データマイニング＋WEB勉強会第6回でプレゼンした資料と、そのまとめです。

発表資料をSlideshareに上げました。

第６回 データマイニング+WEB 勉強会＠東京 (Tokyo.Webmining#6) －ソーシャル・広告・最適化祭り－ : ATND

前回の第5回に参加させていただいたときに、たいへん活発な議論と有益な情報交換がされているのに感銘を受けて、私も発表機会を持たせてもらうことにしました。

小さい会社でインフラやデータマイニングを担当していると、どうしても「これで良いのだろうか？」「非効率なやり方でやっているのではないだろうか？」と常に不安や疑問を覚えながらやっています。

ソーシャルアプリのデータマイニング分野の情報はネット上にありそうでありません。やっている内容はSNSのアクセス解析や、オンラインゲームのものとそれほど変わらないはずですが、ネット上に豊富にあるLAMP構成のインフラ構築の情報などと比較するとかなり情報量が少ないと思います。

理由としてはそれ自体がサービスの競争力に直結するようなナイーブな情報と関連せざるを得ないという事情ももちろんあると思いますが、その一方で、まだまだ皆が試行錯誤状態であり、セオリーといえるようなものが確立していないからという理由もあるのではないかと予想しています。

今日発表させてもらって一番よかったことは、実に同業の同じ立場にある人たちも自分に近い悩みや課題を抱えていることが確認できたことです。こういうことをブログに書いただけだと、ブックマークしてもらったとして、せいぜいが「良い」「悪い」の評価をもらって終わりということが多いですが、活発な議論のある勉強会で発表すると、自分の出した情報ではお釣りがくるくらいのフィードバックがもらえます。

レッドオーシャンな昨今のソーシャルアプリ業界は情報戦の側面もあるとは思いますが、今回発表した内容は自分の持つノウハウの半分にも満たないものですし、数ヶ月後には全てを置き換えるようなクオリティでシステムを改良していかなければ生き残れないでしょうし、そのつもりです。

次のステップとしてはhadoopなどの分散処理を活用できるようになっていくとともに、よりサービス自体のクオリティを高めていくという両立を目指していければと思います。