このまえ、ちょっと面白い話を聞いた。それを（意味を変えないで）口調を変えて、書いてみる。
実は、セミナー形式で聞いたのだが、会話風にし、講師を「師匠」とよぶ。
そのほうがおもしろいし、わかりやすいので。
■ビッグデータはどこまで伸びるか － マーケティングに使える費用がMAX
私：師匠、ビッグデータ、好調ですね！この市場、あと１０年したら、
１０倍とか、いやもっと、ビッグな市場になるんでしょうか？
師匠：お前の頭は、おめでたいな（＾＾；）
いいかい、まず、ビッグデータを言い出したのはだれか、考えてみな。
そうだ・・・IBMだ。
IBMっていうと、どういう会社だ？
私：コンピューターの会社
師匠：そうだ。じゃ、コンピューターの会社は、今後伸びると思うか
私：えーっと、あ、消費税増税に伴う仕事とか増えて、伸びます（＾＾）ｖ！！！
師匠：ほお・・・ユーザー企業がつぶれるぐらい、消費税増税で伸びるか（＾＾；）？
私：あれあれあれ？？会社がつぶれたら、のびません・・・
師匠：そういうことなんだよ、情報投資には、上限がある。
なぜなら、パイを広げるわけではないので。
世界各国で、新規情報投資に限界が見えてきて、既存の資産を保守する費用が増えている
とすると、情報部門のお金を当てにしていては、ジリ貧になる。
そのうち、コンピューター会社はつぶれるだろう。情報システム部を相手にしていたら。
そこで、かんがえた。「マーケティング部をあいてにすればいいじゃん」
「ビッグデータ」で何ができるのか ―ここにあるマーケティングの未来
http://business.nikkeibp.co.jp/article/report/20120704/234106/
に「マーケティング部門vs.情報システム部門？」とあるじゃろ。
そこに、連携しない理由とか、うじゃうじゃ書いてあるが、理由はどうでもよい。
連携していない。
アンケート調査、インタビューなどのマーケティング調査は、手作業でやっている。
これを電子化すれば、マーケティング部から、金を巻き上げられる。
そこで、マーケティング部にアプローチした
商材は、CRM,BI・・ときたが、泣かずとバズ・・・
ところが、ここでビッグデータときて、売れたわけだにゃ。
そろそろ、お前のおめでたい頭でも、市場規模が見えてきたか
私：はい、わかりました。マーケティングに使える費用がMAX
師匠：そう、今の情報システム部門の３倍などという都市伝説？もあるようだな・・
■ビッグデータでは、業界のパイは伸びない。それがビッグデータの成長の限界
私：師匠、ところで、ビッグデータの話が出てから、データを売るという話
も出てきました。あの市場も、「マーケティングに使える費用がMAX」と
みていいでしょうか？
師匠：いや、もっと小さいと見ている。
仮に、データが２０億して、そのデータを使って１０億しか儲からないとしたら、
そのデータを買うだろうか？
私：経済的な法則では買いません
師匠：「経済的な法則」とは？
私：合理的なという意味です。たしかに、１０億しかもうからないとわかっていたら、
その人は買わないでしょう。でも、今のビッグデータ人気は、何億儲かるかわからない
状態です。４０億儲かると思ったら、買うと思います。
師匠：なるほど、おもしろい。じゃあ、４０億と思って買った会社が、１０億しか
もうからない。それを繰り返したとしたら、その会社はどうなると思う
私：倒産します。
師匠：そこだよ、まさにそこなんだよ、ビッグデータの盲点は！
ビールとオムツの組み合わせという情報を得て、オムツがA店でばか売れしたとする。
いままでオムツを扱っていたB店、C店の売り上げは下がるだろう。
そう見ると、業界的にはどうだろう。業界的にはA+B+Cの合計だ。
これは、ビッグデータ解析にかかわらず、A,B,C店の商圏全体にいる赤ちゃんの数に限定される
つまりね、今のビッグデータ解析は、個店にとって有利なものを解析しているだけなんだよ。
新しい市場を生み出したり、新しい顧客を創造しているものではない。
なので、市場全体で見れば、ゼロサムだ。
ビッグデータでは、業界のパイは伸びない。
それがビッグデータの成長の限界だ。
ということは、現在市場の売上高にたいし、マーケティング費用として使えるだけ
ビッグデータの投資が行われる（＝現状の予算と同じ。対象物が変わっただけ）
このうち、
自社で集めることが困難（自社で集めるより高い費用がかかる）、
そのデータがあることで、解析上、かなり有利になることが明確で、
