A 回答 (2件)
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No.1
- 回答日時:
ビッグデータは使う領域を絞り込む必要がある。
なんでもデータを集めたからと言って、意味のあるコンテンツは取り出せない。基本として、言葉は自分なりに定義しておく必要がある。
この質問にいう「サービス」という言葉も、何を意味しているのか(=どんなことをサービスと言っているのか)さっぱりわからない。これでデータを集めても、必要とするところは得られない。
No.2
- 回答日時:
視点を逆にしてみる。
まず、まわりを見回して、いろいろな因果関係(=関係ありそうなAとB)を探し出す。例えば、売れている商品(あるいは売れていない商品)の売り上げの動きに、もしかして関係しそうなお客の動き()をさがしだす。つまり仮説を立てる。
その仮説があっているかどうかを、比較対照する(=A/Bテスト)ために集めるのがビッグデータ。
これには手間がかかるし、検証手段もまだすべてがわかっているというわけではない。
例えば、アンケートを取っても、アンケートに答えてもらわなかった人の気持ちはわからない。そこでビッグデータなんだが、ただ集めただけでは何もわからない。そだから仮説がいる。
ではその仮説はどう作るかというと、デジタルとはほとんど真逆の”想像力”が”必要”かつ重要になる。
つまり、君が頭に思い描く”関係ありそうなAとBとCと……”といった具合に。
このサイトでも言われているように、結果としての知識ではなく、ハイレイヤーのコンセプトが重要になる。
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