今日１２月１２日、
IoT時代の到来に向けたデータプラットフォームの最適解を探すに言ってきたのでメモメモ。
ただ、IoTといっても、話の中心は、データ分析の話で、さっきの「
IoT・データ解析に２つの市場があると思う。」風に言うと、
話の中心は、事例以外は、
・大企業にいれる、大規模なIoT、ビッグデータ解析。
そして事例は、大企業なんだけど、
・中小企業等でも対応できる流通の見える化
として、技術的に安定して使われるようになったRFIDの話と
たぶろーさんの利用。
■主催者挨拶
・デジタルトランスフォーメーション
→カギはデータ分析力
オンプレミスとクラウド、非構造化データ
■デジタル変革の時代におけるＩＴ戦略策定の勘所
講師：デルの偉い人
・自己紹介
・ＩＴ戦略の構成要素
経営戦略 １
利用技術 ３
ＩＴ環境 ０
対象領域 ２
→ＩＴにみんな関心。日経ビジネスにＩＴ登場多い
・ＩＴ環境について
バズワードではなく
５年ごとの飛躍的な増加 １０Ｘ
１５年後 ２０３１年→１０００倍！
→全米の自動車の５０％が自動運転に
遺伝子解析に要する時間は９４秒、コストは１ドル以下に
→デジタル変革は脅威であり、チャンスでもある
・これまでの１５年
ＩＴ中心：ビジネス中心
ＳｏＲ：ＳｏＥ
従来型アプリケーション：クラウドネイティブ
トランザクションデータとレポート作成：データストリームと分析
インターネット：Internet of Everything
・経営戦略について
企業が有するミッションとコアコンピタンスが軸
自社ビジネスの強化、革新
・対象領域について
社内中心からお客様中心への対象領域への拡大、シフト
・利用技術について
クラウドネイティブアプリケーションへのシフト
ＣＯＢＯＬプログラマが足りない？いまは。。
ＡＩ
・クラウドネイティブへのシフト
・事例研究
デジタル変革への準備
野村證券：パッケージソフトの利用（サービスを使う）→リソースを新しい分野へ
三井物産：クラウドの利用（基幹システムをクラウドへ）
対象領域の拡大
小松製作所：測量と設計の３Ｄデータ（i-コンストラクション：ドローン）
フィリップス：照明：買った後に何をしているか→制御システム・クラウドで
→街を明るくしたかったら、フィリップに聞け
利用技術
トヨタ自動車：人工知能研究・開発米子会社
ファーストリテーリング：デジタルイノベーションの合弁会社
→スピードが重要
・まとめ
デジタル変革時代のＩＴ経営戦略は、経営視点
経営者はＩＴ環境を理解したうえで、経営戦略の策定を
ＩｏＴとは、具体的に何が出来るのか？
ビッグデータとは、どんな規模のデータなのか？
Predictive Analyticsはどこまで予測できるのか？
人工知能とは具体的に何が出来るのか？
情報の４すみ
１．情報が発生している情報源にＩｏＴ
２．ためておくこと
３．分析力（人工知能）
４．３つを使って他社がまねできないビジネスモデル
デジタル変革時代のＩＴ戦略策定：ビジネス現場視点
ビジネス現場は効果的な対象領域の選定を
・短期的に成果が出るビジネスとは
・トライアルに積極的・協力的な部署は
・試行錯誤・スパイラルアップが可能なところは
・将来的に規模拡大が可能か
デジタル変革時代のＩＴ戦略策定：ＩＴ部門視点
広く推進役を
ＩＴ環境、デジタル変革時代到来における社内啓蒙
経営戦略・デジタル変革時代における経営戦略策定への貢献
対象領域、ビジネス現場との連携、ブレーンストーミング
→デザイン思考
利用技術：従来分野の効率化、新技術の迅速な取得・活用
■データ利活用の進化／深化に追随できる次世代データ統合基盤を構築するには
