これからの分析業務はフル・マネージド環境で

Slides:



Advertisements
Similar presentations
1 アップデート 株式会社アプライド・マーケティング 大越 章司
Advertisements

CMU2005 海外エンジニアリングワークショップ参加報告書 1 「真の要求を見極めろ!」: teamB 要求定義をどう捉えるか ● 要求定義とは何か? 製品には、顧客の望むことを正しく反映させる必要がある。 そのために必要なものが要求仕様である。 すなわち、要求仕様とは、顧客と製品を結ぶものであり、これを作ることが要求定義である。
データベースの基礎知識 ACEESS の基本操作. データベースの基礎知識 データベース  特定のテーマや目的に毎のデータの集合体 データベースソフトウェア  データベースを作成、管理するソフトウェアの総 称 Oracle(Oracle) IBM(DB2) Microsoft(SQL Server)
Oracle Application Express アーキテクチャ. © 2009 Oracle Corporation アーキテクチャ概要 データベース 9iR2 、 10g 、 11g 、 XE 内に統合 メタデータ駆動型 APEX リスナー、組込みゲートウェイ、または ModPLSQL を使用.
1 会社名: 氏名: 日付: 会社名: 氏名: 日付:. 2 内容 企業のセキュリティ対策状況 ユーザー管理の重要性 ユーザー管理製品 市場状況 Active Directory とは Active Directory 利用に最低限必要な準備 ユーザー管理のご提案内容 最初の取り組み:ユーザー情報の統合管理.
本プレゼンテーション ( 以下、本書 ) で提供されている情報は、本書が 発表された時点における Microsoft の見解を述べたものです。市場 ニーズの変化に対応する必要があるため、本書は記載された内容の実 現に関する Microsoft の確約とはみなされないものとします。また本 書に記載された情報の正確さについて、保証するものではありません。
Web アプリをユーザー毎に カスタマイズ可能にする AOP フレームワーク
  IronKey セキュアデバイスWEBサイト 
ネットアイキュー/ノベル パートナーカンファレンス2016
テクてく Lotus 技術者夜会 – ザ・デベロッパー編 BoF: Lotus Symphony におけるアプリ開発について
仮想テープライブラリ クラウド環境で利用できるテープバックアップの代替サービス 簡単な図 (網羅性より象徴性)
Docker.
SaaS (Software as a Service)
パイプラインパフォーマンス管理 SAP Best Practices.
電子社会設計論 第11回 Electronic social design theory
IM、プレゼンス、連絡先 IM 要求に応答する プレゼンスを設定または変更する ユーザーを検索する
FOODS eBASE Cloudプラットフォームで構築
リスク評価 ・管理技術開発 有害性評価手法 暴露評価手法 リスク評価手法 リスク管理手法 化学物質総合管理分野のロードマップ(1) (目標)
PaaSの起源とxaaSの今後.
事業計画 発表者名 | 会社名.
ビジネスパターンに基づく クラウドシステムのサービスレベル設計
『必要な情報を、必要な人に、すばやく、効果的に提供する』
顧客/コンタクト管理 SAP Best Practices.
垂直統合システム / Converged System
Splunk(スプランク) システム管理業務でこんなお悩み・・・ありませんか? そんなお客様の課題を・・・
~スマートフォン利用~ 店舗管理システムのご提案 サイボウズ中国.
Windows Summit /8/2017 © 2010 Microsoft Corporation. All rights reserved. Microsoft, Windows, Windows Vista and other product names are or may be.
政府情報システムのコスト削減の 取組状況について
1 2 ワークスタイルを変えるOffice変革 クラウド導入をサポートする Microsoft CSPプログラムのご案内
Accessでできる 「サーバー・データベースシステム構築」のご紹介
導入段階.
「設計~生産準備~製造~販売~保守・保全」 まで
Oracle APEX Forms変換の概要
2017年度 情報技術マップ調査 ITディレクトリの構成とSI要素技術
SQL Server Fast Track Data Warehouse 検証支援キャンペーン
生産ライン情報管理システム.
ERPとグローバル展開 © , all rights reserved by NetCommerce & applied marketing.
アップデート 株式会社アプライド・マーケティング 大越 章司
IBM Watson Explorer v.11 先進の検索・分析ソリューション 【A3-1】 日本アイ・ビー・エム株式会社 河村忠明
SOA基盤製品 「見る、聞く、体験する SOAノウハウツアー」
Windows Summit /24/2019 © 2010 Microsoft Corporation. All rights reserved. Microsoft, Windows, Windows Vista and other product names are or may be.
オープンソース開発支援のための ソースコード及びメールの履歴対応表示システム
SQL Server ソリューション解説セミナーのご案内
オープンソース開発支援のための リビジョン情報と電子メールの検索システム
IoT活用による糖尿病重症化予防法の開発を目指した研究
本フォーマットに従い、提案する研究開発の説明資料を作成してください。
シスコの保守運用サービス シスコシステムズ合同会社 2016年1月.
業務課題の改善に向けた必要データ コンサルティング
会社名 ビジネス プラン プレゼンテーション.
豊富な投影法 座標系をまず設定する必要があります。地球面から平面への投影法,縮尺などをまず選びます。
ビジネス プロジェクトの計画 発表者名 | 会社名.
[ 改訂版 ] シスコシステムズ合同会社 2017年1月.
PaaSの起源.
顧客管理、商談活動、フィードバック、 資産形成を通じて、顧客と長期的な関係を
資料2-2 平成26年度 第2回技術委員会資料 次年度検討テーマ案
+ = Basic Microsoft Azure 活用講座 (無償ワークショップ) 選ばれたお客様だけに、いまだけ無償でご提供
PA PAX パスポート・アドバンテージ パスポート・アドバンテージ PA パスポート・アドバンテージ・エクスプレス PAX +
Azure 上での 大規模 CAE ベンチマークをご支援します
「モノ」を見失わずに回収できる! 温度・加速度管理付 追跡サービス
製品またはサービスの販売 サブタイトル.
Db2 Warehouse on Cloud Db2 on Cloud フルマネージドサービス提案時の注意点
顧客が今求めていることを 捉えアクションを
平成30年度 情報技術マップ調査 ITディレクトリの構成とSI要素技術
資料3-2 平成26年度 第3回技術委員会資料 次年度テーマの検討
データ中心システム設計方法論“DATARUN” 
マーケティング.
フェールオーバーとリカバリの人的資源を75%削減
災害対策や計画停止でも止まらないサーバーを可能にします。
AD2 トレーディングデスク ご紹介資料.
古いサーバーが 金食い虫になっているかも? こんな会社 はご注意! 1 追加、追加でサーバーが増えている
Presentation transcript:

