メイカーズ革命 オートディスクにおける３Dプリンタ

28日に、リーンカンファレンス２０１４にいってきた内容のメモメモの続き。
「メイカーズ革命　オートディスクにおける３Dプリンタ」についてメモメモ。

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ソフトウェア
　・Autodesk
　　　プロフェッショナル向けツール
　・Autocad、Inventor（３次元CAD)、3dsMax（CGを作る）

新たなプラットフォームデバイス
幅広いユーザー
目的・用途の多様化

世界がVUCA（ぶか）になった
　変動性 Volatility
　不確実性 Uncertainty
　複雑性 Complexity
　あいまいさ Ambiguity

機能重視からユーザーエクスペリエンスへ

output→outcome
　バグのかず→お金で勘定されていた
　いろんな指標でネットプロモーターズ
　　不具合の期間とか

一般消費者向けクリエイティブツール
　Autodesk 123D
DIYコミュニティ
　instructables

写真をインプットすると３Dデータができる
www.123dapp.com

そしてプロフェッショナル向け製品のコモディティ化
　　複雑で高機能なツールを使いこなせない
　　価格競争が激化
クラウドコンピューティングの普及
　　ソフトウェアのあり方の変化
　　利用形態の変化
所有からコンサンプション（利用）へ
　　ビジネスモデル→サブスクリプションへ
　　ライセンスモデル→レンタル、ペイ・パー・ユーズ

コンサンプションエコノミクス
　　クラウド時代を乗り切る
　　ビジネス再生の新ルール

ハードウェア
・Makers　クリス　アンダーソン
　→誰もがMakerになれる！

・デジタルファぶりケーション
　　３Dプリンティング
　　３Dプリントサービス
　　３Dプリンターが使える工房　TechShop,FabLab,f.Labo

・リーンスタートアップ

・ハードアップスタートアップ
　　OUYA：オープンソースのゲーム機
　　cerevo（せれぼ）

・クラウドファンディング
　　Campfire
　　ぺブル腕時計

・IoT：モノのインターネット

・ソフトウェアメーカーがハードウェアをリリース

・GE Report　The Biggest Startup：

米グーグル、モトローラ売却へ→レノボにより、「美しすぎる研究者」だよねえ～

いま、本家のブログを書くために、ネット見てて知った


米グーグル、モトローラ売却へ＝中国レノボに2970億円で
http://headlines.yahoo.co.jp/hl?a=20140130-00000021-jij-n_ame

(以下太字は、上記サイトより引用）


米グーグルは29日、2012年5月に買収した携帯電話機大手モトローラ・モビリティを、中国のパソコン大手レノボ・グループに売却すると発表した。売却額は買収額の4分の1以下となる29億1000万ドル（約2970億円）。


ただし、

グーグルによるモトローラ買収は当初から通信関連の特許を囲い込むことが最大の狙いとみられ、モトローラが持つ特許の大半はグーグルが引き続き保有。レノボには使用ライセンスを供与する。


とのこと。

でも、そんなことより、「美しすぎる研究者」だよねえ・・・

ビッグデータのオープンソースETLのTalendとか、BIのActuate(BIRT)とか

昨日「TalendとActuateでビッグデータ資産をセキュアに活用する方法」を聞いてきた。
その内容をメモメモ

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社内外のデータを徹底的に活用する！
～データドリブン経営を実現するTalendのご紹介～

■Talendについて
・２００５年　フランスにて２人のエンジニアが創業
・talendに投資してくれた人＝ビジネスオブジェクトの人
・前年度売り上げ成長率　１２８％
・２０００００００ダウンロード、日本でも１０００人
・ユーザー数１００万→４０００社が導入企業（商用：日本２２０社程度）
・Open　ソースコード、ビジネス
　　→データインテグレーション
　　→コミュニティ４５０００人（４番目）
・１５００名の品質テスター
　→社員は４００名：コミュニティでテストしてくれる
・５００＋のアダプター
・ユーザー
　　まぶちもーたー、三菱UFJインフォメーションテクノロジー
・設立依頼、データ統合にフォーカスしてきたビジネスをしてきた
　Talend→I love Data

■データドリブン経営
ユーザーに聞けばわかる
・従来方式
　月９方式
　トレンド俳優なら視聴率がとれる

・かつ方法
　お願いランキング
　理論系系＋科学

かん、経験、度胸→仮説検証データ分析

データ処理
・仮説検証
　　データ処理、データ統合

・ビッグデータ
　　構造化データ＋質のよい非構造化データ

・てらでーたのステファン
　　大量
　　　ビッグデータ→インタラクションデータ
　　　　→トランザクションが生まれるときのデータ
　　質が重要なのか
　　　→そのとおり

