そもそも小売業の成功するビッグデータとは？

本日もお忙しい中、
ご覧いただき
ありがとうございます。

単なる製品の販売を超えて
商品に社長の「らしさ」・「生き様」を
投影して、人の心に刺さるメッセージを
発信することで、小さな会社でも
小売業の変革を通販で実現する、

をビジョンに掲げ、
【共創価値を科学的にする】こと
を追い続けています。

あなたのビジョンと価値提供を
ギフトとして、最大限に引き出して

あなたの売上を最大化しながら
世の中をよりよく照らし、
お客さまと共に共創しながら、
「売れないを売れるに変身させる」をテーマに
通販プロデュース業と通販専門のコンサルティング業
をメインに支援活動しています。

From：通販プロデューサーの西村公児
自宅のリビングにて

事業計画を作成すると
資料を見てもいまいちイメージが湧かないので、その場で説明してもらって数字をいじって、僕自身が説明できるように理解したいです！
という意見や問題も発生します。
よって、事業計画は、リアルの現場にあっていないと
絵に描いた餅になりますよね？

好きなことで無理なく毎月10万円稼ぐ方法
-女性ならではの強みを活かす新しい働き方-
の次回の生放送が来週の火曜日に
あります。

既に７４４名がうけたいと言って
頂いています。

生放送でしかも無料なのであなたも
見てくださいね！
次回は、コミットメントの先生、山崎さんですよ！

https://schoo.jp/class/5838

本題へ

大学でも教えているビッグデータ活用法という定義ですが、いままでのデータとはいったい何が違うのでしょうか？

ビッグデータというキーワードは、2011年始めごろから急速に取り上げられるようになりました。

Googleトレンドによると日本語の「ビッグデータ」も急速に検索されるようになっています。

ビッグデータは、これまでのデータとは何が異なるのでしょうか？
ビッグデータは単に量が多いだけでなく、TwitterやFacebookなどのSNSやGPSの位置情報や加速度センサーといった非構造化データも含まれます。

また、非構造化のデータを含み、日々膨大に生成される時系列やリアルタイム性のあるようなものまでを指します。

つまり、ビッグデータは、構造化・半構造化・非構造化のカテゴリーに分かれます。

ビッグデータは新しい科学のパラダイムの歴史的な転換点であるという概念が生まれました。

ビッグデータの分析技術である統計数理の日本の総本山とも言える統計数理研究所の樋口知之先生が使われているのが第４の科学です。

この第4とは、西洋での4段階のパラダイムの問題解決方法のことをさします。

第1：数学的手法と経験的手法(モナド論的段階)
第2：理論構築(構造論的段階)
第3：シミュレーション(文脈論的段階)
第4：データ(パラダイム論)

というのです。

これまでの科学的思考スタイルの王道は理論や定理に基づいた演繹的な事実や現象の解明がメインでした。

しかしながら、世の中には方程式もないところで大量データから関係式を近似的に作っていろいろな予測サービスが提供できる帰納的推論が生まれています。

その分野として、環境、医療、ライフサイエンス観測などにおける事例になります。

高速のインターネット網の普及とコンピュータの性能向上によってビッグデータの環境整備が整った結果、成果が出てきているのです。

簡単にまとめると、演繹法だけで化学を証明することができないということになります。
帰納法と演繹法の２つの世界を考える必要があるのです。

私は、この帰納的アプローチをデータ管理や意味管理といったメタデータのマスターのデータとして使えないかと考えています。

あまりにも膨大で発散してしまったデータ項目をトップダウン一辺倒のアプローチでは無理だからです。

では、ビッグデータの定義とは、いままでのデータに比べ、３つの部分に違いがあります。

１つ目：データ量が多い
２つ目：データの種類が多い
３つ目：データの変化する頻度が高い

これらの条件が重なることで、従来のシステムでは取り扱うことが困難だったのです。

現在では、ビッグデータの５Vと言われており、
量（Volume）
速さ（Velocity）
種類（Variety）
正確さ（Veracity）
価値（Value）

がビッグデータの定義となっています。

企業ＨＰはこちら
↓↓↓↓
http://luce-consulting.com/