これからの分析業務はフル・マネージド環境で 【A3-2】 分析 100%、運用 0% これからの分析業務はフル・マネージド環境で 日本アイ・ビー・エム アナリティクス事業 クラウドデータサービス・テクニカルリード インフォメーション・アーキテクト 野間愛一郎

データを活用する事で得られる価値 リアルタイムの 交通量予測とコントロール 不正行為やリスク防止 顧客の行動予測 センチメント分析 ネットワーク分析 故障予測 品質の向上 購買予測

お客様のコメント データを分析する環境は既に持っている 分析対象が多くなり基本的な属性しか分析できていない データの粒度を上げれば分析精度が向上するのは予想できる より粒度を高めたデータを取得出来るが格納する領域が不足しており、 手を付けていないだけだ 新しいデータとつきあわせた場合にどのような気づきがあるかわからない 分析環境を占有で利用出来ればもっと分析の生産性が高まる 新しいサービス開発が優先でデータ分析に対して時間が取れない

様々な分析のニーズ データ コグニティブ 経験に基づきどう変化していくか? ビジネスルール どうすれば最高の結果を成し遂げられるのか? 予測分析 何が起こりえるのか? データ セルフサービスBI 何が起こっているのかを横断的に参照しインサイトはあるか? 複数のデータソースを自由に検索/分析 ダッシュボード・BIレポート 何が起こっているのか?(集められたデータを参照) 可視化と検索 どのようなデータがあるのか?

データ利活用に対するニーズの変化

事例:流通業のお客様 分析の生産性を上げたい。様々な分析手法を試行したい お客様サイト IBM Bluemix @ 東京データセンター 分析ツール お客様データセンター 分析サーバー ETL処理 既存 データベース On-premises 分析用 SaaS dashDB IaaS (お客様) SaaS Managed

事例:流通業のお客様 オンプレミスのデータをクラウドに切り出し マーケティング部門が自由に分析 約2ヶ月で構成 お客様サイト IBM Bluemix @ 東京データセンター 分析ツール お客様データセンター 分析サーバー ETL処理 既存 データベース On-premises 分析用 SaaS dashDB IaaS (お客様) SaaS Managed

事例:製造業のお客様 溜まったデータが活用出来ていない 増えた装置のデータを収集出来ていない 分析した効果についてやってみないとわからない お客様サイト IBM Bluemix @ 東京データセンター センサーデータ On-premises お客様サイト SaaS Managed リアルタイム 可視化ツール NoSQL SaaS Cloudant

