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データ分析が開く企業の未来 - すでに始まっているビッグデータの活用

講演資料
by

Norihiko Nakabayashi

on 27 October 2014

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Transcript of データ分析が開く企業の未来 - すでに始まっているビッグデータの活用

データの統合
どの有名人に同行を求めるか?
分析規模:3箇所のデータセンターで2000ノード
分析処理:4GB/毎秒
分析速度:10,000リクエスト/毎秒
2012年11月6日
バラク・オバマ大統領
オバマ大統領の選挙戦略
最も効果の高いCM枠は?
選挙資金集めの文面は?
全米に分散していた支援者
リストを
18ヶ月かけて統合
効果測定・フィードバック
ソーシャルメディア・ブログで取り上げられた数
©NASA
無線ICタグ
©Laughing Squid
多種多様なデータ形式で情報が蓄積
センサーデータやマシンデータが生み出す
巨大な情報ストリーム
交通データ
金融データ
スマートフォンの普及に
伴う多様なSNSの登場
相関関係の探索・発見
スポーツ用多目的車
(SUV)を所有
し、
最近
ビジネススーツを購入
した
50 歳以上の白人男性
居間に聖書
現代絵画
の確率が高い
共和党支持
民主党支持
分析に基づく
具体的なアクション
集まった資金
膨大で不確実なデータから
どのように価値を引き出すか
2012年 英オックスフォード大学とIBMの共同調査レポート
データ分析による競争優位の実現
データ分析によって競争優位を
確保していると答えた企業の割合
Veracity
Velocity
Volume
Variety
情報
音声通信
データ通信
携帯電話
インターネットの登場
従来のデバイスにない特徴
直感的
なユーザーインターフェース
コンピューティングと通信の
融合
メインフレーム
ミニコン・オフコン
パソコン
イノベーション=
業務の効率化
コンシューマライゼーション
ソーシャルメディアの登場
11億人と繋がるFacebook
2年でユーザー数が全世界で5億人を突破したGoogle+
この世界では一分ごとに
Youtube -> 48時間分アップロード
Twitter  -> 10万のツイート
Facebook -> 68万の投稿
顧客の嗜好、ライフスタイル
トレンドの変化
ビジネスのあり方
10年前には考えられなかった速さで変化
どんどん複雑化
どんどん加速
コンシューマ
ライゼーション
様々なデバイスやサービスが
有機的に繋がる世界
ビジネスにおいて
無視できない要素
クラウド
コンピューティング
インターネット
ユーザー数
5億人
2001年
スマートフォンの登場
25万人以上が集まった
エジプトのデモ(2011年)
© Essam Sharaf
アラブの春運動
5億人
インターネット
ユーザー数
23億人
2012年
一企業でも取り扱う情報量はペタオーダーへ
ビッグデータに集まる注目
半数が顧客成果
Q.ビッグデータ活用のためにどのような取り組みをはじめていますか?
準備
検討
試行
実行
観測データ
研究データ
©CERN
既存の構造化されたデータ
ソーシャルメディア
Webサイト
ニュースサイト
ドキュメント
写真・画像
動画・音声
地図情報・位置情報
売上管理システム
財務管理(ERP)
顧客管理(CRM)
業務システムDB
物流管理(SCM)
在庫管理システム
RFID
医療データ
人口データ
ストリーム分析
リアルタイム分析
生産管理システム
気象データ
ビッグデータ
分析のはじめ方
顧客分析をスタート地点にする
利益に繋がる
競争優位の獲得に繋がる
ビッグデータを活用して
達成したい目標を定義する
組織における
ビジョン、戦略を明確
にする
現在のビジネス上の
課題を明確
にする
膨大なセンサーデータを「個」に応用する
これまでは不可能とされた
精密なバイタルサインの取得
2010年 アルテミスプロジェクト
カナダ・オンタリオ工科大学
合併症や院内感染を防ぐためには
24時間以内の異常発見
が求められる
血圧、心拍数、呼吸、体温を筆頭に無数のバイタルサインをモニタリング
毎秒1000項目を超える
データがセンサーから生成
IBM ワトソン研究所
ビッグデータ分析の活用
医学・医療技術の発展
カナダ・トロント大学
”我々が直面する課題は、
データが多すぎる
という
事です。多忙を極めるNICUにおいて、提示される
情報をすべて吸収し、治療に反映するには
人間が処理できるキャパシティを超えてしまっている
のです”
トロント大学 アンドリュー・ジェームス医師
様々な医療機器や
センサーからの情報
蓄積された大規模な情報から、
より深い分析
を実行
データ統合
分析モデル
として登録
Data Mining
(相関関係の発見)
例)
動脈血酸素飽和度<85%
観血的動脈血圧の20秒平均<在胎週数


心肺停止の兆候
これまでよりも6時間~24時間、
早期に処置を施すことが可能に
リアルタイムに異常を検知
Database/
Warehouse
新生児集中治療室(NICU)
より複雑なデータ
オープンデータ
センサーデータ

