データサイエンティストはもう要らない！？現場担当者自らが … · ビジネスイノベーションビッグデータ伝統的BI 分析専門家 ) (データサイエンティスト)

2015年3月12日富士通株式会社イノベーティブソリューション事業本部情報統合システム事業部事業部長立岩正弘

データサイエンティストはもう要らない！？現場担当者自らがビッグデータ活用を実践

Copyright 2015 FUJITSU LIMITED

1 Copyright 2015 FUJITSU LIMITED

本日お話しする内容

1. ビッグデータ利活用に期待されること

2. 業務プロセス変革に向けたビッグデータ利活用事例

3. ビジネス現場主導のビッグデータ利活用に向けた富士通

の取り組み


1. ビッグデータ利活用に期待されること

2

企業を取り巻く環境の変化

既存業界・地域を超えた、地球規模の新たな競争環境

⇒ ビジネスのやり方が大きく変わる

グローバル化の進展

エネルギー・環境問題の深刻化

世界のＣＯ２排出量２９５億トン（2008）

１人の高齢者を支える人口数※

４人 → ３人（2011) （2050）

新興国(中国・インド)のGDP比率

36.1% (2030) →

17.6% (2009)

※先進国

人口構成の変化と長寿化

社会の変化

ロンドンやボストンなど都市部で普及が進むレンタサイクル

Copyright 2015 FUJITSU LIMITED 3

新たな市場機会新たな脅威

広がるデータ


センサー音声・映像など新たなデジタイズデータ技術に課題

ソーシャルデータ信頼性に課題

オープンデータ形式・用語が不統一

自社以外のシステム化データ取得にコストが発生

システム外のデータ（Excel帳票等）所在把握が課題、重要性大

システム化済みデータ既に利用可能だが、システム間の整合性不足、孤立化(連携不足) などの課題

*1：IDC's Digital Universe, 「The Digital Universe of Opportunities: Rich Data and the Increasing Value of the Internet of Things」 Sponsored by EMC （2014年4月)

２０２０年４４ZB *1

２０１３年４.４ZB *1

1ZB=100万PB

4

広がる利用者


経営者分析済みレポートを受け取って意思決定に役立ててきた

ビジネス現場管理者最もデータを利活用してきたが、新たな課題への対応はできているか

ビジネス現場担当者今もっともデータ利活用の重要性が指摘される

顧客顧客として知る、顧客として知られる情報とは

一般層価値とリスクの源泉

5

ビッグデータ利活用の進展


予測マイニング

集計可視化

Analytics 3.0*1

データ利活用の高度化

知的処理最適化

経営層・データサイエンティストに加え、ビジネス現場が利活用する時代へ

経営層/管理部門

Analytics 1.0

ビジネスイノベーションビッグデータ

伝統的BI

分析専門家 (データサイエンティスト)

現場部門(ビジネスユーザ)

Analytics 2.0

*1：米バブソン大学トーマス.H.ダベンポート教授提唱

現場主導によるデータ利活用で業務プロセス変革（ビジネスイノベーション）をより身近なものにし、現場力向上・現場革新

6


「データに基づく未来予測」を企業・現場の成長にリアルタイムに活用

[マーケティング・企画] マーケティングROI向上、プロモーション効率化、新商品開発 [EC/通販] リアルタイム・レコメンデーションによる購買促進・離反防止 [店舗運営] リアルタイムな顧客行動・店舗モニタリングでの売場最適化 [SCM(サプライチェーンマネジメント)] 需要予測の精度向上による機会ロス、廃棄ロスの低減

迅速な意思決定と実行ビジネスモデル改革イノベーションの創出

工場のエネルギーマネジメント

故障予測による設備メンテナンス

製造ラインの頻発停止防止

顧客応対のパーソナライゼーションリソース最適化

ビッグデータ利活用によりお客様は何ができるようになるか

7

お客様のビッグデータ利活用を支える富士通の製品・サービス群体系

お客様の課題に対応したデータ活用価値創造テーマごとに最適な製品・サービスを体系的に提供


ビッグデータ垂直統合ソリューション

インテグレーション・サービス

マーケティング高度化

サプライチェーン最適化

商品/サービス強化業務プロセス改革

ビッグデータ人材育成サービス

外部データ連携「DataPlaza」

位置情報活用基盤サービス「SPATIOWL」

スマートデバイス

Interstage、ISV(SAP, SAS, Oracle)

