Oracle Cloud Platform Summit Tokyo 公開資料「競争優位なIoT/Big Dataの実現へ」

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競争優位なIoT/Big Dataの実現へ
ビジネス効果に確実に
結び付けるための成功ポイント
2016/4/26
株式会社NTTデータ
ビジネスソリューション事業本部
ビッグデータビジネス推進室課長奈須善幸氏
日本オラクル株式会社
Fusion Middleware事業統括本部杉達也
Cloud/Big Data/DISプロダクト本部大橋雅人
Oracle Cloud Platform Summit Tokyo 公開資料

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はじめに
・本資料は、2016年4月26日に実施されたイベント
「Oracle Cloud Platform Summit Tokyo」のセッション公開資料です
・本資料を始めとした当日のイベントのセッション資料は
下記サイトに公開されております。
あわせてご参照ください
Oracle Cloud Platform Summit Tokyo 資料公開サイト
http://www.oracle.co.jp/campaign/cloudplatform/download/

• 以下の事項は、弊社の一般的な製品の方向性に関する概要を説明する
ものです。また、情報提供を唯一の目的とするものであり、いかなる契約
にも組み込むことはできません。以下の事項は、マテリアルやコード、機
能を提供することをコミットメント（確約）するものではないため、購買決定
を行う際の判断材料になさらないで下さい。オラクル製品に関して記載さ
れている機能の開発、リリースおよび時期については、弊社の裁量により
決定されます。
OracleとJavaは、Oracle Corporation 及びその子会社、関連会社の米国及びその他の国における登録商標です。
文中の社名、商品名等は各社の商標または登録商標である場合があります。

オラクル製品をご利用のIoT型サービスの例
4

Source: IDC MaturityScape Benchmark: Internet of Things in the United States, December 2015, Carrie MacGillivray, Suya Xiong, Vernon Turner
Internet of Things Maturity Distribution Model
5

データ種別による即応レベルと、ビジネス価値
IoT データの価値
時間
ビジネス価値
HOT WARM COLD
至急（即時）
異常値
・エンジン停止
・心肺停止
警告（近々）
例外値
・保守の必要性
・精密検査の必要性
事後
ログや履歴
・製品開発への活用
・故障予測の分析
6

時間
ビジネス価値
HOT WARM COLD
至急（即時）
異常値
・エンジン停止
・心肺停止
警告（近々）
例外値
・保守の必要性
・精密検査の必要性
事後
ログや履歴
・製品開発への活用
・故障予測の分析
7
タイムリーな
情報活用
による
差別化
（即時アクション
指向IoT）
高度な
複合型分析
による
差別化
（センサー分析
指向IoT）
IoT
Technology
DB/BigData
Technology

8
IoT
Technology
DB/BigData
Technology
取得判定
処理
加工分析
蓄積

どこからビジネス価値を生み出すのか
IoT データの価値 → 活用
9
IoT
Technology
DB/BigData
Technology
取得判定
処理
加工分析
蓄積
ビジネス価値（アクション）

IoT フロント処理
（デバイス管理、
ストリーム処理）
IoT データの活用
10
ゲートウェイ
（中継、
通信保証）
データ分析
機械学習、
データ保全
（履歴管理、
要因分析）
業務系処理
（通知アクション、
業務アプリ連携）
SaaS 3rd Party OnP
SQL
IoT
Technology
既存業務、
新規サービスApp
DB/BigData
Technology
取得判定
処理
加工分析
蓄積
ビジネス価値（アクション）

（デバイス管理、
ストリーム処理）
弊社クラウドサービスのマッピング
11
ゲートウェイ
（中継、
通信保証）
データ分析
機械学習、
データ保全
（履歴管理、
要因分析）
業務系処理
（通知アクション、
業務アプリ連携）
SaaS 3rd Party OnP
SQL
Oracle IoT
Cloud Service
SaaS/
Custom App
DB/BigData
Cloud Service

IoT ベストプラクティス
12
Rapid Time-to-Market
Continuous Improvement
Security & Governance

競争優位なIoT/Big Data実現のためのポイント
13
素早く効果に結び付く
アクションにつながる
企業向け要件を満たす

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Internet of Things

Oracle Internet of Things Cloud Serviceの特長
15
 新技術の検証のための部品群 → 活用するためのPaaS
 ビジュアルでわかりやすいストリーミング処理エンジン
 既存業務との連携で効果をすぐに具体化
 現場の状況の変化に合わせて遠隔からエッジ処理を更新
 非ITの現場の意見を取り入れやすいノンプログラミング環境
 さまざまなサービス活用・展開へ: API公開、SaaS拡張…
 デバイス – クラウド一体型設計
- デバイスセキュリティ
- デバイス状態の遠隔監視
 管理性、スケーラビリティ、ガバナンス

