DTSは、ちょっと違う。
IT企業なのにパキスタンでインフラビジネスに挑戦中!

ビッグデータ

「オピニオンリーディング」システム続報

mds_2014_3_28今日は久しぶりに、DTS の IT部門のご報告をお送りして週の締めくくりとさせていただきたいと思います。



去年より、ビッグデータのお話を何度かさせていただきました。
そして DTS では、独自のオントロジー技術をビッグデータと組合せて企業評価のシステムを進行しています。この企業評価は、経済学的な数学ではない、オントロジーを利用したリアルタイムな分析です。(「オピニオンリーディング」システム)


NASDAQ Sentiment Alalyzer(ナスダック感情分析)中
(テスト中の画面です)

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この次にInvestor News ヘッドラインを分析、さらにツイッターなど SNS の分析・・・

企業評価の解析結果が表示されます。
(テスト中の画面です)

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さらなる詳細を来週からお知らせいたします。こちらも集中連載でお送りしますのでお楽しみに!

桜の開花も進行し、早い方はこの週末からお花見という方々もいらっしゃるようです。良い週末をお過ごしくださいませ。

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ビッグデータを利用した「オピニオンリーディング」システム
http://blog.livedoor.jp/dts_1/archives/1603432.html

ビッグデータを利用した「オピニオンリーディング」システム

mds_2014_1_21去年末にビッグデータを使用したプロダクトをいくつか進行していることをお話しましたが、今日のエントリーでは現在の状況を少しだけご紹介しましょう。


DTS の最近のビッグデータ関連のプロダクトにつきましてはぜひ こちら をご一読くださいませ。



例えば、SNSでその企業や製品がどんな話題となっているのか、例えば「ABC」という企業が「上昇気流にある」か「下降気味である」のかをビッグデータを使用して分析することが可能となります。データはすべて時間毎で収集・分析します。

ビッグデータを利用して、SNSでの評判を分析
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こちらは、NASDAQの状況で、その企業や製品の良し悪しを分析。これは、ビッグデータを利用した「オピニオンリーディング」のようなシステムと言えます。こちらは、例えば証券市場が終了したら数時間以内に分析を提供可能と、かなりスピーディーな処理が可能です。


ビッグデータを利用した「オピニオンリーディング」システム
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新たなビッグデータのシステムに関しては、こちらに公表できるものは逐一掲載させていただきます。



DTS からのお知らせ

海外販売ナビ・無料キャンペーン

海外販売ナビは、DTS が運営する日本国内企業の海外への進出のため、Webサイトとコールセンターの双方で積極的に製品もしくは企業をPRし、海外への販売を推進し、具体的な受注に結びつける販売促進活動です。

海外販売ナビ
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2014年1月から3月までの3カ月間、この海外販売ナビの無料キャンペーンを行います。

2014年3月末までの3ヶ月間、新規のお客様限定で、
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(事前にご準備頂けると、Webサイト掲載までの時間が早くなります。)


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米国でのビッグデータのビジネスモデル

mds_2013_12_17さて、ここ最近のエントリーはパキスタンの話題が続きましたが、今日はまたシリコンバレーを中心にした米国関連のお話を。


ビッグデータ・・・日本と異なり、シミュレーションモデルのような使い方ではなく、米国では現在どちらかというと、例えばゲーム的な・・・遊びのようなものにビッグデータを絡ませているという感覚のものが増えています。

シリコンバレーのビジネスモデルで興味深いものの1つに、すべて個人向けの DNA 解析があります。個人のそれぞれの DNA 遺伝子を検査、解析しておよそ 1,000 ドル程で販売しています。

この解析結果を元にして自分に最も合う薬品であるとか、医療ケアなどがすべて可能となるのです。これがたかだか1,000ドル程で可能なことがまず驚きです。一昔前ならスーパーコンピュータを使用して何年もかかったものです。

こういったことの関連企業も増えてきました。医療の最先端のための個別治療のためのサービスと言えます。そして、なぜわずか1,000ドルでこれが可能となるのか?先日の Amazon の話にも出ましたが、クラウドサービスをローコストで使用して、ハドープ(※)を使用し、分散させて処理してしまうから、可能となるわけです。

