今日(1/21)レッドハット朝活セミナーの
ＢＲＭＳ＆ＢＰＭ特集
ＢＲＭＳ ＆ ＢＰＭを活用したソリューションを一挙紹介
に行ってきた。その内容をメモメモ。
なお、表題の件は、■の２つめ、「ビッグデータからの洞察でビジネスを変える方法」の
「方法 Ｒで実現」のステップに書いてある。
そして、このエントリの最後でまとめてある。
■レッドハット事業ご紹介
トップシェア
・Linux
・BRMS 国内３５％
破壊的なビジネスモデルの登場
ＵＢＥＲ，ＦａｃｅＢｏｏＫ－ＵＢＥＲは１台もタクシーを持っているわけではない
オープンイノベーション
オープンソースは代替製品からイノベーションへ
→Ｈａｄｏｏｐ，Openstack
オープンソースソフトウェアの傾向
増えるオープンソースの採用
オープンソースソフトウェアのリーダー
レッドハットは５０００以上のオープンソースプロジェクトに参加
Apache,Tomcat,Docker,Opendaylight・・・
６６％のグローバル企業は、オープンソースが最初の選択肢
オープンソースソフトウェアに期待するテクノロジーイノベーション
海外ではセキュリティを担保するには、競争力ならオープンソースという考え
オープン・ハイブリッドクラウドを実現するためのレッドハット製品ポートフォリオ
モード１ ＳＯＲ 従来型のＩＴ
モード２ ＳＯＥ 革新を導くＩＴ
２０１７年度、コア・コンピタンスの強化
ＲＨＥＬを中心に各パートナーのビジネスパートナーととして貢献
マイクロソフト Ａｚｕｒｅ
２０１７年度成長領域ソリューション強化
オープンソースプロダクト＆ソリューションでお客様のビジネスイノベーションに貢献
Ansibleを買収→ＩＴマネージメントのオートメーション
■ビッグデータからの洞察でビジネスを変える方法
・ユニークなソリューション
・知性 アインシュタイン
知識ではなく想像力
→ためたあと、どうするの？
・成功事例
アルゴリズム取引
ＦＡ
工事現場の作業員：
海外では導入進む→行く場所の指示
写真付きで作業指示書
終えたことをサイン
・業務担当者の意思決定のためのインテリジェンス
従来
分析担当者・マネージャーが分析
業務担当者が作業指示をマニュアルで
現在
分析もＩＴ化→アクション可能な作業指示がすぐに＝オペレーショナル・インテリジェンス
アクション
・オペレーショナル・インテリジェンス
似た言葉：ビジネスインテリジェンス（ＢＩ)
→経営層に
・戦略的な意思決定
・周期的な分析サイクル
・定常的なパターンを見つける
・データ指向
オペレーショナルインテリジェンス
・戦術的な意思決定
・リアルタイムな分析サイクル
・特別なパターンをみつける
・イベント指向
ＢＡＭ＋ＣＥＰ
ＢＡＭ：ビジネスアクティビティモニタリング→ダッシュボード
ＣＥＰ：リアルタイムであつめて、即座にアラーと
→Ｄｅｌｌ：コマンドセンター
アナリティクス＋ＢＲＭＳ→本日のトピック
・ビジネスルール管理ーＪＢOSS ＢＲＭＳ
業務のルールを管理するエンジン
ＣＥＰ
ビジネスリソースプランナー：配送ルート、シフト計画
ビジネスルール管理
・ＢＲＭＳの特徴的な機能１：パターンマッチング
→ロジックツリーが自動的にできる
・ＢＲＭＳの特徴的な機能２：推論エンジン
→バラバラに登録してもレコメンデーション
・ＢＲＭＳの特徴的な機能３：仕様書に忠実なディシジョンテーブルの構築が可能
→Ｅｘｃｅｌで記述できる
・第３のＢＲＭＳユースケース
よくつかわれる：
属人的なものをシステム化
マニュアルのＩＴ化
今日
統計解析のアウトプット：アナリティクス＋ＢＲＭＳ
・意思決定のスピードは従来よりも早さが求められる
統計解析を用いる
ケーススタディー：大手サービス業
ビジネス課題：（いろいろあるが、例えば）データサイエンティストの成果をすぐに反映できない
解決策：統計解析ツールとＢＲＭＳにより自動化
→決定木をビジネスルールに自動変換、ＢＲＭＳへ
導入効果：
・方法 Ｒで実現
ステップ１：分析データを読み込む
read.csv
ステップ２：決定木を生成する
rpart
ステップ３：決定木をグラフ化する
plot(as.party())
→パーティーキットというのがある
ステップ４：分析モデルをＰＭＭＬ変換する
pmml
ステップ５：ＢＲＭＳに変換する
ステップ６：業務アプリケーションに即座に反映する
・分析モデルの例
データサイエンティストは様々な手法により分析モデルを作成している
決定木、回帰、アソシエーション分析
・ＰＭＭＬ(predictive Model Markup Language）
