SlideShare a Scribd company logo
1 of 15
1 
情報活用の切り札 
ビジネスインテリジェンスソフトウェアのご 
紹介 
オープンソースカンファレンス2014 Tokyo/Fall 
オープンソースBI勉強会 
2014/10/18 
中山久司
2 
自己紹介 
•外資系ベンダーで28年のキャリア (DWH/BIを専門に15 
年) 
                             
•Pentaho歴4年 創業責任者や開発者達との良好な関係 
                             
© 2013, Pentaho and KSK Analytics. All Rights Reserved. 2
3 
情報システムの構造(OSSでもいろいろ 
) 
3 
アプリケーション 
Webサーバー 
APサーバー 
データベース 
OS 
ハードウェア
4 
BI(Business Intelligence )とは? 
4 
経営・会計・情報処理などの用語で、企業など 
の組織のデータを、収集・蓄積・分析・報告す 
ることで、経営上などの意思決定に役立てる手 
法や技術のこと(ja.wikipedia.org より)
5 
OLAPとは? 
5 
複雑で分析的な問い合わせに素早く回答を行う方法の 
事である。 ビジネスインテリジェンスと呼ばれるより 
大きなカテゴリに属し、ビジネスインテリジェンスと 
はOLAP・ETL・リレーショナルレポーティング・ 
データマイニングを含む概念である。 OLAPの典型的 
な用途は売上報告、市場分析、経営報告、ビジネス業 
績管理(BPM)、予算作成、計画作成、財務諸表作 
成などである。 
(ja.wikipedia.orgより)
6 
BI(Business Intelligence )とは? 
簡単に一言でいうと、 
情報活用ツール、データ分析基盤です。 
6
7 
誰得? 
7 
データを基に意思決定をする人 
会社の偉い人など 
あなた 
 イケてる職業と言われている 
 データサイエンティストへの近道 
  〇ニーズが高く将来性がある 
  ○業務系知識やヒアリング力もスキルアッ 
プ  〇オープンソースなら無料で使える 
  〇世界のエンジニアと共有できるコミュニ 
ティ
8 
CIO(企業の情報部門責任者)が選択した 
テクノロジー面の優先度 
8 
2013/03ガートナー(IT系で世界最大の調査会 
社)
9 
オープンソースBI/BAの世界 
データソース 
ERPデータ 
SCM・CRM 等データ 
レガシーシステム等 
Webログ 
GPS,RFID等 
①集める、蓄積する②使いやすくモデリングする③情報を使いこなす、活用する 
DWH/ データマート:RDBMS 
セールス 
人事 
ファイナンス 
モデリング 
シ 
ー 
ムレスな連携 
Excel 
OLAP 
(多次元分 
析) 
定型業務レポー 
トア 
ドホックレ 
ポート 
データマイニン 
グ( 
予測、要因分 
析) 
Big Data : NoSQL
10 
ROLAPとMOLAPがあります 
一般的に言われる特徴(違い)は 
ROLAP:大容量、柔軟、ReadOnly 
MOLAP:小容量、固定的、高速、書き込 
み可 
それぞれ進化していますし、ハイブリッド型のHOLAPも 
あり、実装にも左右されるのでご参考程度 
10
11 
絵にするとこんな感じ 
11
12 
オープンソースでは 
ROLAP:Pentaho 、Jasper 
MOLAP:Jedox(Palo) 
の情報がネットでは多いです 
12 
*個人の見解ですので、他にもよいものがあればぜひ情報交換お願いします
13 
デモ 
13
14 
まとめ 
BI(BusinessIntelligence) とはデータ分析 
基盤 
であり意思決定を支援する 
高価(数千万円)だったソフトウェア、シ 
ステム構築がオープンソースでもできるよ 
うになってきた 
きっと皆の役に立つ 
活用してヒーローになるのはあなた! 
14
15 
NextStep 
306のブースでもっと話を聞いてみる 
ネットで情報収集 
ダウンロードしてみる 
使ってみる 
15

More Related Content

What's hot

マルチクラウドで実演するカスタマーセントリックな分析基盤
マルチクラウドで実演するカスタマーセントリックな分析基盤マルチクラウドで実演するカスタマーセントリックな分析基盤
マルチクラウドで実演するカスタマーセントリックな分析基盤Recruit Lifestyle Co., Ltd.
 
