断捨離はデータにも必要! やめられない『データ溜め込み』を見直せ

断捨離はデータにも必要! やめられない『データ溜め込み』を見直せ

ただの酒好きさんからの共有情報です。
<参考:ASCII.jp『やめられない「データ溜め込み」8割超の企業が自覚、ベリタス調査』>

機械学習や強化学習といった「DeepLearning」において、欠くことのできないのは膨大なデータ群。今やそのデータは企業にとっての資産と捉えられ、日夜その集積作業に追われています。
しかし、集めているデータすべてが本当に有益なものばかりなのでしょうか。

私たちショーケース・ティービーにおいても膨大なログデータやレポートデータ、設定データを保持してはいますが、一年以上前のデータに価値を見出すことはをほとんどないでしょう。
「いつか使うかも」は、得てして「いつまでも使わない」ことが大半であることが現実です。

ただ、現場では有用・無用、有益・無益の判断は非常に困難を極めます。
過去のレポートやログデータを一度専門的に分析にかけ、何も導き出せないようならいっそのこと“捨てる”という大英断を下すことも必要かもしれませんね。

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