こんにちは。日本HPで製品企画を担当している白木智幸です。皆さんはPCのブラウザでマップを開いたときに、現在地が表示されてびっくりした経験はないでしょうか。GPSを搭載しているスマートフォンなどでは当たり前の機能ですが、「PCでも現在位置が分かっちゃうの？」と不思議に思った方もいるかもしれません。今回はそんな素朴な疑問に切り込んでみたいと思います。 おなじみの「GPS：グローバル・ポジショニング・システム」とは 現在位置を特定する仕組みといえば、GPSを思い浮かべる方が多いはずです。もともと米国の軍事用途に開発されたといわれていますが、実際、スマートフォンはおろか、フィーチャーフォンの時代以前からGPSはは民生機などに組み込まれ、一般の人にとっても身近な存在となりました。 まるでスパイ映画のように、ジャングルの奥地でも太平洋上でも、基本的に空が見渡せる場所であれば、地球上どこでも居場所を特

松本です。 星座占い、信じますか？ 皆さん、唐突ですが、星座占いを信じますか？ 僕は信じてはいませんが、1位だったら嬉しいです。まぁ、男性は割とこんなもんだと思います。女性ではたまーに熱心な方がいますけどね。 僕は星座占い以外でも、とにかく占いは信じていませんが、良かったら嬉しいです。 ちなみに血液型占いはかなり強いです。なぜなら、自分の血液型を知らないので、親の血液型であるBとOの良い方を選ぶからです。大体、どちらかは良いので。 星座別の交通事故の特徴があるらしい そんな僕ですが、最近「星座別の交通事故の特徴」なるものがあるらしい、とニュースで見ました。 こちらです。 www.jprime.jp 週間女性プライムさんです。まさか週間女性プライムさんの記事を引用することになるとは思いませんでしたが、実はヤフーニュースで結構見ていますw 簡単にまとめた表がこちら。 どうでしょうか。 意外と傾

ビッグデータを、新商品・サービスの開発や業務改革に生かす「データサイエンティスト」が注目を集めている。今、そのすそ野が業種や年齢を越えて大きく広がっている。筆者は特集取材を進めるなかで、そんな思いを強くした。 日経情報ストラテジーは2013年6月号（4月29日発売）で、データサイエンティスト特集を組んだ。大手航空会社から食品、EC（電子商取引）、エネルギーまで幅広い業種のデータサイエンティスト10人に話を聞いた。特集は、等身大のデータサイエンティストに迫るため、可能な限り10人の仕事内容や考えが分かるような構成にした。 インタビューをした1人が、大阪ガス情報通信部ビジネスアナリシスセンターの三上彩氏（写真）。ビジネスアナリシスセンターは、9人のデータサイエンティストが所属する専門集団（関連記事）で、三上氏は若手として日夜仕事に励んでいる。ビジネスアナリシスセンターの紅一点で、気象予報士の資

10月17日から3日間、インサイトテクノロジーは「db tech showcase」を開催しました。国内外のさまざまなデータベース製品の専門家が登壇し、それぞれの技術を熱く解説しました。主催者がスピーカーに徹底したのは「ノー・セールス・トーク」（宣伝禁止）。あくまでも「エンジニアを対象とした技術解説に専念するように」というルールだったそうです。 カラムナデータベース「Vectorwise」の速さの秘密 db tech showcaseのセッション内容は盛りだくさんでしたが、本稿ではActianのVectorwiseに絞って紹介しましょう。 Vectorwiseは分析の速さが特徴です。TPC-HのNon-Clusteredで結果を見ると確かに（1TB以下では）性能的にもコストパフォーマンスでもダントツのように見えます。どうしてこのような結果が出せるのか。まずは概要をインサイトテクノロジーの新

日本政策学校代表理事の金野索一です。 「日本の選択：13の論点」と銘打ち、2012年の日本において国民的議論となっている13の政策テーマを抽出し、そのテーマごとに、ステレオタイプの既成常識にこだわらず、客観的なデータ・事実に基づきロジカルな持論を唱えている専門家と対談していきます。 政策本位の議論を提起するために、一つのテーマごとに日本全体の議論が俯瞰できるよう、対談者の論以外に主要政党や主な有識者の論もマトリックス表に明示します。さらに、読者向けの政策質問シートを用意し。読者自身が持論を整理・明確化し、日本の選択を進められるものとしています。 今回は【社会保障】をテーマに、経済ジャーナリストの武田知弘氏（元大蔵省）と対談を行いました。武田氏は、「2時間に7人、毎年3万人超が自殺する国ニッポン。この背景には、金持ち優遇政策と最低レベルの生活保護など、お寒い社会保障の実態がある。億万長者と庶

印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます 多様なシステムから生み出される多種、大量の「データ」を高速に分析し、そこから得た知見をビジネスの競争力強化や顧客満足度の向上に役立てようとする取り組み——「ビッグデータ」が、大きな注目を集めている。 4月中旬に開催された日本IBM主催の「Information On Demand Conference Japan 2012」の中で、実際にこのビックデータを活用して成果をあげているいくつかの企業の事例が紹介された。その中には、日本人口の約3割におよぶ個人消費者の購買行動に関するデータを活用し、パートナーに対してマーケティング視点での分析サービスを提供している企業があった。 同社アライアンスコンサルティング研究所チームリーダーの山本卓也氏は