オラクルのPaaSで車両情報や位置情報、充電状況を収集・分析
ソフトバンク様、香川県豊島で電動二輪車の
レンタルサービス「瀬戸内カレン」をスタート
16
ケース 1

オラクルのPaaSで車両情報や位置情報、充電状況を収集・分析
ソフトバンク様、香川県豊島で電動二輪車の
レンタルサービス「瀬戸内カレン」をスタート
17
ケース 1
2週間で実装、展開
機能拡張・追加を継続に実施
認証・暗号化・管理を確実に実装

NEC様の
取り組み
ケース 2
工場（タイ）
Oracle IoT CS
センサデータ（加工済）
工場管理者
※絵は検証結果から想定した利用イメージです
その他クラウド
稼働状況の監視
故障の監視
など
標準管理コンソール
設
備
Ａ
新
設
備
Ｂ
ゲートウェイサーバ
設備Ａ用
GWアプリ
新設備B用
GWアプリ
リアルタイム
イベント処理
情シス（日本）
ＡＰ配布
センサーデータ
Oracle IoT Cloud
Service Gateway
簡単＆セキュアな
リモートメンテナンス
で迅速対応
設備監視
アプリケーションデータ蓄積
新設備B用
GWアプリ
• センサーデータ収集に欠かせない
ゲートウェイアプリケーションの
簡単かつセキュアなリモート
メンテナンスのフィージビリティを確認
18

NEC様の
取り組み
ケース 2
工場（タイ）
Oracle IoT CS
センサデータ（加工済）
工場管理者
※絵は検証結果から想定した利用イメージです
その他クラウド
稼働状況の監視
故障の監視
など
標準管理コンソール
設
備
Ａ
新
設
備
Ｂ
ゲートウェイサーバ
設備Ａ用
GWアプリ
新設備B用
GWアプリ
リアルタイム
イベント処理
情シス（日本）
ＡＰ配布
センサーデータ
Oracle IoT Cloud
Service Gateway
簡単＆セキュアな
リモートメンテナンス
で迅速対応
設備監視
アプリケーションデータ蓄積
新設備B用
GWアプリ
• センサーデータ収集に欠かせない
ゲートウェイアプリケーションの
簡単かつセキュアなリモート
メンテナンスのフィージビリティを確認
2週間で実装、検証
運用効率化: 遠隔ソフトウェア配布
不正モジュール防止・不正接続防止
19

業務との連携/PaaS活用のお客様の例
GE との共同プロジェクト
• GEのもつPredixを補完する形でOracle PaaSを利用
• 工場設備とバックエンドシステム（ERP、MES）を連携
• Oracle OpenWorld 2015 で共同セッションを実施
20
プラントの生産状況のリアルタイム活用
• 顧客の実注文データと突き合わせて、より精度の
高い需要予測をもとに生産調整を実施
• 早い段階での配送手配によるコストの最適化
IoT
CS IoT
CS

業務との連携/PaaS活用のお客様の例
GE との共同プロジェクト
• GEのもつPredixを補完する形でOracle PaaSを利用
• 工場設備とバックエンドシステム（ERP、MES）を連携
• Oracle OpenWorld 2015 で共同セッションを実施
21
プラントの生産状況のリアルタイム活用
• 顧客の実注文データと突き合わせて、より精度の
高い需要予測をもとに生産調整を実施
• 早い段階での配送手配によるコストの最適化
IoT
CS IoT
CS
実業務との連携、検証
業務変化対応: 遠隔ソフトウェア配布
企業要件: セキュリティ&ガバナンス

先行ユーザー/パートナー様での効果
Time-to-Market
素早くサービス展開可能
プロトタイプ開発に1カ月
1
高い生産性/保守性
ストリーム判定ルールの
開発時間を40%短縮
正確な情報による業務改善
注文の精度: 5-12%改善
出荷の精度: 3-10%改善
リアルタイム情報活用
（配送車両情報のリアルタイム化で）
配送コストを5-25%削減
22
month
40%