アジャイルなＤＷＨのメリットと将来
・デジタルトランスフォーメーション ～これからの１５年～
System of Intelligence
お客様と繋がる
社員にパワーを
業務を最適化
製品を改革
デジタルトランスフォーメーションを支えるのはデータである
皆さんが行っているＩＴ処理→企業より進んでいる：例 ＳＮＳのいいね！
・アジアにおける２０１６年データカルチャ意識調査
日本のビジネスリーダーの８５％：データ活用の余地がある
・データカルチャを醸成するメリットは何か
→デジタルトランスフォーメーションの基盤
業務の効率化
リアルタイムの意思決定
事業継続性の向上
プロセスの改善
見える化
・３つの大きなギャップ
インフラは十分か
データガバナンスの基準
分析スタッフ
・マイクロソフトのデータ活用プラットフォーム
社内に向けて：方法２つ
より最適化を推し進める→
コスト最適化、
可用性への最適化→クラウドだけでなく、オンプレミスも
お客様に向けて：まず、やってみる
→クラウドが向いている
・データ利活用に必要なセキュリティ
データの暗号化：再利用性が悪くなる
→レイヤに分けて
監査できるしくみ：どんなデータにアクセスされたかを検知
ＩＤ管理：本当に自分なのか（他の人がつくったのでは？）。共通はおかしい
→IPhoneでも
場所、デバイスを問わない
・データカルチャにおけるデータ利活用の目標は「正しい判断を下す支援」
実現しているレベル：データの可視化、気づき、予測
例：見える化 ダッシュボード ＷｅｂＢＩ
気づき ＯＬＡＰ
予測 将来予測
（下にいくほど難しくなる）
いきなりＡＩ，機械学習で何でも解決できるか？
→解決できるようにするためには、過去のデータが必要
売れるために何をしてきたのかが必要
データフェデレーション
・データ利活用を実現するマイクロソフト製品群
アドバンスドアナリティクス
データ可視化
データフェデレーション
デバイス
・オンプレミス、クラウド（Ａｚｕｒｅ）
一回りまわすなら、クラウド
自由に置けない、可用性なら、オンプレミス
・パワーユーザーがＥｘｃｅｌを使い、現場で使えるデータ統合パターンを探索
見つけた探索パターンを情シスに共有
→日々の業務を通して意思決定
・データ統合パターンをソースにし、ドラッグ＆ドロップで
マルチデバイス＆タッチ対応ＢＩダッシュボードを作成
・構成案：全てをＢｕｉｌｄ－ｉｎ、ハイブリッド、Ａｚｕｒｅ
・まとめ
データプラットフォーム：ガバナンス
・次のステップ
デモを見てね
■物流をＩｏＴとＢｉｇＤａｔａで変革する日本パレットレンタルが考える
今必要なプラットフォームとは
講師 日本パレットレンタルの人
・会社概要
９００万枚 デポ中心
・事業内容
・スマート物流への取り組み
データを活用した、スマートな物流インフラの実現
ＲＦＩＤをつけている
・物流におけるＩｏＴの活用例（イオン具ルーバルＳＣＭさま）
ＩＣタグによる在庫の把握：カートラックにＲＦＩＤタグ
在庫のありか、ほぼ１００％分かる（いままで７７％、棚卸していた）
・物流におけるＩｏＴの活用例アサヒビール様
ビール用炭酸ガスボンベにＲＦＩＤタグを添付し、一括読み取り
・ＲＤＩＦと重量測定による検品（i-Fork）
重さで検品
・商品のトレース→食の安全性
・自社資産のライフサイクルコストの把握
倉庫内のロケーション管理
・総量管理から個体管理へ
個体管理より、データ量が大幅に増加
→Ｗｅｂの画面
・システムの特徴
リアルタイムレスポンスが要求される
リアルタイムにデータが更新される
データには正確性が要求される
商用サービスなので高い可用性
＋
個体管理による大量のデータ
