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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!~
- 3. ビッグデータ活用の始め方・進め方セミナー
© 2014 IBM Corporation
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
- 4. ビッグデータ活用の始め方・進め方セミナー
© 2014 IBM Corporation
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?
- 5. ビッグデータ活用の始め方・進め方セミナー
© 2014 IBM Corporation
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
- 6. ビッグデータ活用の始め方・進め方セミナー
© 2014 IBM Corporation
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
- 8. ビッグデータ活用の始め方・進め方セミナー
© 2014 IBM Corporation
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
- 9. ビッグデータ活用の始め方・進め方セミナー
© 2014 IBM Corporation
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
- 10. ビッグデータ活用の始め方・進め方セミナー
© 2014 IBM Corporation
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
- 11. ビッグデータ活用の始め方・進め方セミナー
© 2014 IBM Corporation
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
- 12. ビッグデータ活用の始め方・進め方セミナー
© 2014 IBM Corporation
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
・・・
・・・
グループ1 グループ2 グループ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
グループ2
「店舗グループ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。
- 13. ビッグデータ活用の始め方・進め方セミナー
© 2014 IBM Corporation
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
ワークショップ
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
ワークショップ
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
- 15. ビッグデータ活用の始め方・進め方セミナー
© 2014 IBM Corporation
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. ビッグデータ活用の始め方・進め方セミナー
© 2014 IBM Corporation
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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。
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