こんにちは。インフラチームの ebisawa です。 今回はグリーのインフラにおける各種機器の監視がどのように行われているのかご紹介させていただきたいと思います。一般にサーバの監視というと、システムダウンを検出するための死活監視を意味する場合と、ネットワークトラフィック等のモニタリングのことを意味する場合とがあります。今回の監視は特に後者についてのお話です。大規模なインフラの監視には、やはり特有の課題があります。 どんなツールを使っているのか グリーではサーバの各種リソース使用状況をモニタリングしてグラフ化するためのツールとして、Cacti を利用しています。Cacti は、大変有名なツールなので皆様ご存知かと思いますが、バックエンドの RRDtool で作成したグラフを閲覧するための使いやすいユーザーインターフェイスを備えています。 http://www.cacti.net/ ツールの使

今日は、世の中の人がどんなお金の使い方をしているのかを全国で調査したデータを紹介します。市場調査を行うにあたって参考になるかなり詳細なデータを入手できます。しかも無料で。 「30代の男性は書籍や雑誌に1か月あたり何円使っているのか」「ケータイの通信費は、年齢層でどれくらい違うのか」「緑茶と紅茶とコーヒーと、それぞれいくらぐらい使っているのか」「靴やシャツや下着に使っているお金は？」「CD・DVDやゲームにはどれくらいお金を使っているのか」「映画や遊園地や温泉にはみんなどれくらい行っているのか」こんなデータがあればいいと思いませんか？ それがあるのです。 そのデータとは、総務省統計局が行っている「全国消費実態調査」。 平成21年全国消費実態調査（統計局）全国消費実態調査とは、国民生活の実態について、家計の収支や貯蓄・負債、耐久消費財、住宅・宅地などの家計資産を総合的に調査し、世帯の消費・所得

業界トップ のエンタープライズ Hadoop 企業 Cloudera に入社しました http://www.cloudera.co.jp/ 今年の6月に、「平成２１年度 産学連携ソフトウェア工学実践事業報告書」というドキュメント群が経産省から公表されました。 そのうちの一つに、NTTデータに委託されたHadoopに関する実証実験の報告書がありましたので、今更ながら読んでみることにしました。 Hadoop界隈の人はもうみんなとっくに読んでるのかもしれませんけど。 http://www.meti.go.jp/policy/mono_info_service/joho/downloadfiles/2010software_research/clou_dist_software.pdf 「高信頼クラウド実現用ソフトウェア開発（分散制御処理技術等に係るデータセンター高信頼化に向けた実証事業）」という

ここ2-3年ほど、いわゆる非SQL系データベースがホットな話題になってきています。このムーブメントを総称して「NoSQL (Not-only SQL)」と呼ばれることが多いようです。まるでSQLを否定しているかのような誤解を招きやすい用語ですが、かといってキー・バリュー型データストアや列指向DBを総称できる他の呼び方もないので、このエントリではNoSQLという用語を使うことにします。 OracleやMySQLなどのSQLデータベースが成熟していく一方で、SQLデータベースを特徴づける弱点である柔軟性のなさ、堅牢さと引き換えに犠牲になった更新性能の低さ、スケールアウトの難しさなどから、「何でもかんでもRDB」から「目的に応じた永続化」が模索される流れになってきました。 時を同じくして、キャッシュサーバの世界でも、MemcachedのもつシンプルなAPIの使いやすさが評価される一方、LRUによ

アップル最悪のセキュリティブリーチ。iPad所有者11万4000人分のデータ流出2010.06.10 14:005,649 satomi アップルにまた災難です。 AT＆TのサーバーのセキュリティホールからCEO、軍高官、政治家を含むiPad 3Gオーナーのデータが大量に流出しました。携帯ネットワーク対応のiPadを買った人全員にスパム商法や悪質なハックを受ける脆弱性があったのだとか...怖いですね。 社員がバーでiPhone試作機を紛失してまだ日も浅いのに、iPad 3Gのアーリーアダプターという、世界にも稀な著名人リストが外部に流れた格好です。リストにはニューヨーク・タイムズ・カンパニーCEOジャネット・ロビンソンからABCニュースアンカーのダイアン・ソーヤー、映画業界の実力者ハーヴェイ・ワインスタイン、マイケル・ブルームバーグNY市長まで軍・政・財・メディア界の重鎮が勢ぞろい。果ては

O/Rマッパー（ORM）かSQLか、という話が一部で盛り上がっていたので追いかけていました。 ORMについては以下のような見方をすることもできます。 「最初からあらゆる要素をオブジェクト指向で設計、実装すると決めた新規開発システムならばORMは有力な採用候補」 「非オブジェクト指向で設計、実装されたシステムにORMはあまり向いていない」 なので、すでに存在しているデータベース上で別の新しいシステムを構築するような場合は、ORMはあまり向いていないと思います。 O/Rマッピングツールに対する誤解をときたい - ITは芸術だ 引用したエントリはとても冷静にORMの利点を説明している良記事です。 この記事の内容には全面的に賛同しつつ、自分としてはSQL側からちょっと書いてみたいと思います。 以前、試しにクエリに付随するロジックをできるだけDMBS側（SQL）に寄せるようにして開発したことがありま

先週、グーグルはリレーショナルデータベースをクラウドに乗せるかというエントリを書いたところ、いくつかのコメントやトラックバックをいただきました。 いずれも興味深いコメントだったにも関わらず、コメント欄に利用しているTypePad Connectがなぜかうまく動作しておらず、表示できませんでした。しかしそれではもったいないので、このエントリとして紹介させていただこうと思います（TypePad Connectには障害報告しました）。 元になったエントリの主旨をまとめると、Google App EngineはJavaに対応したし、企業内のデータセンターとセキュアな通信もできるようになった。これはGoogle App Engineが企業向けのサービスとして方向を定めたことを示す。だとすると、企業システムに不可欠なリレーショナルデータベースもきっとGoogle App Engineにのせてくるのでは