データキュレーションサービス

サーバ、ストレージクラウドサービス PCクラスタ

オープンデータ検索連携「Linked Open Data」

業種・業務・情報系アプリケーション

センシングネットワーク

リアルタイム経営

設備メンテナンス高度化

社会インフラ維持・管理

エネルギーマネジメント

需要予測

CX(顧客体験価値)

パーソナライズ化

人的リソース最適配置

センサーM2M

頻発停止発生予測

インメモリカラムストア並列分散処理複合イベント処理マスターデータ管理

アナリティクスデータ利用(コンバージェンス)

オペレーショナル・データマネジメント

オペレーショナル・アナリティクス


「Integrated System Analytics Ready」

「Operational Data Management & Analytics」 ●需要予測モデル

●顧客行動分析モデル

●経営分析モデル

「Operational Data Management & Analytics」 ● 設計適用サービス ● 利活用支援サービス ● スタートアップサービス ● 運用・保守サービス

アプリケーション

オファリング

ビッグデータアナリティクス

ビッグデータプラットフォーム

ビッグデータエンジン

8

お客様のビッグデータ利活用を支える富士通の製品・サービス群体系


ビッグデータ垂直統合ソリューション

アプリケーション

オファリング

ビッグデータアナリティクス

ビッグデータプラットフォーム

ビッグデータエンジン


マーケティング高度化

サプライチェーン最適化

商品/サービス強化業務プロセス改革

ビッグデータ人材育成サービス

外部データ連携「DataPlaza」

位置情報活用基盤サービス「SPATIOWL」

スマートデバイス

Interstage、ISV(SAP, SAS, Oracle)

データキュレーションサービス

サーバ、ストレージクラウドサービス PCクラスタ

オープンデータ検索連携「Linked Open Data」

業種・業務・情報系アプリケーション

センシングネットワーク

リアルタイム経営

設備メンテナンス高度化

社会インフラ維持・管理


需要予測

CX(顧客体験価値)

パーソナライズ化

人的リソース最適配置

センサーM2M

頻発停止発生予測

インメモリカラムストア並列分散処理複合イベント処理マスターデータ管理

アナリティクスデータ利用(コンバージェンス)




「Integrated System Analytics Ready」

「Operational Data Management & Analytics」

●需要予測モデル

●顧客行動分析モデル

●経営分析モデル

「Operational Data Management & Analytics」 ● 設計適用サービス ● 利活用支援サービス ● スタートアップサービス ● 運用・保守サービス

