業界での勝ち組になるためのビッグデータの取り組み～ここから始めよう！～

ビッグデータ活用の始め方・進め方セミナー
業界での勝ち組になるためのビッグデータの取り組み～ここから始めよう！～
日本アイ・ビー・エム株式会社
システム製品事業本部テクニカル・ソリューション
システムズ&テクノロジー・エバンジェリスト
石井旬

© 2014 IBM Corporation
ご説明内容
1
2
3 ビッグデータを様々な角度から見るビッグデータ活用の始め方・進め方分析力を武器とする企業になるために

基本：ビッグデータをデータから見ると？
ビッグデータは、その取り扱うデータの特性から見ると、従来とは異なる性質のデータを扱っていることがわかります。
Volume（量）
処理すべき、もしくは蓄積するデータ量が膨大になり、テラバイトからエクサバイト、更にそれを越える単位となる
Velocity（速度）
やってくるデータを蓄積せずに処理、しかもこれまでの秒単位からミリ秒単位以上のレスポンスが要求される
Variety（多様性）
構造化データ以外にも、テキストや音声、動画などの従来分析の対象とならなかった非構造化データを分析の対象にする
Veracity(不確実性）
曖昧、ノイズ、重複、意味のないデータなどの不確実性が増したデータから価値を抽出する必要がある

ビッグデータの時代になって分析手法も変わってきています。
基本：変わってきた分析手法ビッグデータ
データ
集中化
見える化
シミュレ
ーション
高度な
予測
リアルタイム
一見関係ないと考えられていたデータもあわせて分析
定型のレポーティング
分析し続けて最適化を求める● 従来の情報活用（DWHやBI）ビッグデータ時代の分析
数学や統計の活用で予測
多次元解析、ドリルダウン
自由な検索と結果のダウンロード
テキスト/音声/画像/
センサーなどのデータを分析
可視化
予測･最適化
ダッシュボード
販売や生産の状況たった今の状況を見たい
気象や地理情報も一緒に売上予測
TwitterやFacebookでは
うちはどう言われている？

本質: ディープ･ナレッジ（深層知識）
表層的な知見ではなく、データの背後にある“潜在的”な関係性や構造の変化や有効性を含めた深い知識
これを活かして、手元にあるデータと世の中に存在する膨大なデータを横串に刺して、そのデータの全体像をいち早く俯瞰することが次世代データ活用の最大のポイント
ベストプラクティス
事業運営
個客応対
新たな知見
リスクや異常の検知
出典：ProVISIONNo.78特別インタビュー
ビッグデータの深層を斬りだす～学習理論がえぐる「ディープ・ナレッジ」東京大学大学院情報工学系研究か想像情報学専攻教授博士（工学）山西健司氏

モバイル
ソーシャル
クラウド
アナリティクス
モバイル、ソーシャル、アナリティクス、クラウドが今、融合する時
組み合わせることで、顧客や市場に新たな価値を提供、事業の課題を解決・・・
トレンド: どこへ向かっているのか

基幹データ
周辺データ
外部データ
基幹システム
周辺システムや外部のデータ
可視化
最適化
予測
どうやれば最高の成果を達成?
最高の成果でかつ、
変化に対応?
何が起こる?
この傾向が続くと
どうなる?
予測し続けるには？
何が起こった？
どのくらい、
どこで?
何が原因?
必要な
アクションは?
シミュレーション
予測
予測モデル
最適化
確率最適化
その前に、経営に貢献するデータ活用とは？
データを使って、より良い経営判断を支援する、商品やサービスを差別化する、社会に貢献する、ということ
＋
社内外のビッグデータ
データの整理・統合
・数字
・テキスト
・画像
・音声
・動画保存検知推測

ビッグデータ始め方・進め方ロードマップ
経営に貢献できる活用シナリオを複数挙げ、パイロットによる確認と
情報活用インフラ整備を並行して行うアプローチが効果的です。
ビッグデータ
活用シナリオ
事例テクノロジー
情報活用基盤整備
本格展開
プロジェクト
中計貴社・業界の課題
パイロット
•実装シナリオ選定プロジェクト
•分析能力の育成
DWH
•優先シナリオ実装
•ROIや実現性検証
•ビッグデータ基盤の段階的整備
•必要なテクノロジーを知る
•経営施策を支援する
網羅的な活用シナリオ群