※大規模分散型コンピューティングソフト

こういったビジネスモデルをネット上で供給するサービス関連の企業が急増しています。

さらに例えば、米国ではスポーツのギャンブルに絡んだ所謂八百長試合についての解析サービスまであるようです。米国では現在、ビッグデータをビジネスのマーケティング利用だけではなくこういったゲーム的なものの解析などもやっていくようなサービス企業が増加しているのを、シリコンバレーでも強く感じました。



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オセロの駒のように一挙に(インフラを)ひっくり返すという感覚
http://blog.livedoor.jp/dts_1/archives/1595603.html

米国の低所得層の拡大。米国内の製造業の急速な拡充。
http://blog.livedoor.jp/dts_1/archives/1595439.html

肌で感じたネット企業の浸透〜シリコンバレーにて
http://blog.livedoor.jp/dts_1/archives/1595248.html

シリコンバレーの現在は、完全にビッグデータの世界でした
http://blog.livedoor.jp/dts_1/archives/1594502.html

シリコンバレーの BAR
http://blog.livedoor.jp/dts_1/archives/1594678.html

シリコンバレーの現在は、完全にビッグデータの世界でした

mds_2012_12_5本日より、DTS CEO 高橋(工学博士)のアメリカ出張後のレポートをお送りします。実際のシリコンバレーの状況から、現地の BAR でのお話まで米国の現在のリアルな IT 状況をお伝えできると思います!


ここ最近、このブログでもビッグデータ関連の話題が続いていますが、現在、シリコンバレーでは完全に "Big Date" の時代になっていました。

DTS 社内報告会での高橋
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シリコンバレーでは、半導体の企業はほとんど影が薄く、EV、そして Web サービス関連企業が目立っています。(ちなみに DTS がシリコンバレーに常駐していた時代には半導体企業がメインだったわけです)

ビッグデータに関係している企業のベースのシステムで社会がすべて成り立っている


ということを痛感しました。「笑ってしまうくらいすごいことになっていました」(高橋・談)。あと半年後、一年後に日本に来るであろう世界がそこには既に存在していました・・・

ビッグデータと、 KPI KGI KSF

mds_2013_12_3さて、今週もビッグデータに関するエントリーが続いていますが、今日はそのビッグデータに大きく関わる用語のお話です。


KPI(Key Performance Indicator)。一般的にはマーケティング・ビジネス用語です。

業績評価指標で最重要項目が KPI 。このKPI と対になるであろう用語に KGI(key goal indicator = 重要目標達成指標)、そして KSF(Key Success Factor)があります。ビジネスの戦略で目標を決定し、手段を決めます。そしてこの集団を測る指標が KGI 。(手段は CSF)

KSF は、設定した KPI の評価としてのものとなり、KGI 達成のための KPI とその評価のための KSF の関係が成立します。

KGI、KPI、KCF の決定の過程を図説したもの
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そして、ビッグデータを活用する時にも同様な方法で決めることとなります。ビッグデータは予測するタイプと、KPI タイプに二分されていると言われています。KPI は現状の指標化。予想タイプはこれから
の将来を予測するという感じでしょうか。


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アスレチックスとビッグデータ
http://blog.livedoor.jp/dts_1/archives/1593970.html

ビッグデータのお話・2 非構造化データ
http://blog.livedoor.jp/dts_1/archives/1593417.html

ビッグデータのお話・1
http://blog.livedoor.jp/dts_1/

ビッグデータの本質
http://blog.livedoor.jp/dts_1/archives/1581400.html

ビッグデータか? オントロジーか?
http://blog.livedoor.jp/dts_1/archives/1540190.html

アスレチックスとビッグデータ

mds_2013_12_2今週も DTS ブログを宜しくお願いいたします!先週末はビッグデータをお話をしてきました。


今日もビッグデータ関連のお話を続けましょう。技術的なお話ではなく、ビッグデータの考え方のことです。

我々が以前より考えていることのひとつに「企業内にある既存のデータベースを分析するだけでは、市場の変化を読み取ることは難しい」という考えがあります。ビッグデータから、「ヒントを探る」ことができないと意味が無いという考えです。