ビックデータ分析基盤の成⻑の軌跡
ビックデータ分析基盤の成⻑の軌跡ビックデータ分析基盤の成⻑の軌跡
ビックデータ分析基盤の成⻑の軌跡Recruit Lifestyle Co., Ltd.
 
Pentaho Reporting Tutorial 20140729
Pentaho Reporting Tutorial 20140729Pentaho Reporting Tutorial 20140729
Pentaho Reporting Tutorial 20140729Teruo Kawasaki
 
データウェアハウスモデリング入門(ダイジェスト版)(事前公開版)
データウェアハウスモデリング入門(ダイジェスト版)(事前公開版) データウェアハウスモデリング入門(ダイジェスト版)(事前公開版)
データウェアハウスモデリング入門(ダイジェスト版)(事前公開版) Satoshi Nagayasu
 
AWS朝会2022/1 セッション① 数年間、レイクハウスを設計運用してみた
AWS朝会2022/1	セッション① 数年間、レイクハウスを設計運用してみたAWS朝会2022/1	セッション① 数年間、レイクハウスを設計運用してみた
AWS朝会2022/1 セッション① 数年間、レイクハウスを設計運用してみたtatsuya 264
 
データ分析を支える技術 データ分析基盤再入門
データ分析を支える技術 データ分析基盤再入門データ分析を支える技術 データ分析基盤再入門
データ分析を支える技術 データ分析基盤再入門Satoru Ishikawa
 
Investment in Yahoo! JAPAN's dataplatform and business growth by big data
Investment in Yahoo! JAPAN's dataplatform and business growth by big dataInvestment in Yahoo! JAPAN's dataplatform and business growth by big data
Investment in Yahoo! JAPAN's dataplatform and business growth by big dataDataWorks Summit/Hadoop Summit
 
AI/ML開発・運用ワークフロー検討案(日本ソフトウェア科学会 機械学習工学研究会 本番適用のためのインフラと運用WG主催 討論会)
AI/ML開発・運用ワークフロー検討案(日本ソフトウェア科学会 機械学習工学研究会 本番適用のためのインフラと運用WG主催 討論会)AI/ML開発・運用ワークフロー検討案(日本ソフトウェア科学会 機械学習工学研究会 本番適用のためのインフラと運用WG主催 討論会)
AI/ML開発・運用ワークフロー検討案(日本ソフトウェア科学会 機械学習工学研究会 本番適用のためのインフラと運用WG主催 討論会)NTT DATA Technology & Innovation
 
大規模サイトを支えるビッグデータプラットフォーム技術
大規模サイトを支えるビッグデータプラットフォーム技術大規模サイトを支えるビッグデータプラットフォーム技術
大規模サイトを支えるビッグデータプラットフォーム技術Yahoo!デベロッパーネットワーク
 
Apache Hadoopを利用したビッグデータ分析基盤
Apache Hadoopを利用したビッグデータ分析基盤Apache Hadoopを利用したビッグデータ分析基盤
Apache Hadoopを利用したビッグデータ分析基盤Hortonworks Japan
 
Data Engineering Meetup #1 持続可能なデータ基盤のためのデータの多様性に対する取り組み
Data Engineering Meetup #1 持続可能なデータ基盤のためのデータの多様性に対する取り組みData Engineering Meetup #1 持続可能なデータ基盤のためのデータの多様性に対する取り組み
Data Engineering Meetup #1 持続可能なデータ基盤のためのデータの多様性に対する取り組みcyberagent
 
データ分析基盤運⽤チームの 運⽤業務を改善してみた話
データ分析基盤運⽤チームの 運⽤業務を改善してみた話データ分析基盤運⽤チームの 運⽤業務を改善してみた話
データ分析基盤運⽤チームの 運⽤業務を改善してみた話Recruit Lifestyle Co., Ltd.
 
データ分析基盤を支えるエンジニアリング
データ分析基盤を支えるエンジニアリングデータ分析基盤を支えるエンジニアリング
データ分析基盤を支えるエンジニアリングRecruit Lifestyle Co., Ltd.
 
