2013年「エネルギー分野」における「ビッグデータ(BigData)」の「データ(Data)」種類に関する詳細調査

~ 「ビッグデータ(BigData)」時代を睨み、「エネルギー分野」に属するあらゆる「データ(種類)」の網羅的な抽出調査を実施、「エネルギー分野」で活用価値の高い「データ」の徹底探索≪合計1,078件のエネルギー分野×全データ種類を抽出・整理&体系化≫~

【調査対象】

・「エネルギー分野」全般 

【調査方法】

・弊社専門調査員によるオープンデータの収集ならびに、クローズドデータの収集、プラス弊社内データベースの活用により調査・分析を行った。

【調査&レポート期間】

・2013年5月10日(調査開始)~2013年6月5日まで深堀調査を実施した。その後、レポーティング(集計&分析)を実施し、2013年6月6日に集計&分析ならびにコメント化が終了した。

【はじめに】

 2013年度がスタートして早2ヶ月が経ったが、「ビッグデータ(BigData)」 に対する期待や注目度は今まで以上に高まっている。

 中でも、特に最近では医療・ヘルスケア分野、農業分野、交通分野、防犯・セキュリティ分野、HOME分野、食品分野、エネルギー分野などを中心に各分野別、各業界・業種別に「ビッグデータ(BigData)」の「データ種類(各業界・業種別に、どのようなデータ種類が存在し、どのようなデータが今後活用価値の高いデータになるのか?)」ならびに「活用シーン(そのデータを活用した斬新な未来シーン)」について調査&レポート化して欲しい!といった声が高まっている 。
 
 背景にあるのは、 「ビッグデータ(BigData)」を収集・蓄積・保存、解析(マイニング)、活用、予防・予見・予兆・コンサルティングなどの「ビッグデータ(BigData)」関連ビジネスの一連の流れの基となる「データ種類(各業界・業種別に、どのようなデータ種類が存在し、どのようなデータが今後活用価値の高いデータになるのか?)」 を網羅的且つ多層的に把握したい!といった要望・リクエストがある。

 こうした声を受けて、ESP総研では各業界・業種別の中で急速にニーズが高まっている“2013年「エネルギー分野」における「ビッグデータ(BigData)」の「データ(Data)」種類に関する詳細調査 ”をレポート化することとなった。