事例:製造業のお客様 2ヶ月間の検証を実施 センサーデータをクラウドデータベースに収集・統合 可視化ツールを2週間で作成 お客様サイト IBM Bluemix @ 東京データセンター センサーデータ On-premises お客様サイト SaaS Managed リアルタイム 可視化ツール NoSQL SaaS Cloudant

事例 「IoTを用いてお客様を理解する ~運転行動データの活用で安心安全を実現 ~」 株式会社本田技術研究所 四輪R&Dセンター 感性価値企画室 主任研究員 小川 努 様 https://ibm.co/2pdDztn

事例:株式会社ワイヤ・アンド・ワイヤレス On-premises ビジネスにスピードを求める データ量の増加にパフォーマンスが追いつかない IaaS (お客様) SaaS Managed IBM Bluemix 東京データセンター Amazon Web Service@東京 お客様サイト ETL処理 データ変換 リルタイム連携 クラウド オブジェクト ストレージ 分析ツール NoSQL SaaS Cloudant 分析用 SaaS dashDB 訪日外国人観光客の行動をダイナミックに分析可能なデータ集約基盤をIBM CloudantとIBM dashDBで構築 https://ibm.co/2oCSGeb

事例:株式会社ワイヤ・アンド・ワイヤレス こちらをご参照ください https://ibm.co/2oCSGeb On-premises IaaS (お客様) SaaS Managed IBM Bluemix 東京データセンター Amazon Web Service@東京 お客様サイト ETL処理 データ変換 リルタイム連携 クラウド オブジェクト ストレージ 分析ツール NoSQL SaaS Cloudant 分析用 SaaS dashDB

セルフサービス データ分析、トライアル、アジャイル開発環境に必要なプラットフォーム要素 すぐれた技術 新しい技術を体験 すぐに実装出来る 利用環境に応じた 構成変更が容易かつ短期間にできる サーバー停止などの リスクが低く 運用が容易 オープンソース テクノロジー ハイブリッド アーキテクチャー

フル・マネージド・サービス 障害監視、バックアップ、セキュリティパッチの適用、 バージョンアップなどをIBMが実施 基盤の構築・ 運用等 基盤の構築・ 運用等 OS およびデータベース・ソフトウェアのインストール セキュアな接続 データの暗号化とキーの定期的な更新 継続的な OS および データベース・ソフトウェアのメンテナンス 日次バックアップの自動化 24 時間体制のモニタリングと ハードウェア、ソフトウェア障害後の再起動 継続的なリスク評価とセキュリティー監視 IBMのマネージドサービスでカバーする範囲。 業務開始までの時間を短縮し、 一連の作業品質を平準化する マネージド・サービスなし(オンプレ等) フル・マネージド・サービス

データを使えるようになるまでの時間を高速に LOAD & GO コンセプト データが活用出来るまでの時間が重要 従来のデータベース環境 デザインやチューニングが必要 1. 表を作成 2. データをロード 分析用SaaS dashDB の例 1. データベース設計   データ分割   圧縮   テーブル設計 2. 表の作成 3. データをロード 4. 索引作成 5. 統計情報更新 6. チューニング作業 すぐにデータを利用できる ユーザーの思考を妨げない! 繰り返しの 作業

次へのステップ データ 質の高いデータが必要 コグニティブ 経験に基づきどう変化していくか? ビジネスルール どうすれば最高の結果を成し遂げられるのか? 質の高いデータが必要 予測分析 何が起こりえるのか? データ セルフサービスBI 何が起こっているのかを横断的に参照しインサイトはあるか? 複数のデータソースを自由に検索/分析 ダッシュボード・BIレポート 何が起こっているのか?(集められたデータを参照) 可視化と検索 どのようなデータがあるのか?

80% 84% 9 10 次へのステップ are unable to collaborate on common data say fragmented data gets in the way 84% require faster data and analytics to compete 9 10 more than out of 80% :協力して共通のデータを利用できない 84% :データが断片化されている 9/10 :データ分析のスピードは競合他社に対する優位性となる 出典:Harvard Business Review IBM Analytics © 2017 IBM Corporation

Make data simple and accessible to all IBMの役割 IBM Analytics © 2017 IBM Corporation

IBM が考える分析プラットフォームアーキテクチャ データ管理・ガバナンス セキュリティ プラットフォーム

IBM が考える分析プラットフォームアーキテクチャ データソース 統合 分析用の データリポジトリ データの活用・発 見

データ利活用の迅速化 データの利用開始までに時間がかかる データの要求から活用までの時間が短縮 Before After 2121 データ 利用者 システム 開発者 オーナー データ 利用者 システム 開発者 オーナー 要件 要件 要件 定義 利用 利用 利用 カタログ セルフ サービス ETL 開発 調整 調整 (必要な場合) データ 提供 2121

