「データ、データ」って騒ぐけどもデータってなんなの？？ - 色々と検証してみたい広告関連企業マン

元々より効率化させるということに興味があったのでAccenture Analytics主催のビッグデータに関するセミナーに参加して得た知識と自分の考えを織り交ぜて話したいと思う。

データ分析の現状として少しずつ、

データの可視化⇒データの分析結果⇒改善策のレコメンド

という領域まで対応できるサービスが出てきているとのこと。下記のようなサービスが例とのこと。

-Tamer

-Ayasdi

-Factory Miner

自身の中でデータ分析の課題でもあるなーと思っていた分析結果後のところまで突っ込んできているサービスが出てきているというのは朗報でした。

そのデータをどのように活かしていくかという点に関しても顧客接点の自動化という分野で活かしていくことも１つの材料とのお話。

まさにGoogleも自動決済機能をテスト中との話もありましたが、そういった分野が少しずつ自動化されるのはすごいなという思いもありつつ、寂しい気持ちもしました。

人間の持つ感性、感情がただ一つプロダクトが真似るのが難しい領域なのかなと思っているので。

そして、そのデータ分析のプロダクト開発スタイルの変化に関してもお話がありました。

Hybrid型の開発スタイルと紹介されていましたが、Waterfall型とAgile型をいかに組み合わせるかという話。

頭では理解できるが実行するとなるとすごい難しいだろうなと感じた。工数管理もよりしづらいことになると思うので、いかにどの部分をWaterfall型で開発するかといった目利きが重要かなと。

次は事例から見るBigDataの技術動向について。

赤ちゃんの服にセンサー付き、赤ちゃんの動きをデータとして、可視化。

赤ちゃんの状態をモニターし、睡眠パターンを予測することで子育ての効率化、及び赤ちゃんの状態を把握することが可能。

まだデータ量が多くなく、実用化させるのにはハードルが高いよう。データが溜まることにより、どんどん改善していくので今後に期待。

地理統計データ、時間帯、時期、犯罪者の属性データから事件発生パターンを推測。2年間で40%減を達成。

視聴データ(年齢、場所、定額プラン、番組、デバイス)からパーソナライズ

・レコメンドによる顧客満足度向上

・ヒットコンテンツの制作化

・クラウドリソースの効率化

無料Wifi提供し、アプリ内で周辺領域の店舗紹介(パートナーは広告費支払い)

1stPartydata×Opendata×3rdPartydataでのレコメンドサービス。

オープンデータが今後どんどん開示されていくと思うので、活用していくことでより精度が高いものができ、さらに新しい仕組みを作ることもできるのではないかなと。

最後はデータサイエンティストやデータをもとに仕事をする人に必要なものについて。

・ビジネスとデータを結びつける力

・統計知識

・バッチやWeb化する力

・統計結果を読み取る力

・Analyticsを活用した事例の把握

・アウトプット実行したりUI,UXをデザインする力

大カテゴリとして、ビジネス、アプリ、インフラ、統計、マネジメント、アンテナ、デザインの７つのスキルをキャリアの方向性によって求められるだろうと。

まずは、データを元にした企画職に進んでいきたいので、ビジネス、アプリ、統計、デザインの4軸を強化していきたい。