[Japan Tech summit 2017] DAL 006

Microsoft Tech Summit 2017本情報の内容（添付文書、リンク先などを含む）は、Microsoft Tech Summit 2017 開催日（2017 年 11 月 8日 - 9 日）時点のものであり、予告なく変更される場合があります。
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データ分析について
ちょっと詳しく考えてみる
データを活用してみたくなる！

このセッションで
触れるのは“道具”と
その基本的な役割
Key Point

もう少し先に
進みたい方には…

Session ID Title
DAL002
AI 時代を生き抜くためのビッグデータ基盤
～リコーの実案件で見えたAzure Data Lakeの勘所～
DAL007 IoT 戦国時代を生き抜くためにマイクロソフトの IoT ソリューションを活用しよう
DAL008
PowerBIに新たな価値を！
Microsoft Azureに完全対応した半定型エンタープライズBIソリューション
DAL009 脱「なんとなく」！Azure SQL Database で顧客動向を手軽に見える化しよう！
DAL010
【Tech Summit 2017 ｘググらせないR?スマートプレート】
IoTならぬHoT(Hyperlink of Things)
モノのハイパーリンクで実現するスタンプラリー

はじめに
データ分析のひみつ道具たち
まとめ
もっと手軽にデータ分析を

そのデータ
活かせてますか？

YoY
22% x2.7
Data Transaction
YoY
53% x7.8
Mobile Data Transaction
出典 : 「我が国のインターネットにおけるトラヒックの集計・試算」(2017 年 8 月 15 日版)
http://www.soumu.go.jp/main_content/000502437.pdf

194EB
月

コンシューマー企業などビジネス
Data
80%
20%
70% 82%
Video
2015-2020

490
億

そのほとんどは活用されずに「ただ」蓄積され続けている
複数のデータを組み合わせ分析している企業数はわずか
30
%

1
2
データ利活用能力の評価ツール
このツールを使用し、現在の自社の能力を評価したり、競合他社と比較し格付けを実施したりすることができます。
https://www.microsoft.com/ja-jp/sql-server/data-maturity-model-assessment
年間 100億円
相当の「格差」
(営業利益換算)
8%
18%
10%
$$$
$

データ分析が将来の
デジタル
トランスフォーメーション
を加速させる
Key Point

どこから
はじめましょうか？

データ
を
準備する
可視化する分析する

[Japan Tech summit 2017] DAL 006

データ分析では
前処理が肝心
Key Point

Azure Data Factory Azure Data Catalog
Azure Event Hub/
Azure IoT Hub
デバイスからの
イベントを受け取り
クラウドへ
データ格納する
エンタープライズ内
でデータソースを
登録し、
利用可能にする
データを
抽出、加工、ロード
(ETL)
抽出、ロード、加工
（ELT）

SQL
営業部門
購買部門
マーケティング部門
MySQL
MySQL Cosmos
MySQLOracle

データ準備において
前処理は命
Key Point

可視化する分析する
データ
を
準備する

動的価格設定
製品イノベーション
マーケティング最適化
製品おすすめ機能
パーソナル化
顧客に関する洞察
チャーン分析
マーケティング
リード/
案件スコアリング
販売に関する洞察
インテリジェント
コンタクトセンター
患者保護および
医療分析
財務予測
不正行為管理
リスク管理
在庫最適化
運用異常に関する洞察
品質保証
コネクテッド
デバイスと
スマート
ビルディング
予防保全
需要予測
運用効率
従業員に関する洞察
人事に関する洞察
リソースマッチング
とプランニング
サプライヤーと
支出に関する洞察
財務サービス販売業務人事

ビックデータストア機械学習と分析インテリジェンス
Cognitive Services
Bot Framework
Cortana
Machine Learning
Data Lake Analytics
HD Insight
Stream Analytics
Data Lake Store
SQL Data Warehouse
Cosmos DB

ビックデータストア機械学習と分析インテリジェンス
Cognitive Services
Bot Framework
Cortana
Machine Learning
Data Lake Analytics
HD Insight
Stream Analytics
Analysis Services
Data Lake Store
SQL Data Warehouse
Cosmos DB

