戦略的データサイエンス入門 ―ビジネスに活かすコンセプトとテクニック

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14 章　おわりに

ここで、そういった調査を行う場合によく起こる例を最後にもう

1

つ取り上げてみます。

最初に説明したデータサイエンスの原則を思い出してください。それは、データ（そして

データサイエンスにより実現可能なこと）は資産として見なすべきであり、投資対象になる

べきである、という原則でした。この本では、データに対して投資を行うという考え方の複

雑さについて説明してきました。データサイエンスプロジェクトにおいて、これまで説明し

た内容を活用し、コストと利益を厳密に考慮するフレームワークを適用すれば、データ投資

に関する新しい考え方へと繋がるでしょう。

14.5

 最後の例：クラウド（

Crowd

）ソーシングから

クラウド（

Cloud

）ソーシングへ

インターネットによってもたらされたビジネスと消費者のつながりは、労働力に関する経

済を変化させてきました。

Amazon

の

Mechanical Turk

や

oDesk

などの

Web

ベースのシ

ステムは、一種のクラウドソーシング（

crowd-sourcing

）を促進しています。それは、ク

ラウドソーシング（

cloud-sourcing

）とも呼べるようなもので、インターネットを経由して

巨大な契約労働者たちを結び付けています。クラウドソーシングの中でも特にデータサイエ

ンスと関連が強いのが「マイクロアウトソーシング（

micro-outsourcing

）」です。マイクロ

アウトソーシングとは、明確に定められた小さいタスクを大量にアウトソーシングすること

です。マイクロアウトソーシングとデータサイエンスの関連が強い理由は、マイクロアウト ...