顧客の嗜好の変化、行動の変化、トレンドの変化をビッグデータを使用して「洞察」することが重要です。

以前に映画でも公開され、書籍もベストセラーになったのでご存知の方も多いかもしれませんが、例えばこの大リーグのアスレチックスの考え方がビッグデータの洞察ということに関してちょうど当てはめることができるのではないかと思います。

一般的に(ここでは、古参のスカウトマンたち)重要視される指標が打率や球速であるのに比較して、当時のアスレチックスのビリー・ビーンは独自の手法で、無視されていた選手たちをスカウトして、奇跡的な強豪チームを作りだしました。

全く新たな指標(出塁率や奪三振など)を元に埋もれている選手を探しだしたわけです。

既存の常識とは異なるところで分析すれば、それが洞察ということになり、ビッグデータの分析からまったく違う手法が生まれる可能性があるわけです。

蓄積されたビッグデータを分析して洞察する。そして、計画して行動に移す。さらに行動の結果をまたデータに蓄積するといった、変化を味方にする情報分析の手法です。

どの球団も欲しがるスター選手を入団させるのと異なり、「ある洞察で発見された選手」は無名に近くコストも低くなるわけです。
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ビッグデータのお話・2 非構造化データ
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ビッグデータの本質
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ビッグデータか? オントロジーか?
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ビッグデータのお話・2 非構造化データ

mds_2013_11_29今週ラストのエントリーの本日も、ビッグデータのお話を続けましょう。



ビッグデータのタイプが通常のデータベースのような形で構造化されていなく、結局センサーデータで入ってきたようにバラバラな「非構造化データ」になりつつあります。

現在、既にビッグデータの約8割が非構造化データであるとも言われています。(ちなみに DTS ではこの「非構造化データ」の取り扱いをオントロジーを使用して意味付けして使用しています)

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このままでは 2015年 には確実に80%以上のデータが不確かなものになると予想されています。ビッグデータの本当の状況は現在こんな感じです。

次にビッグデータの特徴をみてみましょう。ビッグデータの「3つのV」をご存知でしょうか?


Volume(ヴォリューム・量)

Variety(ヴァラエティ)

Velocity(速度)


そして、同じビッグデータでも、地域によってその需要項目、目的が異なります。例えば2本なら、業務コストの削減がやはりその大きな目的の一つとなっていますが、他のアジア諸国の場合、競争優位確保などが一番の目的になっている状況です。

来週もビッグデータのお話を続けます。ぜひ、おつきあいくださいませ。

それでは今週も DTS ブログをご愛読いただきましてありがとうございました。週明けは、早いものでもう12月。公私に渡り忙しくなる時ですので、お身体にはお気を付けくださいませ。良い週末を!

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ビッグデータのお話・1
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ビッグデータの本質
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ビッグデータか? オントロジーか?
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ビッグデータのお話・1

mds_2013_11_28さて今日のエントリーから少し、「ビッグデータ」のお話をしていきましょう。もちろん、DTS ですから「ちょっと違うビッグデータ」という感じになっていくと思います。


皆さん良くご存知の、ビッグデータのためのツール群。Hadoop 関連製品には MapReduce、HDFS、Hive、Pig、Mahout、Sqoop、HBase などがあります。(関係ありませんが、これらのツール群、マスコットを掲げていることも多くこれがなかなかにゆるキャラで可愛いかと)

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これらはすべて Tooi 類。Tool を使用して、Hadoop、そしてビッグデータを
やりましょうというのが一般的な流れです。さて、DTS の場合は、これらとオントロジー
を使用します。

次にビッグデータ分析の事例をみてみましょう。

情報漏えいの不正使用検知
交通渋滞をリアルタイムに予測
顧客履歴分析(レコメンデーション)
金融商品のリスク評価
電力・水道・ガスの需給制御
輸送の最適ルート算出