分析モデルをコンピューターで操作するための共通言語
・分析モデルのユースケース
マーケティング：マーケティングオートメーション
販売予測・キャンペーン
リスク管理
信用予測・不正検知
業務オペレーション
需要予測・ガイダンス
→まだまだ：ビジネスチャンス！
・分析モデル自動実行ソリューション
全体アーキテクチャ
収集段階
データバーチャライゼーション
分析段階
ＪＢＯＳＳＦｕｓｅ
アクション
ＢＲＭＳ
インメモリ
・理想的なインテリジェントシステム
情報系（分析システム）
ブリッジ：ＢＲＭＳ
基幹系（業務システム）
・まとめ
分析モデル（条件）
ビッグデータ ビジネスルール
施策（アクション）
■次世代ＢＰＭの潜在力を最大限引き出す分析手法・アーキテクチャ
Ｒｅｄ Ｈａｔ オープンソースソフトウェア
ＪＢＯＳＳ 企業の業務システムのため
ＢＲＭ Ｓｕｉｔｅ ＢＰＭ＋ビジネスルール管理システム
プロセス・データ・ルールの視点
レッドハットは業務をプロセスデータルールに分けて構成する
ＰＤＣＡ中、いままではツールがＣＡをサポートしていなかった→サポートする
ルール：即時対応
将来的な変更を見越して、ルールを外出しする
レッドハットのＢＰＭツール群とその特徴
ＰＤＣＡが回るようになっている
モデリング、シミュレーション
システム統合・開発
実行・運用
モニタリング・データ解析
異常：複数のルールの組み合わせ
→一つのセンサーの異常だと、センサーのほうに問題があることもあり得る
ディシジョンテーブルで記述：わかりやすい
組み合わせ最適化
いんだすとりー４．０みたいなのは：ＲｅｄＨａｔも提供できるし、実績もある
オープンソースソフトウェア
オープンイノベーション
６．０と６．２では、だいぶ進化
業務集約化
複数の現場が集約化されると、
標準化され、管理しやすくなる
→ex 海外の場合、ローカライズが強くなると、本国が管理できなくなる
表題の件、
つまり、
・Rで解析し、PMML形式に変換する
・JBoss BRMSは、PMMLを読み込んでビジネスルールに変換できる
ちなみに、そのオープンソース版DrrolsもPMMLを読み込めるみたい
・JBoss BRMSをもとに、ルールを適用→っていうのは、普通のBRMSの運用だよね
って感じらしい
ＢＲＭＳ＆ＢＰＭ特集
ＢＲＭＳ ＆ ＢＰＭを活用したソリューションを一挙紹介
に行ってきた。その内容をメモメモ。
なお、表題の件は、■の２つめ、「ビッグデータからの洞察でビジネスを変える方法」の
「方法 Ｒで実現」のステップに書いてある。
そして、このエントリの最後でまとめてある。
■レッドハット事業ご紹介
トップシェア
・Linux
・BRMS 国内３５％
破壊的なビジネスモデルの登場
ＵＢＥＲ，ＦａｃｅＢｏｏＫ－ＵＢＥＲは１台もタクシーを持っているわけではない
オープンイノベーション
オープンソースは代替製品からイノベーションへ
→Ｈａｄｏｏｐ，Openstack
オープンソースソフトウェアの傾向
増えるオープンソースの採用
オープンソースソフトウェアのリーダー
レッドハットは５０００以上のオープンソースプロジェクトに参加
Apache,Tomcat,Docker,Opendaylight・・・
６６％のグローバル企業は、オープンソースが最初の選択肢
オープンソースソフトウェアに期待するテクノロジーイノベーション
海外ではセキュリティを担保するには、競争力ならオープンソースという考え
オープン・ハイブリッドクラウドを実現するためのレッドハット製品ポートフォリオ
モード１ ＳＯＲ 従来型のＩＴ
モード２ ＳＯＥ 革新を導くＩＴ
２０１７年度、コア・コンピタンスの強化
ＲＨＥＬを中心に各パートナーのビジネスパートナーととして貢献
マイクロソフト Ａｚｕｒｅ
２０１７年度成長領域ソリューション強化
オープンソースプロダクト＆ソリューションでお客様のビジネスイノベーションに貢献
Ansibleを買収→ＩＴマネージメントのオートメーション
■ビッグデータからの洞察でビジネスを変える方法
・ユニークなソリューション
・知性 アインシュタイン
知識ではなく想像力
→ためたあと、どうするの？
・成功事例
アルゴリズム取引
ＦＡ
工事現場の作業員：
海外では導入進む→行く場所の指示
写真付きで作業指示書
終えたことをサイン
・業務担当者の意思決定のためのインテリジェンス
従来
分析担当者・マネージャーが分析
業務担当者が作業指示をマニュアルで
現在
分析もＩＴ化→アクション可能な作業指示がすぐに＝オペレーショナル・インテリジェンス
アクション
・オペレーショナル・インテリジェンス