Glue DataBrewでデータをクリーニング、加工してみよう
Glue DataBrewでデータをクリーニング、加工してみようGlue DataBrewでデータをクリーニング、加工してみよう
Glue DataBrewでデータをクリーニング、加工してみようtakeshi suto
 
From data catalog to preparation. The latest data platform to accelerate the ...
From data catalog to preparation. The latest data platform to accelerate the ...From data catalog to preparation. The latest data platform to accelerate the ...
From data catalog to preparation. The latest data platform to accelerate the ...DataWorks Summit
 
Use case and Live demo : Agile data integration from Legacy system to Hadoop ...
Use case and Live demo : Agile data integration from Legacy system to Hadoop ...Use case and Live demo : Agile data integration from Legacy system to Hadoop ...
Use case and Live demo : Agile data integration from Legacy system to Hadoop ...DataWorks Summit/Hadoop Summit
 
エンタープライズでのAI活用を支援する新世代データウェアハウスのあり方[ATTUNITY & インサイトテクノロジー IoT / Big Data フォー...
エンタープライズでのAI活用を支援する新世代データウェアハウスのあり方[ATTUNITY & インサイトテクノロジー IoT / Big Data フォー...エンタープライズでのAI活用を支援する新世代データウェアハウスのあり方[ATTUNITY & インサイトテクノロジー IoT / Big Data フォー...
エンタープライズでのAI活用を支援する新世代データウェアハウスのあり方[ATTUNITY & インサイトテクノロジー IoT / Big Data フォー...Insight Technology, Inc.
 
複数DBのバックアップ・切り戻し運用手順が異なって大変?!運用性の大幅改善、その先に。。
複数DBのバックアップ・切り戻し運用手順が異なって大変?!運用性の大幅改善、その先に。。 複数DBのバックアップ・切り戻し運用手順が異なって大変?!運用性の大幅改善、その先に。。
複数DBのバックアップ・切り戻し運用手順が異なって大変?!運用性の大幅改善、その先に。。 Insight Technology, Inc.
 

What's hot (20)

マルチクラウドで実演するカスタマーセントリックな分析基盤
マルチクラウドで実演するカスタマーセントリックな分析基盤マルチクラウドで実演するカスタマーセントリックな分析基盤
マルチクラウドで実演するカスタマーセントリックな分析基盤
 
ビックデータ分析基盤の成⻑の軌跡
ビックデータ分析基盤の成⻑の軌跡ビックデータ分析基盤の成⻑の軌跡
ビックデータ分析基盤の成⻑の軌跡
 
Pentaho Reporting Tutorial 20140729
Pentaho Reporting Tutorial 20140729Pentaho Reporting Tutorial 20140729
Pentaho Reporting Tutorial 20140729
 
データウェアハウスモデリング入門(ダイジェスト版)(事前公開版)
データウェアハウスモデリング入門(ダイジェスト版)(事前公開版) データウェアハウスモデリング入門(ダイジェスト版)(事前公開版)
データウェアハウスモデリング入門(ダイジェスト版)(事前公開版)
 
AWS朝会2022/1 セッション① 数年間、レイクハウスを設計運用してみた
AWS朝会2022/1	セッション① 数年間、レイクハウスを設計運用してみたAWS朝会2022/1	セッション① 数年間、レイクハウスを設計運用してみた
AWS朝会2022/1 セッション① 数年間、レイクハウスを設計運用してみた
 
データ分析を支える技術 データ分析基盤再入門
データ分析を支える技術 データ分析基盤再入門データ分析を支える技術 データ分析基盤再入門
データ分析を支える技術 データ分析基盤再入門
 
Investment in Yahoo! JAPAN's dataplatform and business growth by big data
Investment in Yahoo! JAPAN's dataplatform and business growth by big dataInvestment in Yahoo! JAPAN's dataplatform and business growth by big data
Investment in Yahoo! JAPAN's dataplatform and business growth by big data
 
AI/ML開発・運用ワークフロー検討案(日本ソフトウェア科学会 機械学習工学研究会 本番適用のためのインフラと運用WG主催 討論会)
AI/ML開発・運用ワークフロー検討案(日本ソフトウェア科学会 機械学習工学研究会 本番適用のためのインフラと運用WG主催 討論会)AI/ML開発・運用ワークフロー検討案(日本ソフトウェア科学会 機械学習工学研究会 本番適用のためのインフラと運用WG主催 討論会)
AI/ML開発・運用ワークフロー検討案(日本ソフトウェア科学会 機械学習工学研究会 本番適用のためのインフラと運用WG主催 討論会)
 