デバイス側ソフトウェアからクラウドまでの連携を加速化
煩雑な通信制御の自動化・暗黙化、デバイス一元管理
23
2G/3G/LTE
Network
Internet
（デバイス管理、ストリーム処理）
ゲートウェイ
（中継、通信保証）
組み込みJava +
IoT Framework
IoT Cloud
Service
SDK REST API
デバイス担当に
不慣れ/煩雑な
作業を隠ぺい
 インターネット越しの
通信処理
 認証、暗号化
 管理情報の送信 …
デバイス状態を
一元管理
 デバイス状態の監視
 デバイスに対する制御
（コマンド発行）
 エッジ・ソフトウェアの
リモート更新…
ソフトウェアのリモート配布・アクティベート

IoT Cloud Service
ストリーム判定処理
ITROMETELI5,7B90,0,479
UKLOXXORCL7,001A,0,512
UKLOXXORCL8,001A,0,509
FRAPAREDF01,5100,0,505
FRAPAREDF01,5100,0,512
受信時と同じ
データ構造
加工された
データ構造
加工/判定された
データを使って
リアルタイムに
アプリケーション
から利用
即時アクション指向IoTを加速化、組み上げられたPaaS
ストリーム処理をビジュアルに追加/調整、活用
24
- ストリームを
可視化
- 対話的に
判定条件を
設定・調整
自動的に
- 加工データ構造を登録
- アクセス用APIとして公開
生データとしての利用

Integration Platform
さまざまな利用シーンへ
豊富なPaaS、SaaSと連携
Database
Oracle SaaS,
CX Cloud
25
2G/3G/LTE
Network
Internet
デバイスからの情報の広範な活用/展開を支援
既存システムとの連携
各種SaaSとの連携（Oracle SaaS および他社SaaS）
新規領域のSaaS の活用（マーケティング、ソーシャル…）
データ可視化/BI/分析/データ加工
モバイル、API公開/管理、機械学習…
API公開

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Big Data

Oracle Big Data Cloud Serviceの特長
27
 データを蓄積し、つなぎ、分析する、データ活用の環境と
ツールを包含。BIなどの他PaaSとも連携
 RやSparkといった最新技術はもちろん、既存資産や
使い慣れたSQLでビッグデータを活用可能に
 クエリ課金なし。分析の試行錯誤の繰り返しを何度でも
 いつもの業務でビッグデータを活用可能に
 他PaaS、SaaSとの連携により、得られた洞察をアクションへ
 アクションから得られた新たなデータ活用による、
継続的なビッグデータへの取り組みを実現
 遵守すべきアクセスセキュリティを全てのデータに
 拡大成長にあわせた柔軟なスケールアップと管理容易性
 試行錯誤の思考プロセスをとめないパフォーマンス

Oracle Big Data Cloud Service
データを蓄積、つなぎ、分析し、アクションへとつなげ、継続的なデータ活用をクラウド上で実現
28
SaaS 3rd Party OnP
SQL
データ取得
リアルタイムでの判定と処理
IoT
Graph Spatial
ExadataBig Data
クラウド上でデータを蓄積、つなぎ、分析
and other
PaaS..
全てのデータにSQLで
Big Data
SQL
データの探索
Big Data
Discovery 機械・深層学習
地理・空間分析
グラフ分析
Business
Intelligence
Data
Visualization
機械と人間の融合
による分析
and other
SaaS..CX ERP
示唆に基づいたアクション

Oracle Big Data Cloud Service活用事例
新たなデータを活用し、顧客の真の姿を捉まえる
グローバル消費財会社様
• 新たな分析ニーズ、新たなデータ活用ニーズ
- 上市後の市場反応を早くつかみ、生産計画に反映したい
- 現象のその裏の理由を把握したい「なぜ起きたのか？」
• 解決策
- 新たなデータ蓄積、加工のためのデータファクトリー構築
- 20%生産性向上、50%以上の意思決定サイクル時間短
縮
• クラウドへのニーズの高まり
- 柔軟な拡張性、コスト、さらに多くのデータ
• Why Oracle Big Data Cloud？
- 既存技術、既存資産の活用
- IoTデータ、DaaSなどの新たなデータ活用
- PaaS、SaaS、BPaaSなど他Cloudデータのクラウドでの活用
- セキュリティ、エンタープライズ活用
Data Warehouse
（Exadata）
Data Marts
（Exalytics）
売上
POS在庫商品
店舗
Data Factory
（Big Data
Appliance）
？
SNS 位置情報
機器・センサー
Database
Cloud
Service
Big Data
Cloud
Service
PaaS SaaS DaaS
29

Copyright © 2016 NTT DATA Corporation
２０１６年０４月２６日
競争優位なIoT/BigDataの実現へ
～ビジネス効果に確実に結び付けるための成功ポイント～
株式会社ＮＴＴデータ
ビッグデータビジネス推進室
奈須善幸