ビッグデータを買う以外の手法では、入手不可能（アンケートなどではX）
法に触れない（＝個人情報はX)
場合、データが買われる。
つまり、まとめると、
自社のビッグデータ投資（ハード、ソフト、人材）
＋ 購入データ ＜ マーケティング予算
ということになる。だから、市場全体で見ると、「マーケティングに使える費用」
より、小さいはずだ。そんなに投資できないとみている。
SIerさんの口車にのり、多くはハード、ソフト、人材への投資に向かうと思うので
■じゃあ、ビッグデータで儲かる職業は？
私：ということは、ビッグデータでぼろ儲けする人は、いないんですか？
みんな、働きに見合った報酬を得るということでしょうか？
師匠：いや、そうじゃない。ぼろもうけする会社が１社ある。
それが、シスコシステムズだ。
ビッグデータを本当に実現するとなると、インターネット上に莫大なデータ
が流れる。M2Mとかやったら、最悪！IoTとかいったら、回線は(ToT)だ。
そうなると、どうなるか。
ビッグデータに関係ない、会社に重要なデータまで、おかしくなってくる。
回線の帯域がたりないので。
帯域を広くするためには、データセンターとかは、それなりの設備にする必要がある。
この設備費用は、料金に転嫁される。
ユーザーは、重要な情報もインターネットを使って流しているので、とめるわけには行かない
ここがビッグデータとちがうところ。
とめるわけには行かないから、社員のクビを切ってでも、通信代を払って、帯域を確保する。
つまり、通信には、ビッグデータのおかげで、「新たなお金」が落ちる。
これは、最終的には、ルーターを売っているシスコシステムズに行くお金となる。
私：ということは、今データサイエンティストが、もっともセクシーな職業とか言われていますが、
本当は、インフラエンジニアがモテるということですか？
師匠：そのとおり。やっとわかってきたな。
データサイエンティストは、マーケティング屋さんの手下となって、奴隷のように這いずり回るしかない商売だ。
それに対して、インフラエンジニアは、彼らがミスったら、会社の運命を握る大事なデータがなくなってしまうという責任感もあるけど、人から尊敬される職業だ。
「インフラエンジニア」は最強の職種である
といえる。
実は、セミナー形式で聞いたのだが、会話風にし、講師を「師匠」とよぶ。
そのほうがおもしろいし、わかりやすいので。
■ビッグデータはどこまで伸びるか － マーケティングに使える費用がMAX
私：師匠、ビッグデータ、好調ですね！この市場、あと１０年したら、
１０倍とか、いやもっと、ビッグな市場になるんでしょうか？
師匠：お前の頭は、おめでたいな（＾＾；）
いいかい、まず、ビッグデータを言い出したのはだれか、考えてみな。
そうだ・・・IBMだ。
IBMっていうと、どういう会社だ？
私：コンピューターの会社
師匠：そうだ。じゃ、コンピューターの会社は、今後伸びると思うか
私：えーっと、あ、消費税増税に伴う仕事とか増えて、伸びます（＾＾）ｖ！！！
師匠：ほお・・・ユーザー企業がつぶれるぐらい、消費税増税で伸びるか（＾＾；）？
私：あれあれあれ？？会社がつぶれたら、のびません・・・
師匠：そういうことなんだよ、情報投資には、上限がある。
なぜなら、パイを広げるわけではないので。
世界各国で、新規情報投資に限界が見えてきて、既存の資産を保守する費用が増えている
とすると、情報部門のお金を当てにしていては、ジリ貧になる。
そのうち、コンピューター会社はつぶれるだろう。情報システム部を相手にしていたら。
そこで、かんがえた。「マーケティング部をあいてにすればいいじゃん」
「ビッグデータ」で何ができるのか ―ここにあるマーケティングの未来
http://business.nikkeibp.co.jp/article/report/20120704/234106/
に「マーケティング部門vs.情報システム部門？」とあるじゃろ。
そこに、連携しない理由とか、うじゃうじゃ書いてあるが、理由はどうでもよい。
連携していない。
アンケート調査、インタビューなどのマーケティング調査は、手作業でやっている。
これを電子化すれば、マーケティング部から、金を巻き上げられる。
そこで、マーケティング部にアプローチした
商材は、CRM,BI・・ときたが、泣かずとバズ・・・
ところが、ここでビッグデータときて、売れたわけだにゃ。
そろそろ、お前のおめでたい頭でも、市場規模が見えてきたか
私：はい、わかりました。マーケティングに使える費用がMAX
