Cluud days Tokyo 2013の
データ分析が開く企業の未来
すでに始まっているビッグデータの活用 日本IBM
を聞いてきたので、メモメモ
■Bigデータの振り返り
メインフレーム→パソコン
音声通話→データ通信→携帯電話
イノベーション:いままでは大きな組織
→個人向けではない
昨今、流れが変わる:コンシューマライゼーション
→インターネットのおかげ
ユーザー数23億人
スマートフォンの登場
→直感的インターフェース
ソーシャルメディアの活用
フェースブックは10億人突破
Google+でも1億人
→この瞬間にもデータ
若者が発信源
→ビジネスに使えるか:そんなこと言ってられない
アラブの春
何で起きたか?
25万人のデモ:カリスマがいたわけではない
→「ゆるやかなつながり」が作り上げた
Facebookを無視できない
それを支えているのが、クラウド
様々なデバイスをつなぐ基盤
ビジネスとして無視できない:コンシューマライゼーション
個人大事
ビデオ
もはや1つの塊でなく、個人で考える
コミュニケーションが増える:データが増える
4つのV
Volume:ペタバイトのオーダー:量
Velocity:センサーデータストリーム:頻度
Variety:多種多様
Veracity:あいまいで不確実な情報:
いままで:いかに制度を高めるか→今:あいまいであつかう
■どのようにしてビッグデータを活用するのか
例:バラクオバマ再選
→ビッグデータ分析
・データの統合
全米に分散していた支援者リストを18ヶ月かけて統合
規模:毎秒4Gバイト、毎秒1万リクエスト
・相関関係の探索・発見
SUV+ビジネススーツ+50歳以上の白人
居間に聖書:共和党支持
現代絵画:民主党支持
・分析に基づく具体的なアクション:分析手動
最も効率のよいCMわくは?
・効果測定
集まった資金
集会に来てくれた人
ソーシャルで取り上げられた数
このサイクルをまわして再選
■ビジネスの世界では、どのように活用されているか
”実世界でのビッグデータの活用” 無料で公開
データ分析による競争優位の実現
2010年37%
2012年63%
ビッグデータにあつまる注目
準備:24%
検討:47%
試行:22%
実行:6%
→日本だと、準備検討おおいと思う
どこからはじめるか?
顧客分析をスタート地点にする
利益につながる
半数が、顧客成果
分析において重点的に投資する領域は
・顧客に関する洞察 73%
→個のレベルでお客様対応
■事例:個のレベルとは
ビルさんの不満
→電話が切れる。新規顧客で
→キャリアは切れると警告されてわかる
→プロファイルもわかる
→アクションシナリオと、離反をとめられる確率の数値化
→オペレーターが分析、レコメンドできる
個のレベルの解消
大事な点
情報の統合
スケーラブルなストレージ
セキュリティ・ガバナンス
技術
Hadoop・ストリームエンジン
アクセラレータ:フレームワークエンジン
事例2:オンタリオ大
医学の進化→バイタルサイン 1000項目
→分析
NICU:
・様々なデータをがぶのみ
・ストリーミング
・データマイニング(相関)
・分析モデルとして提供、自動的に発見
最初の一歩
既存の構造化されたデータを集める
データ統合:
顧客視点を入れる
センサーデータ
ソーシャルメディア(あいまいデータ)
より複雑なデータ
分析モデルやパターン
そこを支援する(IBM)
プラットフォーム、スキル、人材
データ分析が開く企業の未来
すでに始まっているビッグデータの活用 日本IBM
を聞いてきたので、メモメモ
■Bigデータの振り返り
メインフレーム→パソコン
音声通話→データ通信→携帯電話
イノベーション:いままでは大きな組織
→個人向けではない
昨今、流れが変わる:コンシューマライゼーション
→インターネットのおかげ
ユーザー数23億人
スマートフォンの登場
→直感的インターフェース
ソーシャルメディアの活用
フェースブックは10億人突破
Google+でも1億人
→この瞬間にもデータ
若者が発信源
→ビジネスに使えるか:そんなこと言ってられない
アラブの春
何で起きたか?
25万人のデモ:カリスマがいたわけではない
→「ゆるやかなつながり」が作り上げた
Facebookを無視できない
それを支えているのが、クラウド
様々なデバイスをつなぐ基盤
ビジネスとして無視できない:コンシューマライゼーション
個人大事
ビデオ
もはや1つの塊でなく、個人で考える
コミュニケーションが増える:データが増える
4つのV
Volume:ペタバイトのオーダー:量
Velocity:センサーデータストリーム:頻度
Variety:多種多様
Veracity:あいまいで不確実な情報:
いままで:いかに制度を高めるか→今:あいまいであつかう
■どのようにしてビッグデータを活用するのか
例:バラクオバマ再選
→ビッグデータ分析
・データの統合
全米に分散していた支援者リストを18ヶ月かけて統合
規模:毎秒4Gバイト、毎秒1万リクエスト
・相関関係の探索・発見
SUV+ビジネススーツ+50歳以上の白人
居間に聖書:共和党支持
現代絵画:民主党支持
・分析に基づく具体的なアクション:分析手動
最も効率のよいCMわくは?
・効果測定
集まった資金
集会に来てくれた人
ソーシャルで取り上げられた数
このサイクルをまわして再選
■ビジネスの世界では、どのように活用されているか
”実世界でのビッグデータの活用” 無料で公開
データ分析による競争優位の実現
2010年37%
2012年63%
ビッグデータにあつまる注目
準備:24%
検討:47%
試行:22%
実行:6%
→日本だと、準備検討おおいと思う
どこからはじめるか?
顧客分析をスタート地点にする
利益につながる
半数が、顧客成果
分析において重点的に投資する領域は
・顧客に関する洞察 73%
→個のレベルでお客様対応
■事例:個のレベルとは
ビルさんの不満
→電話が切れる。新規顧客で
→キャリアは切れると警告されてわかる
→プロファイルもわかる
→アクションシナリオと、離反をとめられる確率の数値化
→オペレーターが分析、レコメンドできる
個のレベルの解消
大事な点
情報の統合
スケーラブルなストレージ
セキュリティ・ガバナンス
技術
Hadoop・ストリームエンジン
アクセラレータ:フレームワークエンジン
事例2:オンタリオ大
医学の進化→バイタルサイン 1000項目
→分析
NICU:
・様々なデータをがぶのみ
・ストリーミング
・データマイニング(相関)
・分析モデルとして提供、自動的に発見
最初の一歩
既存の構造化されたデータを集める
データ統合:
顧客視点を入れる
センサーデータ
ソーシャルメディア(あいまいデータ)
より複雑なデータ
分析モデルやパターン
そこを支援する(IBM)
プラットフォーム、スキル、人材