31Copyright © 2016 NTT DATA Corporation
ＩＮＤＥＸ
1．IoT／ビッグデータ活用の動向
2. IoT／ビッグデータ活用に向けたアプローチ
3. ビッグデータ・トータル・サービス「BizXaaS® BA」のご紹介

ビッグデータ・トータル・サービス： BizXaaS® BA
サービス
概要
• ビッグデータに対応かつ顧客情報の分析・活用ノウハウが実装された蓄積・分析基盤を月額利用型
サービスで「安く」「早く」提供
• 加えて、個別要件に対応するコンサルティングサービス、活用業務支援サービスを実施するオプション
サービス提供

お客様企業の「顧客接点強化に向けたBigData活用」に向けて、戦略から業務、人材・組織、
ITまでを幅広くご支援
戦略
業務
人・組織
IT
情報活用レイヤ概要
（a）情報活用戦略立案支援
（b）業務設計・改革支援
（c）人材育成・組織化支援
（f）情報分析活用支援
（d） IT化構想立案支援
（e）情報活用基盤提供サービス
（A）
コ
ン
サ
ル
（B）
IT
（C）
BPO
BICC・・・ Business Intelligence Competency Center
ご支援内容
 情報活用戦略の立案
 情報活用業務オペレーション設計
 データサイエンティスト人材・組織の設計・育成
 ＳＩ／クラウドによるＩＴ機能の提供
 システム化構想・計画の立案
 BICCなど分析活用組織の運営サポート
BizXaaS® BA - ビッグデータビジネス推進室のご紹介

NTTデータでは、お客様と共にデータ活用による新たな価値を創出する
パートナーとなるべく、2013年7月に、ビッグデータビジネス推進室を発足
潜在ニーズの掘り起こし
価値創出/定着化の
サポート
分野・業界別の新サービス
・ソリューションのご提供
お客様ビッグデータビジネス推進室
新規ビジネスの創出
高度なデータの
分析活用
大規模なデータ
活用基盤の構築
共創
お客様と共に
データ活用による
新たな価値を創出
抱える様々な「課題」スペシャリストによるご支援

ＮＴＴデータは、業界や分野に対して数多くのカバー領域や実績を持ち、お客様のビジネス
をご支援しております。
ユーティリティ金融
国内大手銀行様、大手クレジットカード会
社様、大手保険共済様、等
主な
対応顧客
国内大手電力会社様、国内大手ガス会社
様、アイルランド、等
主な
対応顧客
国内大手通信キャリア様、国内大手携帯
キャリア様、等
主な
対応顧客
国内流通大手小売、コンビニ様、等
主な
対応顧客
国内大手建機メーカ、家電メーカ様、等
主な
対応顧客
公共・官公庁
省庁様、自治体様、等
主な
対応顧客
デマンドレスポンス
地域PPS
スマートメータ
EBM
企業信用調査
異常検知、リスク管理
事故情報分析から事故予防、
軽減へ等
重要大規模システム更改に
おける付加価値提案（攻め、
守り）
オープンデータ
異常検知、防災等
通信キャリア製造流通・小売
利用ユーザの離反防止サー
ビスに対するユーザ増加のた
めに、見える化、業務課題の
導出、打ち手の分析、顧客
起点でのサービス統合等
顧客起点での
チャネル統合（オムニチャネ
ル）
O2O
リアルタイムリコメンド等
製品、顧客のモニタリング
（分析）によるサービス統合、
最適化
製造プラントにおける省エネ、
歩留まりup等付加価値創出
等

最後に
本セッション及びビッグデータに関する問合せは
ビッグデータビジネス営業窓口
「bigdata-sales@kits.nttdata.co.jp 」
にご連絡ください。
ご清聴ありがとうございました。

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Security

Oracle Cloud: 6つのデザイン・ゴール
 コスト: もっと低い導入価格 – もっとも低いTCO
 信頼性: 耐障害性 – 単一障害点の排除
 性能: 最速のデータベース、ミドルウェア、アナリティクス, etc
 標準: SQL, Hadoop, NoSQL…Java, Ruby, Node.js…Linux, Docker
 互換性: オンプレミスとクラウドを行き来が簡単
 セキュリティ: サイバー攻撃に対する防御を常にオン
39