大規模サイトを支えるビッグデータプラットフォーム技術
大規模サイトを支えるビッグデータプラットフォーム技術大規模サイトを支えるビッグデータプラットフォーム技術
大規模サイトを支えるビッグデータプラットフォーム技術
 
Apache Hadoopを利用したビッグデータ分析基盤
Apache Hadoopを利用したビッグデータ分析基盤Apache Hadoopを利用したビッグデータ分析基盤
Apache Hadoopを利用したビッグデータ分析基盤
 
Data Engineering Meetup #1 持続可能なデータ基盤のためのデータの多様性に対する取り組み
Data Engineering Meetup #1 持続可能なデータ基盤のためのデータの多様性に対する取り組みData Engineering Meetup #1 持続可能なデータ基盤のためのデータの多様性に対する取り組み
Data Engineering Meetup #1 持続可能なデータ基盤のためのデータの多様性に対する取り組み
 
Yahoo! JAPANを支えるビッグデータプラットフォーム技術
Yahoo! JAPANを支えるビッグデータプラットフォーム技術Yahoo! JAPANを支えるビッグデータプラットフォーム技術
Yahoo! JAPANを支えるビッグデータプラットフォーム技術
 
データ分析基盤運⽤チームの 運⽤業務を改善してみた話
データ分析基盤運⽤チームの 運⽤業務を改善してみた話データ分析基盤運⽤チームの 運⽤業務を改善してみた話
データ分析基盤運⽤チームの 運⽤業務を改善してみた話
 
データ分析基盤を支えるエンジニアリング
データ分析基盤を支えるエンジニアリングデータ分析基盤を支えるエンジニアリング
データ分析基盤を支えるエンジニアリング
 
Glue DataBrewでデータをクリーニング、加工してみよう
Glue DataBrewでデータをクリーニング、加工してみようGlue DataBrewでデータをクリーニング、加工してみよう
Glue DataBrewでデータをクリーニング、加工してみよう
 
ビッグデータとデータマート
ビッグデータとデータマートビッグデータとデータマート
ビッグデータとデータマート
 
From data catalog to preparation. The latest data platform to accelerate the ...
From data catalog to preparation. The latest data platform to accelerate the ...From data catalog to preparation. The latest data platform to accelerate the ...
From data catalog to preparation. The latest data platform to accelerate the ...
 
Use case and Live demo : Agile data integration from Legacy system to Hadoop ...
Use case and Live demo : Agile data integration from Legacy system to Hadoop ...Use case and Live demo : Agile data integration from Legacy system to Hadoop ...
Use case and Live demo : Agile data integration from Legacy system to Hadoop ...
 
エンタープライズでのAI活用を支援する新世代データウェアハウスのあり方[ATTUNITY & インサイトテクノロジー IoT / Big Data フォー...
エンタープライズでのAI活用を支援する新世代データウェアハウスのあり方[ATTUNITY & インサイトテクノロジー IoT / Big Data フォー...エンタープライズでのAI活用を支援する新世代データウェアハウスのあり方[ATTUNITY & インサイトテクノロジー IoT / Big Data フォー...
エンタープライズでのAI活用を支援する新世代データウェアハウスのあり方[ATTUNITY & インサイトテクノロジー IoT / Big Data フォー...
 
複数DBのバックアップ・切り戻し運用手順が異なって大変?!運用性の大幅改善、その先に。。
複数DBのバックアップ・切り戻し運用手順が異なって大変?!運用性の大幅改善、その先に。。 複数DBのバックアップ・切り戻し運用手順が異なって大変?!運用性の大幅改善、その先に。。
複数DBのバックアップ・切り戻し運用手順が異なって大変?!運用性の大幅改善、その先に。。
 

Viewers also liked

AWS Black Belt Tech シリーズ 2015 - Amazon Kinesis
AWS Black Belt Tech シリーズ 2015 - Amazon KinesisAWS Black Belt Tech シリーズ 2015 - Amazon Kinesis
AWS Black Belt Tech シリーズ 2015 - Amazon KinesisAmazon Web Services Japan
 