・・・

そして、ビッグデータを使用したビジネスの応用として・・・


●既存パッチの高速化

●ビッグデータの分析


などが挙げられます。例えば、この「既存パッチの高速化」といった場合、DTS の MCell 、高速の DTS などが使用されています。

明日は、「構造化されたデータと、非構造化データの混在」などについてお話しようと思います。

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ビッグデータの本質
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ビッグデータか? オントロジーか?
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ビッグデータの本質

mds_2013_9_20今週も DTS ブログをご覧頂きましてありがとうございました!今日は、どのメディアでも新しい iPhone の発売のニュースで盛り上がっていました。


携帯キャリアがいよいよ 3 社となり、日本では必然的に iPhone のユーザーが増えることが予想されます。その OS である iOS も昨日に大刷新され、今日のブログ担当の私も試用してみましたが、かなり
ユーザーの利便性を意識している優秀な OS だと強く感じました。


さて、今日は先日の社内ミーティングでの DTS CEO 高橋(工学博士)のビッグデータのお話です。

さて、ご存知のように世間はビッグデータで盛り上がっています。ビッグデータそのものよりも、ビッグデータを使用したアプリケーションがどこにあるか?といったことが一番重要だと思います。

とりあえずビッグデータというと、サーバ、ストレージ含めてビジネスとして売り込む企業が多いのですが、本質は明らかで、「ビッグデータを使用したら何ができるのか?」これが一番のポイントだと考えています。

例えば、去年、大手企業発行のカードの顧客トラッキング情報を、別の大手企業にすべてをオープンにする(売却する)といったことで問題となりました。(結局、実行されずに終わりました)

「匿名であり、個人情報ではない」確かにそうかもしれません。明確にプログラミングされたアプリケーションが既に開発されていたら、少し異なったベクトルの話になっていたかもしれません。名簿の売買のような話になるとそれは本質から大きくずれていくような気がします。

名簿は単なる台帳上の話です。でも、そこには時間軸であるとか、属性軸が内在していますので、その内在するものを使用して何ができるのか?に価値があるのです。

現在、まだまだ「ビッグデータをどう使うのか?」については出来ていない状況だと思います。データの本質をどう変えて使っていくのか、に本質があります。まさに我々 DTS が以前から考えていたこと、オントロジー技術他 が実行できる時期に来ていると思っています。


先週と同様、今週もまた 3 連休。良い週末をお過ごしくださいませ。
次回更新は9月24日(火曜)となります。


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日本の産業を巡る現状と課題を解決する企業集合知の創造・エントリーまとめ

情報は武器。ただし、量ではなく、リアルタイム性。

mds_2013_7_10情報が武器。ただし、量ではなく、リアルタイム性。情報・・・特にリアルタイム性があるか無いかというところにキモがあります。



例えば、ビッグデータのポイントでもそうです。DTS としていつも歯がゆいのはもっとリアルタイム性が必要なんじゃないかと。

実際にローレイテンシーが最重要項目であるにも関わらず、これを抜いてビッグデータの話だけが大きくなってしまうのは危険です。

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情報はデータ量ではない。これが我々の考えることです。データそのものをリアルタイムにローレイテンシーで求めること。これが最も重要であると考えています。

データ量だけ多くあっても意味がありません。「求める答」であるためのデータを見つけられるかどうかが重要なのです。ですから、現在、DTS では今必要な情報を見つけ出すという技術を開発しています。

わかりやすい例、極端に言うと株価。これは情報のリアルタイム性が最重要です。今の株価かいくらか?今日の株価はいくらか?そのような全体的な数字ではなく、もっとマクロ的に情報を見つけ出すとまったく異なる、通常の株価情報は1万秒分の 5 回のアクセス可能なプログラムを組んでいます。このプログラムに人間の手動のプログラムはもちろん対抗できません。我々はこのプログラムに対抗し得る技術を開発しています。まさに、ビッグデータよりもリアルタイム性なのです。


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ビッグデータか?オントロジーか?
http://blog.livedoor.jp/dts_1/archives/1540190.html

単純に容量だけの大きなデータ(ビッグデータ)とはだいぶ異なる位置に
http://blog.livedoor.jp/dts_1/archives/1537785.html


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