP社

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