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