米IBMがラスベガスで開催中のイベント「IBM Pulse 2014」。2日目のジェネラルセッションでは、SoftLayerクラウド上で、人工知能Watsonをベースにしたビッグデータ分析サービスなどを提供することが発表されました。 Watsonはクイズ番組で人間のチャンピオンと渡り合う能力を持つ人工知能として知られています。IBMは大量のデータを基に人間のように認知し判断するWatsonの技術を「コグニティブ・コンピューティング」（Cognitive Computing）と呼び、これを商用化する部門を今年1月に立ち上げたばかりです。 SoftLayerで提供される新サービスは、膨大なビッグデータに対する情報の分析や抽出を支援するための「Watson Discovery Advisor」「Watson Engagement Advisor」。さらにサードパーティがWatsonをベースにした
『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
自由診療クリニック向けのオールインワンSaaS「medicalforce」、警備事業者向けオールインワンSaaS「警備フォース」を提供する株式会社メディカルフォース。フルスクラッチでの開発を実現させるスクラムの構築をまとめました Developer eXperience Day 2024 株式会社メディカルフォース CTO 畠中 翔一（@punk_punx）登壇スライド
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概要 ここしばらく某社でデータの解析基盤を構築する仕事に携わっています。一からの構築になるので打てる手が多く楽しい一方で、適切な判断を下すのは難しいと実感しています。 解析基盤というのはもちろん解析を行うためのものですので、どう解析を行うかによってどういう基盤を構築していけばよいかが決まります。 ところで、データ（構造や収めているDBなども含めて）というのは寿命の長いもので、初期の設計を間違えてしまうと、その時点で戦略的な敗北は決まってしまいます。その後は運用しながら変更可能なところでゲリラ的に対応していくしか手を打てません。 そのため、実際に構築を行う前に、求められている解析がどのようなものかを十分に吟味した上で、適切なハードウェア、ミドルウェア、データ構造を選択し基盤を構築していくことが大変重要です。 着目すべき点 では解析のどのような点に着目すればよいかというと、私は次の5点を考えて
オバマ勝因はデータマイニング：Obama's Data-Driven Campaign @Time
This is "cave" where Obama's army of data crunchers analyze the megafile collected from 2008 campaign (pollsters, fundraisers, field workers, consumer databases, Democratic voter files, and social-media and mobile contacts) and ran the election “66,000 times every night” in order to figure out Obama’s chances of winning each swing states. Wow. Just. Wow. オバマ大統領再選の勝因が様々に論じられているが、どれも説得性に欠ける。だいたい「11の
情報と技術は未来をどう変えるのか──IT、スマートデバイス、ロボット、電子工作、メディアのアーキテクチャ Google勤務のKazunori SatoさんがGoogle+に簡潔な解説をポストしてくれています。 ポスト1 BigQueryが一般公開されました！数100億件の全検索が数十秒で完了する超並列クエリサービスで、MapReduceと並びGoogleの根幹を支える虎の子技術です。 Google BigQuery brings Big Data analytics to all businesses - Google Developers Blog ポスト2 BigQueryプチ解説：BigQueryはGoogle社内では「Dremel」と呼ばれる超並列クエリインフラを利用した一般向けサービスです。DremelはSybase IQやOracle Exadataと同様のColumar DB
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