販売実績分析

（消費財メーカー）

販売実績分析

（消費財メーカー）

事例①

顧客行動分析（百貨店）

事例②

お客様の課題に対応したデータ活用価値創造テーマごとに最適な製品・サービスを体系的に提供

9


２. 業務プロセス変革に向けたビッグデータ利活用事例

販売実績分析（消費財メーカー）

顧客行動分析（百貨店）

販売員行動分析（百貨店）

事例①

事例②

事例③

10

販売実績分析（消費財メーカー）


POCでのスモールサクセスを経て、ビッグデータ活用を本格化プラットフォームは従量課金で初期投資が抑えられるクラウドを選択

3rdステップ

【2014年12月】ビッグデータ活用基盤導入（クラウド）外部データ蓄積開始利用部門の拡大

2ndステップ

【2014年5月】POC②（仮説～検証）実施外部データ活用の有効性を確信に変えた２回目の実証仮説～検証アプローチを実践

1stステップ【2013年5月】 POC①（仮説立案）実施利用部門が中心となり業務シナリオ策定し実証実験を推進

外部データの有効性を検証するため、高度分析から仮説を立案

ビッグデータ活用ステップ

事例①

POC: Proof of Concept

11

投影のみ


3. ビジネス現場主導のビッグデータ利活用に向けた富士通の取り組み

12

富士通がご提供するソリューション


ビッグデータ利活用の目的・効果を明確化できない何から始めればよいか、どういう効果を期待できるか明確にできない実現性、有効性を判断できない

システムの位置付け、ROIが描けない自社の既存システムとの整合性は？導入効果を明確化できないものに投資を判断できない

経営戦略策定

IT戦略策定

システム企画

システム導入

お客様のビッグデータ利活用の進め方

現場が実際に使いこなせるシステムか？ ICT、分析のスキル・ノウハウがなくとも、とにかく直ぐにデータの見える化・分析を行いたい

現場視点で、自由に切り口を変えて分析したい

運用・保守

現場主導のビッグデータ利活用推進上の課題

運用・保守

仮説立案ワークショップ2、3回ご要件によりスケジューリング

活用目的・効果の設定 •ブレインストーミングによるニーズの抽出

•目標・効果のベクトル設定 •仮説立案

データ利活用検討 •実現に向けた分析手法、適用技術、運用イメージの検討

データ分析・解析検証(POC) •お客様データを使った分析、解析検証

企画構想立案 •実装フェーズに向けた業務 /ICT/体制の企画立案

• ICTのご提案

STEP 1 STEP ２ STEP ３ STEP 4

データ利活用支援プログラム

13

富士通がご提供するソリューション


ビッグデータ利活用の目的・効果を明確化できない何から始めればよいか、どういう効果を期待できるか明確にできない実現性、有効性を判断できない

システムの位置付け、ROIが描けない自社の既存システムとの整合性は？導入効果を明確化できないものに投資を判断できない

経営戦略策定

IT戦略策定

システム企画

システム導入


現場が実際に使いこなせるシステムか？ ICT、分析のスキル・ノウハウがなくとも、とにかく直ぐにデータの見える化・分析を行いたい

現場視点で、自由に切り口を変えて分析したい

運用・保守

富士通ビッグデータ利活用ソリューション

Operational Data Management & Analytics オペレーショナルデータマネジマント＆アナリティクス

現場主導のビッグデータ利活用推進上の課題

14

お客様の新たなビッグデータ利活用の加速に向けて、実践で培ったノウハウ、プラットフォーム、サービスを垂直統合してご提供

富士通ビッグデータ利活用ソリューション

Operational Data Management & Analytics


お客様ビジネス現場

ビジネスプロセスへのフィードバック

現場のデータ

・コールセンター・アンケート・売場レポート・Web書込

生の声

業務データ

・商品・顧客・POS ・在庫

企業内データ

・日報・作業メモ

センサー/デバイス

SNS/ オープンデータ

外部データ

音声・画像


インテグレーションサービス

分析ソリューション需要予測モデル

顧客行動分析モデル

経営分析モデル

15


分析ソリューション


外部データ

ビジネス現場主導のビッグデータ利活用

現場のデータ

業務データ

①需要予測

②顧客行動分析

③経営分析

ビジネス現場でのビッグデータ利活用を加速するソリューション

実践で培った豊富なデータ分析シナリオを標準装備

⇒分析作業の手間を大幅に省力化

垂直統合型で提供することで、導入~運用を短期間化(従来比:１/6～１/3)

日報作業メモ

販売明細データ

お客様ニーズの高いソリューションから順次提供需要予測モデル、顧客行動分析モデル、経営分析モデル

特長

SNS

オペレーショナル・アナリティクス (セルフサービス型のデータ利活用)

分析シナリオ

データ変換

分析処理

可視化

オペレーショナル・データマネジメント（多種多様・大量データの統合管理）

・地域別分析・商品別分析・・




分析メニュー

16


需要予測モデル


メーカー営業が小売店の販売明細と外部データを活用店舗毎の自社商品需要予測による販売施策を支援

メーカー営業部門が需要予測に使える分析メニューを標準装備 ⇒ 予測の並列実行と予測結果の自動判定機構を搭載(当社研究所独自技術)