師匠：そう、今の情報システム部門の３倍などという都市伝説？もあるようだな・・
■ビッグデータでは、業界のパイは伸びない。それがビッグデータの成長の限界
私：師匠、ところで、ビッグデータの話が出てから、データを売るという話
も出てきました。あの市場も、「マーケティングに使える費用がMAX」と
みていいでしょうか？
師匠：いや、もっと小さいと見ている。
仮に、データが２０億して、そのデータを使って１０億しか儲からないとしたら、
そのデータを買うだろうか？
私：経済的な法則では買いません
師匠：「経済的な法則」とは？
私：合理的なという意味です。たしかに、１０億しかもうからないとわかっていたら、
その人は買わないでしょう。でも、今のビッグデータ人気は、何億儲かるかわからない
状態です。４０億儲かると思ったら、買うと思います。
師匠：なるほど、おもしろい。じゃあ、４０億と思って買った会社が、１０億しか
もうからない。それを繰り返したとしたら、その会社はどうなると思う
私：倒産します。
師匠：そこだよ、まさにそこなんだよ、ビッグデータの盲点は！
ビールとオムツの組み合わせという情報を得て、オムツがA店でばか売れしたとする。
いままでオムツを扱っていたB店、C店の売り上げは下がるだろう。
そう見ると、業界的にはどうだろう。業界的にはA+B+Cの合計だ。
これは、ビッグデータ解析にかかわらず、A,B,C店の商圏全体にいる赤ちゃんの数に限定される
つまりね、今のビッグデータ解析は、個店にとって有利なものを解析しているだけなんだよ。
新しい市場を生み出したり、新しい顧客を創造しているものではない。
なので、市場全体で見れば、ゼロサムだ。
ビッグデータでは、業界のパイは伸びない。
それがビッグデータの成長の限界だ。
ということは、現在市場の売上高にたいし、マーケティング費用として使えるだけ
ビッグデータの投資が行われる（＝現状の予算と同じ。対象物が変わっただけ）
このうち、
自社で集めることが困難（自社で集めるより高い費用がかかる）、
そのデータがあることで、解析上、かなり有利になることが明確で、
ビッグデータを買う以外の手法では、入手不可能（アンケートなどではX）
法に触れない（＝個人情報はX)
場合、データが買われる。
つまり、まとめると、
自社のビッグデータ投資（ハード、ソフト、人材）
＋ 購入データ ＜ マーケティング予算
ということになる。だから、市場全体で見ると、「マーケティングに使える費用」
より、小さいはずだ。そんなに投資できないとみている。
SIerさんの口車にのり、多くはハード、ソフト、人材への投資に向かうと思うので
■じゃあ、ビッグデータで儲かる職業は？
私：ということは、ビッグデータでぼろ儲けする人は、いないんですか？
みんな、働きに見合った報酬を得るということでしょうか？
師匠：いや、そうじゃない。ぼろもうけする会社が１社ある。
それが、シスコシステムズだ。
ビッグデータを本当に実現するとなると、インターネット上に莫大なデータ
が流れる。M2Mとかやったら、最悪！IoTとかいったら、回線は(ToT)だ。
そうなると、どうなるか。
ビッグデータに関係ない、会社に重要なデータまで、おかしくなってくる。
回線の帯域がたりないので。
帯域を広くするためには、データセンターとかは、それなりの設備にする必要がある。
この設備費用は、料金に転嫁される。
ユーザーは、重要な情報もインターネットを使って流しているので、とめるわけには行かない
ここがビッグデータとちがうところ。
とめるわけには行かないから、社員のクビを切ってでも、通信代を払って、帯域を確保する。
つまり、通信には、ビッグデータのおかげで、「新たなお金」が落ちる。
これは、最終的には、ルーターを売っているシスコシステムズに行くお金となる。
私：ということは、今データサイエンティストが、もっともセクシーな職業とか言われていますが、
本当は、インフラエンジニアがモテるということですか？
師匠：そのとおり。やっとわかってきたな。
データサイエンティストは、マーケティング屋さんの手下となって、奴隷のように這いずり回るしかない商売だ。
それに対して、インフラエンジニアは、彼らがミスったら、会社の運命を握る大事なデータがなくなってしまうという責任感もあるけど、人から尊敬される職業だ。
「インフラエンジニア」は最強の職種である
といえる。
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