 この調査報告書が「ビッグデータ(BigData)」関連ビジネスに着眼する全ての皆様のマーケティング活動に貢献できることを心から切に望むものである。

【目次】

?.総括 編 P1

1)大分類&集計・分析(合計 1,078件のエネルギー×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化) P2
2)大分類×中分類&集計・分析(合計 1,078件のエネルギー×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<1>大分類:エネルギー動向・情勢 P3
2)大分類×中分類&集計・分析(合計 1,078件のエネルギー×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<2>大分類:環境負荷情報 P4
2)大分類×中分類&集計・分析(合計 1,078件のエネルギー×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<3>大分類:気象・環境情報 P5
2)大分類×中分類&集計・分析(合計 1,078件のエネルギー×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<4>大分類:最終エネルギー情報 P6
2)大分類×中分類&集計・分析(合計 1,078件のエネルギー×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<5>大分類:一次エネルギー情報 P7
2)大分類×中分類&集計・分析(合計 1,078件のエネルギー×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<6>大分類:二次エネルギー情報 P8
2)大分類×中分類&集計・分析(合計 1,078件のエネルギー×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<7>大分類:水資源・水道情報 P9
2)大分類×中分類&集計・分析(合計 1,078件のエネルギー×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<8>大分類:その他情報 P10
3)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計1,078件のエネルギー×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<1>大分類×中分類:エネルギー動向・情勢×エネルギー動向関連(抽出件数:67件) P11
3)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計1,078件のエネルギー×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<2>大分類×中分類:エネルギー動向・情勢×エネルギー量関連(抽出件数:30件) P12
3)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計1,078件のエネルギー×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<3>大分類×中分類:エネルギー動向・情勢×価格関連(抽出件数:5件) P13
3)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計1,078件のエネルギー×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<4>大分類×中分類:エネルギー動向・情勢×輸入関連(抽出件数:3件) P14
4)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計1,078件のエネルギー×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<1>大分類×中分類:環境負荷情報×CO2・温室効果ガス関連(抽出件数:81件) P15
4)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計1,078件のエネルギー×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<2>大分類×中分類:環境負荷情報×その他(抽出件数:26件) P16
5)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計1,078件のエネルギー×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<1>大分類×中分類:気象・環境情報×環境関連(抽出件数:14件) P17
5)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計1,078件のエネルギー×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<2>大分類×中分類:気象・環境情報×気象・温度関連(抽出件数:47件) P18
6)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計1,078件のエネルギー×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<1>大分類×中分類:最終エネルギー情報×消費・使用状況関連(抽出件数:82件) P19
6)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計1,078件のエネルギー×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<2>大分類×中分類:最終エネルギー情報×消費・使用量関連(抽出件数:88件) P20
6)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計1,078件のエネルギー×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<3>大分類×中分類:最終エネルギー情報×省エネ関連(抽出件数:18件) P21
6)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計1,078件のエネルギー×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<4>大分類×中分類:最終エネルギー情報×その他(抽出件数:30件) P22
7)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計1,078件のエネルギー×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<1>大分類×中分類:一次エネルギー情報×化石燃料関連(抽出件数:78件) P23
7)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計1,078件のエネルギー×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<2>大分類×中分類:一次エネルギー情報×原子力発電関連(抽出件数:6件) P24
7)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計1,078件のエネルギー×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<3>大分類×中分類:一次エネルギー情報×原油・燃料関連(抽出件数:31件) P25
7)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計1,078件のエネルギー×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<4>大分類×中分類:一次エネルギー情報×再生可能エネルギー関連(抽出件数:140件) P26
7)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計1,078件のエネルギー×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<5>大分類×中分類:一次エネルギー情報×その他(抽出件数:20件) P27
8)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計1,078件のエネルギー×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<1>大分類×中分類:二次エネルギー情報×ガス関連(抽出件数:63件) P28
8)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計1,078件のエネルギー×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<2>大分類×中分類:二次エネルギー情報×電力関連(抽出件数:175件) P29
8)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計1,078件のエネルギー×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<3>大分類×中分類:二次エネルギー情報×その他(抽出件数:17件) P30
9)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計1,078件のエネルギー×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<1>大分類×中分類:水資源・水道情報×水資源関連(抽出件数:11件) P31
9)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計1,078件のエネルギー×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<2>大分類×中分類:水資源・水道情報×水道関連(抽出件数:27件) P32
10)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計1,078件のエネルギー×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<1>大分類×中分類:その他情報×※中分類なし(抽出件数:19件) P33

11)エネルギー分野×詳細なデータ種類・情報内容(大分類・中分類・小分類) Lowデータ <合計:1,078件> P34

奥付け

【ISBNコード】

ISBN978-4-907048-26-6 C2034

【企画・調査・分析・レポーティング・監修・編集】

1)企画・監修・編集:ESP総研 村岡 正悦
2)調査・分析・レポーティング:ESP総研 田嶋 樹里

【トータル・ページ数(報告書)】

・51ページ
<調査レポート一覧はこちら>

試読希望・お問い合わせ・お申し込みについて

【資料名】 『2013年「エネルギー分野」における「ビッグデータ(BigData)」の「データ(Data)」種類に関する詳細調査』
【頒価】 PDF(CD-R)*Excel(集計&加工用Lowデータ)も添付:本体価格100,000円+税<※全てカラーですが、目次タイトルリンク設定は行っていません。>
【発刊日】 2013年6月6日

【報告書体裁】 A4版 PDF(CD-R)*Excel(集計&加工用Lowデータ)も添付
【ページ数】 合計51ページ
【担当部署】 株式会社 ESP総研 出版部
TEL:03-5762-8136
FAX:03-5762-8036
【お申し込み方法】 <申込フォームはこちら>
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