ちょっと前まで少し時間があったので、自分も斜めに構えているだけでなく「ビッグデータ」「データサイエンティスト」に触れられている本を色々読んでみようと思ってボチボチとそれらしい本を読んでいました。
データサイエンティストに学ぶ「分析力」
 | データ・サイエンティストに学ぶ「分析力」 ビッグデータからビジネス・チャンスをつかむ ディミトリ・マークス ポール・ブラウン 馬渕邦美 日経BP社 2013-02-28 売り上げランキング : 1959 Amazonで詳しく見る by G-Tools |
本のタイトルはすごくキャッチーなんですが、原書のタイトルは”SEXI LITTLE NUMBERS - How to Grow Your Business Using the Data You Already Have” と非常にまっとうなタイトル。データサイエンティストと検索して一番上に出てきたので読んでみました。
冗長な割に詳しい解析手法まで踏み込んでいなかったりするので、読んでて辛かったりしましたが、P45-P55に書かれている「ビジネス上の目標を達成するためにどのようにデータを活用してマーケティング活動を行うか」みたいな部分は是非データ解析に関わる全ての人が同じ意識として持ちたいですね。この部分について、事例を交えたりしつつ各章で語られているという構成になっているので、データ解析やろうよ、的な流れが発生したら、すっとこの部分を関係者（特に上司）に読ませるようにしかけると、後々発生するかもしれない謎の根回しが楽になるかもしれません。
ビッグデータの衝撃
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こちらもビッグデータで検索して一番最初に出てきた本です。情報が非常に整理・網羅されていて、読んでいて素直にすごいなーと思いました。ビジネス活用事例・テクノロジー・プライバシー問題と、それぞれ非常に深く書かれている本なので、「ビッグデータ(笑)」と思うだけでなく、ビジネスサイドでしっかり勉強されている方は少なくともこのレベルの知識を持ってるんですね。ただ、これ読むと、やっぱりHadoop使えばなんとかなるとか、データをとりあえず貯めようよ、みたいな考えになりそうなので、それは本当にいいことなんですけど、本の中で出てる事例の企業のように、さくっと成功事例を生み出せなくて、データ施策に対する投資の回収ってけっこうたいへんだと思うんですけどね−、とだけは誰かエライ人に言ってほしいなと思いました。
あと、内容とは全然関係ないんですけど、なぜかHadoopを「ハドゥープ」、MapReduceを「マップリデュース」と記述していて非常に気持ち悪かったですね。他の用語はアルファベットで書かれていたので、なぜその２つだけ。。。
最後のプライバシーや、データエクスチェンジの辺りは、自分が最近興味ある分野だったりするので、非常に勉強になりました。
会社を変える分析の力
2冊読んで消化不良感がまだあったので、さらに手を広げてみています。
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この本はまだ読んでないのですが、最近良く記事になる大阪ガス情報通信ビジネスアナリシスセンターの河本さんの本なので、買ってみた本です。まだ最初の方しか読めていないのでなんとも言えませんが、 なかなか良さげな気はします。
以上
まあ、最近ちゃんと流行ってるものを理解しようと読んでまして、面白いけどなかなか難しい分野ですよねー、という結論は変わらず。とりあえず飽きるか納得するまで、この分野の本をちょろちょろと読み進めていこうと思います。