Permalinkビジネスを科学しませんか?2012年の2本目のエントリーです。早いもので、もう2012年も終わろうとしています。日本にもアドテク情報のユビキタス化が進行し、このブログも完全に役目を終えたかに思えましたが、やらねばならないことがあります。マイクロアドヒトが足りません。モノ・カネ・情報はもういいんです。採用情報を作ってみましたが、文字数が少なすぎて想いが伝えきれないので、文字数制限の無いこちらでぶちまけます。ビジネスを科学する仕事まず、流行の「データサイエンティスト」というタイトルですよ。されるキーワードですが、ここではビジネス素養を持ったデータマイナーのことを意味してます。それは、ぼくらのしごとはビジネスのためにデータマイニングを活用するので、データマイニング(機械学習)手法それ自体に並々ならぬ興味を持っている人と区別してます。剣術で●●流とかどうでもいいから、戦場で強い人がイイネ!ってことを指してます。してビジネスの世界は、剣術日本一よりもピストルを持ったおじいちゃんの方が強いみたいなことが起こる訳で。そのテクニックの適用領域は、地球温暖化など遥かに超えるレベルで激変する環境に対して利用するわけなので、悠長な仕事をやってる暇がない。研究所と言っても基礎研究はしないし、人類の叡智のために仕事をしている場合ではない。臨床も臨床、フロント中のフロント。うちのデータサイエンティストは自ら作ったプログラムを自ら実験・検証して、自分で本番環境にぶっこむので。最初は誰もが素人ですけれども。ひとつの意味合いとしては、ぼくたちの仕事は「ビジネスを科学する仕事」なので、マーケティングを含むビジネスに楽しさを感じることは必須かも。物理現象と違って、マーケティングの世界は再現性の低いことばかり。再現性の低い環境でうまく動作するロボットをどう作るかが勝負。ここらへんは経験と勘に基づく職人技なのだけれど。ありえない柔軟さおそらく、この規模のビジネスをしていて、分析官が本番環境にデータをぶっこんでいるのもうちくらいなもんなんじゃないかと思っている。良い意味でも悪い意味でも明確な承認プロセスというものが存在していない(ハハハハハ)。会社の規模としてはアドテクに従事する従業員数としては日本最大級だろうけど、まだまだベンチャーなのです。システムは完全に社内開発なので、こっちが作ったデータをパラメータ連携させるための仕様変更やログ項目を変えてもらうのも早い。ここが外資系との一番の違い。ここらへんがボクが外資系には行けない理由。(それ以前にまともに英会話できねぇじゃねぇか)明確に結果を出せる環境で、結果を出したもん勝ち分析官の多くはレポートを提出して施策を提案し、そこで仕事は終わりという感じなんじゃないかと思う。結局その施策は諸事情によって理想通りには実行されず、目に見える成果が上がらず、お客さん・社内も信頼もしてくれない...的な無限ループ。いやボクも昔はそうでした。アウトプット対象のシステムや業務が融通がきかないと、いくら分析しても無駄なんです。うちも融通のきく(分析データを配信システムにダイレクトに引き渡せる)システムに変更してもらってからはパフォーマンスで成果を見せられるようになったし、数字でダイレクトに評価が出てくるので、結果出したもん勝ちになった。分析官の能力よりも、分析結果を業務やシステムにいかに展開できるかどうかで、ほとんど最初からプロジェクトの成否は決まっているとつくづく思う。Netezzaが猛烈にデータを処理している。Manager(CADS)でバッチを設定する。これらを利用すると、コードを一行も書かずに分析を含んだバッチプログラムを作れたりする。ModelerというCADで猛烈な早さで設計図を書き上げ、Netezzaが猛烈な早さで工事して、CADSがその進捗を管理・監視してくれるので、たった一人で巨大な都市を思考スピードで造り上げてしまうことが可能。最近ではFusion-ioを入れてみたり。(もちろん定常的な集計処理はHadoopで回してます。)もちろんこれらは非常に高額だし、オープンソースソフトウェアでも同じことできるよと言われれば、確かにスペック比較の上ではそうなのかもしれない。プロセス・メンテナンス・製品間連携などを考えると、商用(っていうかIBMさん)にするという選択になる。それを自由に実験・適用する環境が無い」「いざITチームに開発を頼むと、ものすごい時間がかかるし、お互い会話する言語も違うから結局莫大な時間がかかり、何やろうとしてたか忘れた」なんてことは、あるあるネタなはず。分析官自身が商用ソフトウェアを使って、誰もが開発までできるようにしちゃえばいいじゃんって発想。OSSしか使ったことの無い人は、商用ソフトウェアがどれだけ人間の発想を支援してくれるかがわかるはず。扱っているデータはほんとに膨大。日本のネットユーザーの9割以上に一ヶ月以内にリーチしている。cookie数で4億以上、人間では6000万人以上のデータはある。いままでのCRMとは全く違うレベルのものが行える素地がある。タイミングRTBがデジタルな広告のプロトコルになる日は近い。英語が世界のプロトコルになったように。RTBが生まれてまだ数年。しゃべれるようになった赤ちゃんくらい。現在はPCのディスプレイ広告から動画やモバイル端末に拡張された段階だけど、もっともっと拡げられる。電子書籍端末であろうと、IPテレビだろうと、デジタルサイネージだろうと、ネットラジオだろうと。フォーマットや端末がどうあれ、その広告枠は売買され、その通信方式はRTBなはず。RTBをマーケター視点で見れば、ついに登場した真の1to1マーケティングが可能な環境。RTBを知らない人でも、いまならこの世界にまだ間に合う。(RTBプロトコルについては次回投稿予定)環境この人をはじめとして、へんてこな仲間がいっぱいです。ちなみに、東京でも京都でも拠点は好きなところに。成果さえ出せばどこで仕事してようが、誰も文句言いません。あと、文系だろうが理系だろうが論理的思考能力があれば関係ないし、データマイニング経験も関係なし。論理的思考によって「いま、自分が何をすべきか」を間違えないことが最重要であり、テクニックなんてどうにでもなるし。そんなぼくらと一緒にはたらいてみたい方は、ご連絡を。Futureアドテクとかデータマイニングとか。Noguchi位置情報広告の株式会社ジオロジックで社長をやっています。cal[i][j]%>">Monthly2019年12月2018年11月2017年06月2015年11月2014年12月2014年10月2013年12月2013年04月2012年11月2012年03月2011年12月2011年11月2011年10月2011年09月2011年08月2011年06月2011年05月2011年03月2011年01月2010年11月2010年10月2010年09月2010年08月2010年06月2010年05月2010年04月2010年03月2010年02月2010年01月2009年12月2009年11月2009年10月2009年09月2009年08月2009年07月2009年06月2009年05月2009年04月2009年03月2009年01月2008年12月2008年11月2008年10月2008年09月2008年08月2008年07月2008年06月2008年05月2008年04月2008年03月2008年02月2008年01月2007年12月2007年11月2007年10月2007年09月2007年08月2007年07月2007年06月2007年05月2007年04月2007年03月2007年02月2007年01月2006年12月2006年11月2006年10月2006年09月2006年08月2006年07月2006年06月2006年05月2006年04月2006年02月2006年01月2005年12月2005年11月2005年08月2005年07月Ninja。