Dev Ops ModelDev AnalyticsOps 安定したパフォーマンスの提供 スケーラビリティ 反復 ModelDev AnalyticsOps 継続 モデル開発 モデルのデプロイメント

AnalyticsOps を実現する IBM のデータ活用プラットフォーム Watson Data Platform 繋げる 活用する 加速する 必要なデータに 容易に接続 アジャイル開発 オープンテクノロジーの活用 プロトタイピングにより データを活用 本番環境へ適用 分析精度を高め ビジネスを加速 IBM Analytics © 2017 IBM Corporation

“Make Data Simple and Accessible” 現環境は… “Make Data Simple and Accessible” 用途に応じた選択肢があるか? データの場所に応じた選択肢があるか? 接続・結合方法の選択肢はあるか? データは自由に移動できるか? データを自由に表現・組み合わせることができるか? 新しい技術を適用しやすいオープンな環境になっているか?

今日から始められます データの活用までの時間を早くする IBM のデータ活用プラットフォーム Bluemix https://ibm.co/2pbIrS2 dashDB https://ibm.co/2oCEdPj LOAD & GO! まずは体験ください!

Analytics Café 期間限定オープン! 皆様とIBMのエキスパート達による無料お悩み個別相談会 開催日時:6月2日(金) / 6月7日(水) / 6月15日(木) 10:00-11:30, 13:30-15:00, 15:30-17:00 各回1社様限定、完全予約制(5名様まで) 場所:IBM箱崎本社 受付:4月27日〜5月17日 (定員になり次第締め切り) お申込みは、IODTODAY@jp.ibm.com   まで! お申込時は以下を記載ください。 お名前 会社名/ご所属/お電話番号 ご相談のテーマ 1つ選択ください(データ蓄積 / データ取得・整備・ガバナンス / データ分析・活用 / アプリへの適用)

ワークショップ、セッション、および資料は、IBMまたはセッション発表者によって準備され、それぞれ独自の見解を反映したものです。それらは情報提供の目的のみで提供されており、いかなる参加者に対しても法律的またはその他の指導や助言を意図したものではなく、またそのような結果を生むものでもありません。本講演資料に含まれている情報については、完全性と正確性を期するよう努力しましたが、「現状のまま」提供され、明示または暗示にかかわらずいかなる保証も伴わないものとします。本講演資料またはその他の資料の使用によって、あるいはその他の関連によって、いかなる損害が生じた場合も、IBMは責任を負わないものとします。 本講演資料に含まれている内容は、IBMまたはそのサプライヤーやライセンス交付者からいかなる保証または表明を引きだすことを意図したものでも、IBMソフトウェアの使用を規定する適用ライセンス契約の条項を変更することを意図したものでもなく、またそのような結果を生むものでもありません。 本講演資料でIBM製品、プログラム、またはサービスに言及していても、IBMが営業活動を行っているすべての国でそれらが使用可能であることを暗示するものではありません。本講演資料で言及している製品リリース日付や製品機能は、市場機会またはその他の要因に基づいてIBM独自の決定権をもっていつでも変更できるものとし、いかなる方法においても将来の製品または機能が使用可能になると確約することを意図したものではありません。本講演資料に含まれている内容は、参加者が開始する活動によって特定の販売、売上高の向上、またはその他の結果が生じると述べる、または暗示することを意図したものでも、またそのような結果を生むものでもありません。 パフォーマンスは、管理された環境において標準的なIBMベンチマークを使用した測定と予測に基づいています。ユーザーが経験する実際のスループットやパフォーマンスは、ユーザーのジョブ・ストリームにおけるマルチプログラミングの量、入出力構成、ストレージ構成、および処理されるワークロードなどの考慮事項を含む、数多くの要因に応じて変化します。したがって、個々のユーザーがここで述べられているものと同様の結果を得られると確約するものではありません。 記述されているすべてのお客様事例は、それらのお客様がどのようにIBM製品を使用したか、またそれらのお客様が達成した結果の実例として示されたものです。実際の環境コストおよびパフォーマンス特性は、お客様ごとに異なる場合があります。 IBM、IBM ロゴ、ibm.com、Bluemix、Cloudant、dashDBおよびSPSSは、 世界の多くの国で登録されたInternational Business Machines Corporationの商標です。他の製品名およびサービス名等は、それぞれIBMまたは各社の商標である場合があります。現時点での IBM の商標リストについては、www.ibm.com/legal/copytrade.shtmlをご覧ください。