主要な販売明細データに対応することで短期導入を実現 ⇒ 200種以上の販売明細データに対応

特長

外部データ

小売店

販売明細データ

イベントデータ

気象データ

SNS

オペレーショナル・アナリティクス分析シナリオ


並列分析処理

取込み

取込み

データ変換

需要予測分析

可視化・

・・

分析メニュー

商品




・・・・・・

【卸・消費材向け】【食品向け】

営業企画部門

•商品売上分析 •地域・店舗特性分析 •価格・シェア分析・・・

営業部門細業種ごとに拡充

17


顧客行動分析モデル


小売店の接客情報も活用したきめ細かなお客様購買行動分析を実現分析・検証を短サイクルに実行することでレコメンド精度向上を支援

有望顧客層毎の購買動向を分析する標準的なメニュー

売場の接客レポート、外部データなど自然言語を含むデータも分析に活用

⇒ 当社が長年培ったソフトATLAS日本語意味解析技術を活用

特長

社外のデータ

・SNS

・Webサイト

オンライン情報・お客様情報

・Web参照ログ

オフライン情報・アンケート

・売場レポート



インテグレーションサービス商品


オペレーショナル・データマネジメントオムニチャネル連携データ

・・

並列分析処理

データ変換

顧客行動分析

可視化

・・・

分析メニュー

・・・・・・

【専門店向け】【百貨店向け】

• 顧客動向分析 • デシル分析

• デシル推移分析 • RFM分析 • 関連購買分析・・・

分析シナリオ

営業部門

商品部門

顧客部門

細業種ごとに拡充

18


経営分析モデル


製造業のグローバルなビジネス状況をリアルタイムに見える化グローバルな経営、営業活動の共有、迅速化を支援


分析シナリオ


海外拠点

海外拠点

本部（管理部門）

海外拠点毎にﾊﾞﾗﾊﾞﾗな売上明細や商談状況を統一して分析できるﾒﾆｭｰ(24種)

⇒国際標準コード(DUNS)に対応したマスタ変換機構によりグローバルで統一

主要なERPパッケージと接続する豊富な接続アダプタを装備

特長

国内営業商談情報

売上明細

売上・損益

データ変換

経営分析

可視化

海外拠点

商談情報

売上明細

売上・損益

・・・

接続機構 •地域/拠点/顧客 •商品/事業 •売上高原価率 •納期順守率 •多次元自由分析

・・・

分析メニュー

•SAP ERP •GLOVIA •Salesforce

・・・



インテグレーションサービス商品

19





お客様のデータ利活用の実装ライフサイクルを一貫してサポート

コンサルティング：ビッグデータ利活用の実践をベースにお客様に最適なシステムを提案

利活用支援：ビッグデータ利活用の進化に合わせて継続的にシステムの最適化を支援

導入~運用：導入~カストマイズ~運用・保守により最適なシステム環境を維持

設計適用サービス課題の明確化分析シナリオ選択・

効果検証スタートアップサービスシステム導入、カストマイズ既存システムとの接続

運用・保守サービスカストマイズ修正提供・適用

利活用支援サービス活用ワークショップ、人材教育


経営戦略策定

IT戦略策定

システム企画

システム導入

運用・保守




20

お客様の新たな価値創出のために


トライアルにご興味のある方は是非ご相談ください

富士通は、お客様の多種多様なビッグデータ利活用、ビジネスプロセスへのフィードバックに尽力してまいります

様々な活用シーン

マーケティング・企画

通販/EC 店舗運営

SCM

設備メンテナンス


製造ラインの頻発停止防止

個客対応パーソナライゼーション

リソース最適化

故障予測

21

Copyright 2014 FUJITSU LIMITED 22

Documents

データサイエンティストはもう要らない！？ 現場担当者自らが … · ビジネスイノベーション ビッグデータ 伝統的BI 分析専門家 ) (データサイエンティスト)

データサイエンティストはもう要らない！？現場担当者自らが … · ビジネスイノベーションビッグデータ伝統的BI 分析専門家 ) (データサイエンティスト)