本日のまとめ

競争優位なIoT/Big Data実現のためのポイント
41

【対応サービス】 (太字のサービスは日本語コンテンツも試聴可能です)
Oracle Cloud (Platform as a Service ) の導入から運用まで、クラウドを活用するために必要なスキル
を身につけた "Cloud Ready" なエンジニアを育成するための学習プラットフォーム
Oracle Cloud ラーニング・サブスクリプション
※ Oracle PartnerNetwork 会員様は、パートナー割引価格で受講いただけます。
定価: 116,804円 (税込)
1ユーザー/1年間利用可能
 Oracle Cloud の活用に必要なスキルを学習できるビデオ・トレーニング
 製品アップデートに応じて常に最新のコンテンツに更新
 1年間のサブスクリプション形式
【Oracle Database Cloud】
• ORACLE MASTER Cloud Oracle Database Cloud Service
【Oracle Java Cloud】
• ORACLE MASTER Cloud Oracle Java Cloud Service
Oracle Platform as a Service ラーニング・サブスクリプション
多彩な Oracle PaaS の活用方法をトータルにカバー。す
べての Oracle PaaS 技術者にオススメします！
学習内容:
• Oracle Cloud Platform as a Service の使用方法
• Oracle PaaS の多様なサービスを活用する利点
• Oracle PaaS の運用管理
• Oracle PaaS を使ったアプリケーションの開発とデプロイ
• 既存のアプリケーションの Oracle PaaS への移行など
ORACLE MASTER Cloud
認定資格
Data
Application
Development
Integration
Content Analytics IaaS
•Database Cloud
•Database Backup
Cloud
•Java Cloud
•Developer Cloud
•Messaging Cloud
•Mobile Cloud
•Integration Cloud
•SOA Cloud
•Internet Of Things
Cloud
•Documents Cloud
•Process Cloud
•Business
Intelligence Cloud
•Big Data
Preparation Service
•Infrastructure as a
Service (IaaS)
Oracle Database Cloud と Oracle Java Cloud に対応した
『ORACLE MASTER Cloud』資格がついに登場
DBaaS インスタンスや JCS インスタンスの管理からセキュリティ
設定、パフォーマンスの監視、トラブルシューティングまで
Oracle PaaS を活用する IT プロフェッショナルのスキルを幅広く
証明する世界共通の認定資格です。
42

Agenda
Appendix

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– ビッグデータが「みんなのもの」に?オラクルが予測する2016年の見通し
– Javaが生み出すビッグデータと機械学習への新たなチャンス
– データ・サイエンティストのブームは終焉を迎えるのか？
• オラクルデータベースインサイダー＠IT Web記事
– いつものSQLでHadoop操作を。“フツーの会社”のためのビッグデータ活用基盤とは
– どこが違う？何がうれしい？オラクルならではのビッグデータソリューション
– ビッグデータとIoTを組み合わせて使い、さらに高い価値を得る。
オラクルのソリューションが可能にしたベストプラクティス
– 日常業務の中で自然にアナリティクスを実践。
Analytics 3.0時代を加速するオラクルのビッグデータアナリティクスソリューション
44

Big Data関連記事
• 日経ビッグデータ連載記事（日本オラクルパートナーレポート）
– 日経ビッグデータ日本オラクルパートナーレポート
45

Big Data技術情報
• SlideShare
– Hadoopソリューション
• OracleのHadoopソリューションご紹介
• Oracle Big Data Cloud Serviceのご紹介
• 顧客事例から学んだ、エンタープライズでの “マジな”Hadoop導入の勘所
（Hadoop Conference Japan 2016講演資料）
• 成功事例に学べ! ビッグデータ活用のための最新ベストプラクティス（Oracle Cloud Days Tokyo 2015資料）
• クラウドを使ってビッグデータ活用を実現（Oracle Cloud Days Tokyo 2015資料）
• ビッグデータ/IoTの最新事例とHadoop活用の勘所（Cloudera World Tokyo 2015資料）
– HadoopとDB連携ソリューション
• OracleとHadoop連携の勘所（Oracle DBA ＆Developers Day2015資料）
46
oracle4engineer

Big Data技術情報
• SlideShare
– Analyticsソリューション
• Oracle R Enterprise の使い方
• Oracle R Advanced Analytics for Hadoop利用方法
• RDF Semantic Graph「RDF 超入門」
• Oracle Data Miner Tutorial
• オラクルで実現するクラウド・マシン・ラーニング（Oracle DBA ＆Developers Day2015資料）
• クラウド型BIだからできる新たな情報活用方法
47
oracle4engineer

ご質問・ご相談等ございましたら、終了後もお受けしております
0120-155-096
（平日9:00-12:00 / 13:00-18:00）
http://www.oracle.com/jp/direct/index.html
各種無償支援サービスもございます。
Oracle Direct 検索
Oracle Direct
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48

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