Amazonといえばビッグデータ ビッグデータって何だろう
・サンプリング調査よりも多数の生データを使った方が精度が高いだろう
・自社でこれまでに集めたデータを使えれば費用も少なくてすむかもしれない
・セブン・イレブンが客の性別・年齢や地区別のデータを集めて 商品の仕入れ配布の効率化に生かしていたらしい
・トヨタのカンバン方式みたいなものだろうか 客の動向から生産数を決めるみたいな
データがそれだけで価値を生み出すことはありません Amazonは最初からインターネットを介して すべてのデータを一元的に管理していますから 膨大な自社データの蓄積があります それはすべてインターナルなデータです ハウスリストだから価値があります ビッグデータといってもデータ量に価値があるのではない
Amazonにとって必要なのは購買履歴と興味の対象だけ 個人の属性（いわゆる個人情報）ではないのです しかもインターネットなら購買に至る前の行動も把握できるし 同一パターンの行動を参照することもできる
「この商品を見た人はこんな商品も買っています」というやつです ウィンドウショッピング大歓迎です ランディングページで購買に結びつかなくてもいい
ビッグデータ運用とは むしろミニマルな個人の動向（昔ながらのデモグラフィック属性ではない）を重視することではないでしょうか 小さな揺らぎが世界に影響を及ぼすように ディテールなき全体像はあり得ません 真実は細部に宿るのです
むろん人力で把握するのは無理 不可能なことですから すべてアルゴリズムで制御されます アルゴリズムの厳密な定義は知りませんが 多数の同一パターン繰り返しを人間の手を介さず自動化することで 最適解を求める方法論でだいたい合ってると思います（ピタゴラスイッチ面白いです）
一言でいえば データ解析の結果に人間（とくに経営層）の判断を差し挟まないということでしょう 数字を読むというレベルの話じゃないのです 数値化してはいけません
数値化＝科学的（信用できるし分かりやすい）数多くのデータがあれば経営判断も正確にできるかもしれない はっきり言って迷信です 数字が大きくなれば精度が上がるなんて単純なことではない どれだけ沢山の数字を並べても 人間の判断が入った時点で恣意的になってしまいます
売れ筋商品を見極めるとか 客筋を見て商品の棚を考えるのでもない 客をマスで捉えている（数字や売り上げとして見ている）かぎり ビッグデータを理解することはできません ビッグデータのビッグは数値ではなく価値の大きさだと思います 個人の（意識すらしない）購買行動の積み重ねが レコメンドエンジンに反映されます
ベネッセから流出したとされる個人情報は まさに個人の属性そのものです 一見ハウスリストのようですが全く違います 元をただせば本人の了解なしに（何しろ未就学児童です）不適切な手段で入手したものです 福武書店のころは今のように煩くなかったので 不正という認識でなかったのかもしれません 今でも我が子の寝姿を（本人の了解なく）写真に撮ってネット上にさらす親がいますから あまり意識は変わっていません
こうやって集められた１億件を超えるといわれる個人情報は 汎用性がありますから札束に見えるのでしょう そんなリストを使った頼みもしないダイレクトメールや電話営業などは ことごとく詐欺まがい商法といって差支えないものです
Amazonのビッグデータ（ハウスリスト）は Amazonにとってだけ価値があり汎用性はまったくありません 顧客のロイヤリティはそういうところから生まれます