ＲＤＢ（ＳＱＬServer２０１２＋超高速ＳＳＤ）
・システムに要求される機能・性能
アプリ開発コスト
開発のノウハウは？短期で開発可能
高度なトランザクション
高い可用性
運用ノウハウ・人材確保
管理ツールの充実度
バックアップや災害対策
セキュリティ
→ＲＤＢが長い実績で積み上げてきた強み
・ＳＳＤの性能：最大で９．６倍
・今要求されているもの
集めたデータから知見を得る
一度集めたら終わりでなく、より有益なデータが出来たら、差し替えていく
・データに関する方針
有益な情報を得るには、トライアンドエラーが必要。自由にデータ分析
情報を簡単に差し替え出来る（公開できる）
情報を追加、統合できる
過去データも活用できる（不用意に捨てない、サマリーしない）
・変化が必要なところ
データ量は膨大になっていく
しかもＳＳＤは（高速だが）容量単価高い→Ｈａｄｏｏｐとか必要
・変化に強いアプリ設計
自社で自由にダッシュボード
ＢＩエンジンにＴａｂｌｅａｕを使っている
Ｈａｄｏｏｐもいれている→ＴａｂｌｅａｕだとＨａｄｏｏｐに接続できる
・ログの収集と活用
テキストログデータはＳｐｌｕｎｋ
・まとめ
適所適材でデータプラットフォームを使い分ける
自社で使いこなせるＢＩツールなどを見つけ、ビッグデータ利用の敷居を下げる
データは捨てずにＨａｄｏｏｐへ
■Ｈａｄｏｏｐ＋ＳＱＬ ＳＳＤ Ａｐｐｌｉａｎｃｅサーバで実現する
次世代分析基盤と新生ＤＥＬＬ ＥＭＣのＢＩＧ ＤＡＴＡサービス
ポートフォリオ
・Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ ＳＱＬ ＳＳＤ アプライアンスとは
ＳＱＬサーバーとＳＳＤ搭載した爆速サーバー
・高速分析基盤を実現するNVMe
ＰＣＩ Ｅｘｐｒｅｓｓ上でＳＳＤ動作のための次世代インターフェース規格
１０ＤＷＰＤを超える耐久性
・ＤＥＬＬ爆速メモリストレージサーバーとは
最新テクノロジー組み合わせ
例：冗長性もちづらい→ＯＳ側で
・２つのモデル
スタンダードパッケージ ２４０万円
２４コア、３．２ＴＢ、メモリ２５６Ｇ
ハイエンドパッケージ １２６０万円
７２コア、５１２Ｇ
・ＤＥＬＬＬのコンサルティングサービス
ワークショップからマネジメントサービスまで
・ＤＥＬＬ ＥＭＣ 次世代統合基盤について
ＤＥＬＬとＥＭＣの統合によりＩｏＴ／ビッグデータ基盤は、より進化を遂げます
ＤＥＬＬ ＥＭＣ次世代統合基盤
■ＥＭＣコンサルティングのご紹介と
ＤＥＬＬ ＥＭＣ Ｍｅｒｇｅによるソリューションの進化
・ＥＭＣについて
ストレージ、インフラ
・ＥＭＣコンサルティング
１５年間
・サービスポートフォリオ
データアナリティクス●
アプリケーション
インフラ
・データアナリティクス
データサイエンス：データサイエンティスト養成●
データ分析・活用基盤
・データ活用に必要な２つの人格
データ分析官
データエンジニア
・自力でデータ活用を実現できるチームを６ヶ月で立ち上げできます
→レベル３までを６ヶ月
体系化された強化プログラム
スキルアセスメントアンケートＸスキルレベル定義
チーム強化を加速させるプロセステンプレート
コピペしたりして・・・
・ＩｏＴ・ビッグデータ基盤の要件
多様なデータ管理・処理が可能
豊富な分析環境
容易にシステムの拡張が可能
・ＥＭＣのＢＩＧＤＡＴＡ基盤ソリューション
ＤＷＨ ぐりーんぷらむ（ＰＩＶＯＴＡＬ）
→ＥＴＬ処理＋ＳＱＬ Ｓｅｒｖｅｒ
・サービスポートフォリオ
データサイエンス
データマネジメント Ｎｅｗ
データ分析・活用基盤
アクセス
トータル
ランキング