コールセンター
音声記録
4つの”V”
データの統合
ビッグデータエンジン
ビッグデータの特徴
あいまいで不確実な情報
知識の収集
市場の観察
戦略と計画の立案
パイロット運用
部門別運用
複数の部門で
高度な分析
非構造化
データ分析
M2M
ソリューション
アナリティクスと意思決定の管理
ビッグデータ・エンジン
ビッグデータ・インフラストラクチャー
情報統合と情報ガバナンス
Hadoop
システム
ストリーム・
コンピューティング
データ・
ウェアハウス
アクセラレーター
可視化
と検索
アプリケーション開発
システム
管理
IBMのビッグデータプラットフォーム
どのようにしてビッグデータを活用するのか
ビジネスの世界ではどの
ように活用されているのか
ビッグデータ分析で企業の未来を開く
電話が途中で切れる
新規顧客
との会話で、途絶する
情報を統合し、顧客を
「個」のレベルで分析
することで、その顧客が持つ潜在的な不満を事前に解消し、
ロイヤリティを高める
ことが可能になる
ある携帯キャリアの顧客、ビルさんの事例
ダッシュボードがビルさんと早めに
コミュニケーションを取るよう
警告
ビルさんに関する様々な情報が統合され「個」の
レベルで分析ができるように環境が整備されている
推奨されるアクションと、離反を食い止められる確率を数値化
通話の途絶がなく、ビルさんのモバイル使用状況、
使用用途に最適な端末を抽出提案
ビルさんだけのスペシャルオファーを提示し、ビデオチャットで直接説明する環境を準備
スペシャルオファーの説明だけでなく、
ビルさんとの会話から得られたキーワードを元に、
さらに適した機種を提案
データウェアハウス
構造化データ分析
ビッグデータエンジン
分析において重点的に投資する領域は?
2012年調査 IBM Global CEO Study
CEO 1709名
「個」のレベル
で顧客に応対する
情報をストリームのまま、
リアルタイムに解析
IBMのビッグデータ分析
最初の活用シナリオ

① 社内に分散した業務システムのデータを
  統合し、
分析可能な環境を構築
する
② これまでにない情報ソースを活用する
  ことで
視点を広げる

③ これまで活用できなかったデータから、
  早期の予測と素早いアクションを実現
集会に来てくれた人の数
完全なビッグデータ分析へ拡大
パーティの主催を誰にするか?
分析
主導
70%以上の企業が準備・検討段階
大規模非構造化データの分析
超大量データの
リアルタイム分析
既存の構造化データを統合的に分析
規模・種類・権限の異なるデータを統合
SNSデータ、
マシンデータ、
時系列データ、etc
フレームワーク
分析モデル
相関パターン
既存契約内容
契約者分類
趣味・嗜好
利用状況サマリー
支払状況
顧客プロファイル
即座にビルさんの最寄りのショップにuPhoneを準備
使い方の詳細説明、
セットアップサービス
ビルさんの情報はアップデートされ、再び顧客サービスに生かされる
データの自由な探索
業務に合わせた
柔軟なソリューション
検討を今すぐ試行に移すことが重要
ビッグデータ活用
最初の一歩へ!

あいまいな情報から精度の高い洞察を獲得する
IBMの技術と経験はすでに多くの分野で応用
データセンター
地図・GPS情報
動画
写真・画像
Webサイト
再選
オバマ大統領の選挙戦略に見る
ビッグデータ活用のポイント
割引よりもアップグレード
聖書と現代絵画
血圧と在胎週数
データサイエンティストやITシステムなど、
部門個別の取り組みだけでは成功しない。
会社としての
戦略的な取り組み
が必要
建築事務所経営
海外との取引多数
海外出張も多い
超大規模
超大規模
超高頻度
超高頻度
多種多様
多種多様
あいまい
あいまい
M2Mのデータ処理
"実世界でのビッグデータの活用"
世界各国の様々な業界
1140名から調査
無料で公開中
事例シナリオ
「個」のレベルの顧客対応
分析モデルやパターン
成功者に共通する
“9つの取り組み”

その結果超大規模の分析が実行可能に
リアルタイムに異常を検知
j.mp/xldriver
スマホでここ↓へアクセス
“ビッグデータ” の活用で
これまでは出来なかったことを可能に
Before
Afrer
データ
テクノロジー
活用範囲
過去のデータにもとづく振り返り
売上実績
在庫実績
未来の予測 = 顧客の購買行動を予測
天候の売れ筋との隠れたつながり
顧客が求める商品を必要な量だけ用意
ムダを作らない正確な販売予測
過去のデータからのパターン発見
予測にもどづくアクション
基幹業務システム
データウェアハウス
レポーティングシステム
データマイニング
予測分析
大量データ分析
リアルタイム処理
テキスト分析
音声解析
画像解析
既存の構造化されたデータ
売上管理システム
財務管理(ERP)
顧客管理(CRM)
業務システムDB
物流管理(SCM)
在庫管理システム
生産管理システム
地図情報・位置情報
RFID
医療データ
システムログ
気象データ
オープンデータ
センサーデータ
M2M
ソーシャルメディア
Webサイト
あいまいな情報から精度の高い洞察を獲得する
ニュースサイト
ドキュメント
写真・画像
動画・音声
より複雑なデータ
コールセンター
音声記録
高校受験のための学習塾を
はじめるには、何区?
中央区新宿
or
中央区祐光 ?
富山市は?
情報が断片的。おしい、、、
見慣れないプレゼン???
prezi.com
死亡率の低下
個人がスマートフォンのような情報端末を携帯し、絶えず情報を発信し続けている
24時間365日、常時、世界中とつながっている
個人が発信する情報の集合が世界や
マーケットを動かす時代
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