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J-GLOBAL ID：201402210811414944   整理番号：14A0547000

データを読み解く技術-ビッグデータ,e-サイエンス,潜在的ダイナミクス-1.ビッグデータを読み解く機械学習技術 1-1 ビッグデータ統合利活用における課題と技術

著者 (1件)： 中野美由紀 (芝浦工大 教育イノベーション推進セ)
資料名： 電子情報通信学会誌  (Journal of the Institute of Electronics, Information and Communication Engineers)
巻： 97  号： 5  ページ： 343-347  発行年： 2014年05月01日 
JST資料番号： F0019A  ISSN： 0913-5693  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 解説  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： ビッグデータで象徴されるように,Web上のソーシャルネットワークシステム(SNS)を筆頭に日々大量のディジタルデータが生成されている。継続的に生み出されるディジタルデータの収集,蓄積,管理はもとより,従来とは比較にならないデータ量に適した即時解析技術,新たに得られた解析データも含めたデータ共有技術と,データ工学技術の発展が求められている。情報分野のみならず,科学技術分野あるいは社会における多様な問題に対するビッグデータの課題と期待される技術について解説する。(著者抄録)

シソーラス用語： *データ ,  *技術 ,  *共同利用 ,  システム ,  データ解析 ,  情報工学 ,  保護 ,  情報セキュリティ ,  コンテンツ ,  抽出
準シソーラス用語： ソーシャルネットワークシステム ,  データセキュリティ ,  データ共有 ,  データ工学 ,  *ビッグデータ ,  プライバシー保護 ,  *機械学習技術

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  データ保護  (JD01020V)

引用文献 (9件)：

• McKinsey Report, “Big data : The next frontier for innovation, competition and productivity,” May 2011. http://www.mckinsey.com/mgi/publications/big_data/pdfs/MGI_big_data_full_report.pdf
• V. M.-Schonberger and K. Cukier, Big Data, A Revolution That Will Transform How We Live, Work and Think, Eamon Dolan/Houghton Mifflin Harcourt, 2013.
• M. Barbo and T. Zeller Jr.,“A face is exposed for AOL searcher No. 4417749,” New York Times, Aug. 21, 2006.
• R. Singel, “Netflix spilled your bokeback mountain secret, lawsuit claims,” Wired, Dec. 17, 2009.
• Big Data Meets Big Data Analytics-Three Key Technologies for Extracting Real-Time Business Value from the Big Data That Threatens to Overwhelm Traditional Computing Architectures, Sept. 2013, http://www.sas.com/resources/whitepaper/wp46345.pdf

タイトルに関連する用語 (6件)： ビッグデータ ,  e-サイエンス ,  潜在的ダイナミクス ,  機械学習技術 ,  データ統合 ,  活用