SQL
他の
データ
ソース
SSMS
SQL Server
Data Tools
Azure Analysis Services

locatioidentifier
identifiertype
fieldidentifier
numberofunitssoldtodate
remaningnumber
Numberofuntissoldtoday
receivedback
productidentifier
descriptionline1
descriptionline2
qtyafterqtysales
familyidentifier
Product Id
Product Name
Product Description
Category
Category Id
Category Name
Category Description
Sub Category
Product Id
Shelf qty
Return qty
Order qty
Sale qty
Cloud Data
On-Premises
Data
ソースデータセマンティックモデルに

キャッシュ
セマンティック
モデル
データ分析をして素早い
ビジネス判断を
クエリ
locatioidentifier
identifiertype
fieldidentifier
numberofunitssoldtodate
remaningnumber
Numberofuntissoldtoday
receivedback
productidentifier
descriptionline1
descriptionline2
qtyafterqtysales
familyidentifier
Cloud Data
On-Premises
Data
ソースデータセマンティックモデルに

Power BI
Azure
Analysis Services
モデリング分析可視化
クラウド
オンプレミス
オンプレミスデータゲートウェイ
Web
Embedded
in your apps
Mobile
SQL Server
Analysis Services
SQL Server
Reporting Services
Excel
Power BI
Desktop
Power BI Power BI
DATA
DATA

Session ID Title
MAI001 ディープラーニングの産業応用とそれを支える技術
MAI002 経験者が語る！Bot企画/運用のエッセンス～ Bot framework + Azure の運用サイクル～
MAI003 新生 Azure Machine Learning Services 徹底解説
MAI004 AI ディープラーニング入門
MAI005 SQL Server 2017 で実現される AI （ディープラーニング）のシステムモデルのご紹介
MAI006 ここから始めよう！Azure を活用した「IoT + AI」システム構築の基本
MAI013
共創がもたらす最前線のIoT活用シナリオ
～IoT＆機械学習によるビジネス価値の創出～
MAI014 IoT×機械学習畜産業における安定出荷に向けたAzure Machine Learning活用

分析において活用可能な
ツールがたくさんあるので
積極的に利用しよう
Key Point

可視化する
データ
を
準備する
分析する

Power BI Power BI Embedded
データとコントロールを
関連付けることで多彩な
ダッシュボードの表現が可能
ダッシュボードを
自社のソリューションに
組み込むことで
可視化部品として利用可能

モデル化
配信分析/オーサリング
モデル化

PowerBI には
いろいろな種類がある
Key Point

出来合いの構成を参考に
分析してみる

Cortana Intelligence
Gallery は
参考になる出来合い
サンプル集
Key Point

出典 : Population Health Management for Healthcare
https://gallery.cortanaintelligence.com/Solution/Population-Health-Management-for-Healthcare-6

そのデータ
活かしはじめましょう！
Key Point

ありがとうございました！
この後も Tech Summit
お楽しみください！

■
 https://azure.microsoft.com/ja-jp/services/event-hubs/
■
 https://azure.microsoft.com/ja-jp/services/data-catalog/
■
 https://azure.microsoft.com/ja-jp/services/data-factory/
■
 https://azure.microsoft.com/ja-jp/services/iot-hub/

■
 https://azure.microsoft.com/en-us/overview/cortana-intelligence/

■
 https://myignite.microsoft.com/sessions/57076
■
■

■
 https://microsoft.github.io/PowerBI-JavaScript/demo/v2-demo/index.html#
■
 https://aka.ms/cisolutions
■
 https://gallery.cortanaintelligence.com/Solution/Anomaly-Detection-in-Real-time-Data-Streams
■
 https://gallery.cortanaintelligence.com/Solution/Population-Health-Management-for-Healthcare-6

■
 https://www.idc.com/getdoc.jsp?containerId=259835
■
 https://www.idc.com/getdoc.jsp?containerId=259840
■
 http://www.soumu.go.jp/main_content/000502437.pdf
■
 https://www.gartner.com/doc/3251217/cost-optimization-secrets-plan-manage

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