■Talendはビッグデータを活用するデータドリブン経営を支援します
　データに基づいたほうが勝てる
　ビッグデータ活用の５つの課題
　　量と処理速度
　　ソースの拡大
　　複雑性
　　適時性
　　整合性

　オープンデータ：政府が統計処理してしまう

　事実
　→
　本質：質より量

■何からはじめる
　　データ収集　
　　データ統合
　　データ分析
エンタープライズで使えるようにする：エンタープライズシリーズ
・組織の内外にあるデータ資産を統合
　　Hadoop,Nosql,Opendata,センサー

■他者がまねできないTalendの優位性
　　オープン性
　　先進性（YARNに対応）
　　ビジネスモデル

■BigDataのコミット
　　Easy To USE
　　Hadoop　Power

・MapReduceの取り扱い、
　データの収集

・Talend 5.4

・YARN→MapReduceの次
　　TalendはYARNの上でもネイティブに動作

・データ処理が飛躍的に早くなることで何が変わるのか

・Map処理、Reduce処理をシミュレートできる

■クラウド
・オンプレミス環境とクラウド環境の橋渡し
　　amazon
　　Treasure Data
　との接続にも
　　
・親和性が高いビジネスモデル

■まとめ

なぜTalendがデータドリブン経営？
　当初からI love Data
なぜデータドリブン経営が重要
　競争に勝てない
なぜ今データドリブン経営？
　ビッグデータが扱いやすい

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【ビッグデータインテグレーション製品】

■Talendのアプローチ
　　ベスト・オブ・ブリード
　　ユニファイドプラットフォーム

■コードジェネレーション
■標準、普及技術の準拠

■オープンソースと商用製品
　　ねてぃーざにも対応
　　Neo4j（グラフ型）

・Hadoop→DWHの最適化

・最適化
　　アーキテクチャ
　　　　ビル・インモン　DWH
　　ツール
　　設計
　　技術

・Hadoop適用例
　　コールドデータの保存場所
　　ステージングエリアの適用（前処理）
　　ハイブリッドDWH（外部データ）
　　ETL処理基盤としての適用

・要求
　　プッシュダウン処理方式
　　データ量への拡張性
　　NoSQLサポート
　　双方向性
　　スキーマオンリードへの対応
　　データストアへの透明性

・Talendは？
　２０１０年Hiveサポートから
　GUIベースで
　SOAP,REST、メッセージキューの連携
　SAP　Hanaのコンポーネントもあるよ！
　ケルベロス認証のしかけ

■運用
１．Talend Studioでジョブ設定
２．共有リポジトリで自動格納
３．TAC(たれんどあどみにすとせんたー）
　スケジュール、ジョブフロー
４．ジョブ実行
５．運用監視モジュールで監視

■ユーザー
・シティバンク
・ボーだフォン（UK　CDR：通話履歴）
・フランス内務省（ドライバー）

■ビッグデータにTalendをつかうと・・
・自動運転を実現
・MapReduceをGUIで開発
・サブスクリプションモデルにより親和性の高い課金モデル

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【Actuate
パーソナライズビジネス分析プラットフォーム】

インフォメーションデリバリー（ID)
ビジネスインテリジェンス（BI)
データアナリティクス（DA)
　→パーソナライズビジネス分析プラットフォーム

通常は、OLAP
Actuateは、定型レポートを高速＋BI
　　→レポートが基本
　　　レポート検索だから、高速化できる！

データアナリスティクス

■Actuate
・オープンソース　BIRTベース
　　→eclipseで作れるよ！
　　　互換があるよ！
・スケーラビリティも、
　　→ミッションクリティカルでも！

・ピュアブラウザでOK
　　→モバイルもOK、利用環境を問わない

■インストールするソフト
２つ
　・デザイナーライセンス（BIRT Designer Pro)
　　　→Eclipseで作る部分

　・サーバーライセンス（BIRT　iHub)
　　　ブラウザで見る部分

■実績
・５００社以上
　　→みずほ信託銀行、三省堂、エステー、阪急交通等

■デモ
・サーバーからブラウザ表示
・PDF表示
・Excelに落とす
　　→データが非表示になっている
　　→アップロードもできる
・カスタマイズ
　　→ピボットテーブルも作れる
・ダッシュボード

・作り方
　・データソース：どこからとってくるか
　・データセット：SQLとか
　・ドラッグアンドドロップでもOK

・データ分析

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【エアー社のプレゼン】

■クラウドサービスの課題
・データ大丈夫か？
　→知らぬ間に公開
・セキュリティに不安、個人情報、機密情報の所在
　→Googleカレンダー情報を公開していた

クライアント側で暗号化：問題

wise encrypt
　検索、ソート可能な文字の暗号化技術を提供するライブラリ