どんな人がどんなことをやるべき？
データをどうやって活用していけばいいんだろう？
こんにちは、びずろぐです。
インターネットが一般的になり、さらにスマートフォンの普及によってデータの量は膨大に増えました。
それによって聞かれるのが、ビッグデータ分析・機械学習などなど・・・。
特にwebの事業会社に勤務している方だとなんとなーく大事なのは分かるかもしれませんが、言葉だけが一人歩きしている感はいなめません。
かくいう自分もそんな一人でした。
そんな時に見つけたのが本書、「ビッグデータ分析のシステムと開発がこれ1冊でしっかりわかる教科書」でした。
ビッグデータの導入にあたって、専門的な技術じゃなくて、全体像を知りたい！という方にぴったりの一冊です。
ビッグデータ分析の全体像を把握したい人におすすめ
本書「ビッグデータ分析のシステムと開発がこれ1冊でしっかりわかる教科書」はこんな人におすすめです。
- webの事業会社に勤務し、現場よりの立場の人
- 事業会社のwebディレクター・プロデューサー
- エンジニア（本書ではインフラエンジニアに特に読んで欲しいと言っています）
本書はビッグデータ分析を最初から完璧にやろうとしない方がいいと説きます。
ビッグデータ分析という言葉が一人歩きして、いきなり大きいことをやれると夢をみがちですが、ナレッジ・仕組み・リソース・社内への認知が不十分であるならスモールスタートで始めるべきです。
本書ではビッグデータ分析を導入するにあたっての全体像を示しつつも、会社の導入フェーズごとの解説もしています。
- データ分析をこれからしようとしている企業
- データ分析をし始めたけど、組織内でもっと活用していきたいと考えている企業
- 組織内で活用しているけど、よりビジネスに活かしてきたいと考えている企業
本書について
本の概要
本書は全8章の構成になっています。
1章、2章はビッグデータ分析の全体像をアーキテクチャ、人の面から解説しています。
ビッグデータ分析を最終的に活用していくためには大きく4つの工程に分解されます。
- データの生成
webサイトにデータを生成するための仕組みを埋め込む。 - データの収集
生成されたデータを収集する仕組みを構築する。 - データの蓄積
収集された大量のデータを蓄積する。その後活用できるようにデータを整理する。 - データの活用
蓄積・整理されたデータを分析して意思決定に利用・利益の向上を目指す。
データを活用していく工程では分散技術や機械学習という技術が必要になります。
3章〜8章は各工程の詳細を上記のような技術面からの解説しています。
著者のプロフィール
本書の著者は渡部徹太郎さん。
現在は「株式会社Mobility Technologies（旧JapanTaxi株式会社）」にてデータプラットフォームを担当している方です。
前職は株式会社リクルートテクノロジーにおいて全社の横断分析基盤リーダーをしていました。
（旧）JapanTaxi株式会社といえば、スマホでタクシー手配ができるアプリ「JapanTaxi」が有名です。
私も何度かお世話になりました笑
ちなみに、上記アプリは初回限定で以下のコードを登録すると500円オフのクーポンをもらえます。
かなり便利なアプリなので是非活用してみてください！
本から私が得られたこと
私がこの本を読んで得られたことは大きく2つです。
- ビッグデータ分析に携わる人の役割がクリアになった
- ビジネスに活用するにあたっての流れ・全体像がクリアになった
何故購入したのか
私は現在、web事業会社のプロデューサーという立場からプロダクトに関わっています。
関わる範囲は全部！
デザインも見るし、SEOもみますし、マネジメントもしています。
そんな中で感じているのが、サイトのデータをもっと改善に活用できないか、ということでした。
先ほど紹介した対象となる会社の「組織内で活用しているけど、よりビジネスに活かしてきたいと考えている企業」に属しています。
- データ分析をこれからしようとしている企業
- データ分析をし始めたけど、組織内でもっと活用していきたいと考えている企業
- 組織内で活用しているけど、よりビジネスに活かしてきたいと考えている企業
データの分析は組織内で活用しているのですが、改善やビジネスにつながるような活かし方がまだまだできていない状態・・・。
蓄積されたデータはあるものの、サービスの担当してどう関わっていけばいいのか分からないというところが悩みでした。
さらにビッグデータ分析をするための全体像がわからないから、そもそもどうやって調べるかいいかもわからない。
・・・というところで、たまたまamazonで発見したのが本書でした。
そんな立場から本書を読んで私が得られたものは2点。
- ビッグデータ分析に携わる人の役割がクリアになった
- ビジネスに活用するにあたっての流れ・全体像がクリアになった
ビッグデータ分析に携わる人の役割がクリアになった
本書の優れている点のひとつに、技術的な紹介にとどめず、組織・人という観点でビッグデータ分析にどう携わるのかという点が網羅されている点です。
特に私はエンジニアではない、非技術者。
エンジニアと一括りにしてしまいがちなのですが、ビッグデータ分析にあたっての役割がわかりやすく書かれていることが目から鱗でした。
本書はビッグデータ分析に関わる組織には大きく「事業組織」「分析組織」に分かれると説きます。
（ちなみに私は「事業組織」側の人間です）
さらに、各組織別にビッグデータ分析に関わる人は以下のように分類されます。
| 組織 | 人 |
|---|---|
| 事業組織 | データ閲覧者 |
| 事業組織 | データ利用者 |
| 事業組織 | 事業システム担当 |
| 分析組織 | サイエンス担当 |
| 分析組織 | データビジネス担当 |
| 分析組織 | エンジニアリング担当 |
曖昧だったピースがカチッとハマって理解が深まった。
ビジネスに活用するにあたっての流れ・全体像がクリアになった
組織・人という点以外でも、ビッグデータ分析の仕組みの全体像がわかりやすく図解されていたのも良い点でした。
機械学習や分散処理といったキーワードはなんとなーく知っていたのですが、結局それはどういう目的でどう活かしているか、よく分からない状態でした。
本書ではビッグデータ分析の流れを「生成」「収集」「蓄積」「活用」という点でまとめ、上記の技術をどういう時に使うかという解説がわかりやすく書かれていました。
まとめ
以上、ビッグデータ分析のシステムと開発がこれ1冊でしっかりわかる教科書の紹介でした。
ビッグデータ分析の全体像が明確に整理されたので、これから私の会社のサービスにも活かせるように提案をしていきたいと思います。
- webの事業会社に勤務し、現場よりの立場の人
- 事業会社のwebディレクター・プロデューサー
- エンジニア（本書ではインフラエンジニアに特に読んで欲しいと言っています）
- データ分析をこれからしようとしている企業
- データ分析をし始めたけど、組織内でもっと活用していきたいと考えている企業
- 組織内で活用しているけど、よりビジネスに活かしてきたいと考えている企業