貴社の経営施策に貢献するビッグデータ活用を立案・整理します。
ビッグデータ活用シナリオ策定フレームワーク
重点経営施策
顧客体験の高度化
基幹事業の成長維持
「売れる」商品開発
戦略的視点
店舗やネット、モバイル、コールセンターなど様々なチャネルでお客様情報を共有
お客様の嗜好にあった新たな顧客体験の創造と提示
過去のベストプラクティス活用による受注率の向上
顧客行動を視野にいれた店舗運営の最適化
製造工程のダウンタイム削減
「お客様の声」をより網羅的に活用してニーズ捕捉
トレンドや嗜好の変化に追随する商品開発の仕組みの導入
予測・最適化
モバイルやネットを活かした顧客へのプッシュ型マーケティング
顧客の購買データからのより効果ある顧客セグメンテーション
顧客の購買行動分析に基づくマーケティング
見積もりの受注率を高める「受注レシピ」
POSデータを活用した店舗運営の最適化
販売チャネルや代理店の審査の効率化・高度化
消費者とのコラボレーションによる商品開発の仕組み
ソーシャル・メディアの投稿から、世の中のトレンドや消費者の嗜好の変化を捉える先回り商品開発
可視化
店舗/Webなどに散在する顧客情報の統合
取引や顧客の情報を一元的に集約するDWH整備
店舗や工場など業務現場で発生する様々なデータの見える化・共有化
基幹事業のビジネス状況の経営指標（KPI）に応じた可視化
蓄積され寄せ続けられる「お客様の声」分析によるニーズ捕捉

基幹取引の過去のベストプラクティスを活用し受注率を向上します。
成功パターンの予測や発見
非定型照会
高速レスポンス
一覧性の高いダッシュボード
様々なデータを集めて瞬時に処理
DB2 BLU Acceleration
インメモリー/カラムナー
見積もりの受注率を高める「受注レシピ」
受注率を高める「受注レシピ」
見積書
見積書
見積書
類似見積もりの発見
過去の出荷状況確認
「流れ品」の発見
受注！
【求められる新たなシステム要件】
コンタクト・センター
使いやすさカストマイズ性

POSデータを活用した店舗運営最適化
1.購買事実に基づく店舗グループ化
 POSデータで店舗の売れ筋や来店顧客を
分析し、似ている店舗を同じクループに
3.新しい店舗グループ運営
 自店舗が所属する店舗グループの売れ筋
値に併せて品揃え
4.改廃の結果検証
 商品改廃の結果、効果を確認
・・・
・・・
ｸﾞﾙｰﾌﾟ1 ｸﾞﾙｰﾌﾟ2 ｸﾞﾙｰﾌﾟ3 ・・・
緑茶350ml 23 65 82
ウーロン茶350ml 20 75 80
商品店舗グループ別PI値
店舗
ｸﾞﾙｰﾌﾟ2
「店舗ｸﾞﾙｰﾌﾟ2」
の品揃え
A店
店舗グループ2 店舗グループ1
店舗グループ3
2.店舗グループ別に売れ筋値を算出
店舗グループで売れている商品を数値化
クラスター分析の活用
－売れている商品
－時間帯別客数、など
3.5 3.7
改廃前改廃後
飲料カテゴリーPI値ベネフィット
各カテゴリーPI値の向上
↓
販売数の向上（売上拡大）
(*)PI値（Purchase Index）＝販売数÷客数×1000
RFM分析や併売分析から始まったPOSデータ分析は進化を続けています。

貴社のビッグデータ始め方・進め方のための、
各種ワークショップを用意しました
ご紹介したアプローチを貴社で効果的にご活用いただくために、各種ワークショップを
用意しました。実績のあるフレームワークで、必要に応じてご選択いただけます。
ビッグデータ
活用シナリオ
事例テクノロジー
情報活用基盤整備
本格展開
プロジェクト
中計貴社・業界の課題
パイロット
•実装シナリオ選定プロジェクト
•分析能力の育成
DWH
•優先シナリオ実装
•ROIや実現性検証
•ビッグデータ基盤の段階的整備
•必要なテクノロジーを知る
•経営施策を支援する
網羅的な活用シナリオ群
【ビデータ活用】
ビジネスシナリオ策定
ワークショップ
 ご紹介したフレームワーク
 多くの業種・業態での実績
【ビッグデータ活用】
実データ分析トライアル
 SNS分析、購買データ分析、故
障予兆分析、リスク分析など
【ビッグデータ活用】
インフラ検討
 実績あるビッグデータインフラ
検討フレームワークを利用

分析力を武器とする企業に「今」なるために
①貴社のビッグデータ活用シナリオを具体的に考える
②実データを使って、スモールスタートや、小規模トライアルを、できれば複数実施する
③テクノロジーや事例について研究し、自社に必要なものを、企業システム全体に組み込む
新たな経営資源である「データ」を武器にして経営に貢献し、市場や顧客に新たな価値を提供

16
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、DB2、およびWatson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。

業界での勝ち組になるためのビッグデータの取り組み～ここから始めよう！～

Recomendados

Recomendados

Mais conteúdo relacionado

Destaque

Destaque (20)

Semelhante a 業界での勝ち組になるためのビッグデータの取り組み～ここから始めよう！～

Semelhante a 業界での勝ち組になるためのビッグデータの取り組み～ここから始めよう！～ (20)

Mais de IBM Systems @ IBM Japan, Ltd.

Mais de IBM Systems @ IBM Japan, Ltd. (6)

Último

Último (12)

業界での勝ち組になるためのビッグデータの取り組み～ここから始めよう！～