似た言葉：ビジネスインテリジェンス（ＢＩ)
→経営層に
・戦略的な意思決定
・周期的な分析サイクル
・定常的なパターンを見つける
・データ指向
オペレーショナルインテリジェンス
・戦術的な意思決定
・リアルタイムな分析サイクル
・特別なパターンをみつける
・イベント指向
ＢＡＭ＋ＣＥＰ
ＢＡＭ：ビジネスアクティビティモニタリング→ダッシュボード
ＣＥＰ：リアルタイムであつめて、即座にアラーと
→Ｄｅｌｌ：コマンドセンター
アナリティクス＋ＢＲＭＳ→本日のトピック
・ビジネスルール管理ーＪＢOSS ＢＲＭＳ
業務のルールを管理するエンジン
ＣＥＰ
ビジネスリソースプランナー：配送ルート、シフト計画
ビジネスルール管理
・ＢＲＭＳの特徴的な機能１：パターンマッチング
→ロジックツリーが自動的にできる
・ＢＲＭＳの特徴的な機能２：推論エンジン
→バラバラに登録してもレコメンデーション
・ＢＲＭＳの特徴的な機能３：仕様書に忠実なディシジョンテーブルの構築が可能
→Ｅｘｃｅｌで記述できる
・第３のＢＲＭＳユースケース
よくつかわれる：
属人的なものをシステム化
マニュアルのＩＴ化
今日
統計解析のアウトプット：アナリティクス＋ＢＲＭＳ
・意思決定のスピードは従来よりも早さが求められる
統計解析を用いる
ケーススタディー：大手サービス業
ビジネス課題：（いろいろあるが、例えば）データサイエンティストの成果をすぐに反映できない
解決策：統計解析ツールとＢＲＭＳにより自動化
→決定木をビジネスルールに自動変換、ＢＲＭＳへ
導入効果：
・方法 Ｒで実現
ステップ１：分析データを読み込む
read.csv
ステップ２：決定木を生成する
rpart
ステップ３：決定木をグラフ化する
plot(as.party())
→パーティーキットというのがある
ステップ４：分析モデルをＰＭＭＬ変換する
pmml
ステップ５：ＢＲＭＳに変換する
ステップ６：業務アプリケーションに即座に反映する
・分析モデルの例
データサイエンティストは様々な手法により分析モデルを作成している
決定木、回帰、アソシエーション分析
・ＰＭＭＬ(predictive Model Markup Language）
分析モデルをコンピューターで操作するための共通言語
・分析モデルのユースケース
マーケティング：マーケティングオートメーション
販売予測・キャンペーン
リスク管理
信用予測・不正検知
業務オペレーション
需要予測・ガイダンス
→まだまだ：ビジネスチャンス！
・分析モデル自動実行ソリューション
全体アーキテクチャ
収集段階
データバーチャライゼーション
分析段階
ＪＢＯＳＳＦｕｓｅ
アクション
ＢＲＭＳ
インメモリ
・理想的なインテリジェントシステム
情報系（分析システム）
ブリッジ：ＢＲＭＳ
基幹系（業務システム）
・まとめ
分析モデル（条件）
ビッグデータ ビジネスルール
施策（アクション）
■次世代ＢＰＭの潜在力を最大限引き出す分析手法・アーキテクチャ
Ｒｅｄ Ｈａｔ オープンソースソフトウェア
ＪＢＯＳＳ 企業の業務システムのため
ＢＲＭ Ｓｕｉｔｅ ＢＰＭ＋ビジネスルール管理システム
プロセス・データ・ルールの視点
レッドハットは業務をプロセスデータルールに分けて構成する
ＰＤＣＡ中、いままではツールがＣＡをサポートしていなかった→サポートする
ルール：即時対応
将来的な変更を見越して、ルールを外出しする
レッドハットのＢＰＭツール群とその特徴
ＰＤＣＡが回るようになっている
モデリング、シミュレーション
システム統合・開発
実行・運用
モニタリング・データ解析
異常：複数のルールの組み合わせ
→一つのセンサーの異常だと、センサーのほうに問題があることもあり得る
ディシジョンテーブルで記述：わかりやすい
組み合わせ最適化
いんだすとりー４．０みたいなのは：ＲｅｄＨａｔも提供できるし、実績もある
オープンソースソフトウェア
オープンイノベーション
６．０と６．２では、だいぶ進化
業務集約化
複数の現場が集約化されると、
標準化され、管理しやすくなる
→ex 海外の場合、ローカライズが強くなると、本国が管理できなくなる
表題の件、
つまり、
・Rで解析し、PMML形式に変換する
・JBoss BRMSは、PMMLを読み込んでビジネスルールに変換できる
ちなみに、そのオープンソース版DrrolsもPMMLを読み込めるみたい
・JBoss BRMSをもとに、ルールを適用→っていうのは、普通のBRMSの運用だよね
って感じらしい
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