AWS Black Belt Techシリーズ AWS Data Pipeline
AWS Black Belt Techシリーズ  AWS Data PipelineAWS Black Belt Techシリーズ  AWS Data Pipeline
AWS Black Belt Techシリーズ AWS Data PipelineAmazon Web Services Japan
 
[AWS初心者向けWebinar] AWSではじめよう、IoTシステム構築
[AWS初心者向けWebinar] AWSではじめよう、IoTシステム構築[AWS初心者向けWebinar] AWSではじめよう、IoTシステム構築
[AWS初心者向けWebinar] AWSではじめよう、IoTシステム構築Amazon Web Services Japan
 
Grupo RICARDO,SHERMAN,JESSENIA
Grupo RICARDO,SHERMAN,JESSENIAGrupo RICARDO,SHERMAN,JESSENIA
Grupo RICARDO,SHERMAN,JESSENIAJesse Chavez
 
Surrogatekey
SurrogatekeySurrogatekey
Surrogatekeyworars
 
Weka分類学習アルゴリズムの利用法(その1)
Weka分類学習アルゴリズムの利用法(その1)Weka分類学習アルゴリズムの利用法(その1)
Weka分類学習アルゴリズムの利用法(その1)Hidenao Abe
 
アクセス解析システムの裏側 (公開用)
アクセス解析システムの裏側 (公開用)アクセス解析システムの裏側 (公開用)
アクセス解析システムの裏側 (公開用)shunsuke Mikami
 
20140418 info talkセミナー資料
20140418 info talkセミナー資料20140418 info talkセミナー資料
20140418 info talkセミナー資料Takahiro Iwase
 
大規模ログ分析におけるAmazon Web Servicesの活用
大規模ログ分析におけるAmazon Web Servicesの活用大規模ログ分析におけるAmazon Web Servicesの活用
大規模ログ分析におけるAmazon Web Servicesの活用Shintaro Takemura
 
はじめてのAmazon Redshift
はじめてのAmazon RedshiftはじめてのAmazon Redshift
はじめてのAmazon RedshiftJun Okubo
 
[db tech showcase Tokyo 2015] B12:カラムストアデータベースの技術と活用法 by 日本電気株式会社 田村稔
[db tech showcase Tokyo 2015] B12:カラムストアデータベースの技術と活用法 by 日本電気株式会社 田村稔[db tech showcase Tokyo 2015] B12:カラムストアデータベースの技術と活用法 by 日本電気株式会社 田村稔
[db tech showcase Tokyo 2015] B12:カラムストアデータベースの技術と活用法 by 日本電気株式会社 田村稔Insight Technology, Inc.
 
AWS Black Belt Tech シリーズ 2015 - Amazon Redshift
AWS Black Belt Tech シリーズ 2015 - Amazon RedshiftAWS Black Belt Tech シリーズ 2015 - Amazon Redshift
AWS Black Belt Tech シリーズ 2015 - Amazon RedshiftAmazon Web Services Japan
 
AWS Elastic BeanstalkとAWS Lambdaのご紹介
AWS Elastic BeanstalkとAWS Lambdaのご紹介AWS Elastic BeanstalkとAWS Lambdaのご紹介
AWS Elastic BeanstalkとAWS Lambdaのご紹介Akio Katayama
 
AWS Black Belt Techシリーズ Amazon Redshift
AWS Black Belt Techシリーズ  Amazon RedshiftAWS Black Belt Techシリーズ  Amazon Redshift
AWS Black Belt Techシリーズ Amazon RedshiftAmazon Web Services Japan
 
データ活用をもっともっと円滑に! ~データ処理・分析基盤編を少しだけ~
データ活用をもっともっと円滑に!~データ処理・分析基盤編を少しだけ~データ活用をもっともっと円滑に!~データ処理・分析基盤編を少しだけ~
データ活用をもっともっと円滑に! ~データ処理・分析基盤編を少しだけ~NTT DATA OSS Professional Services
 
AWS初心者向けWebinar AWSでのNoSQLの活用
AWS初心者向けWebinar AWSでのNoSQLの活用AWS初心者向けWebinar AWSでのNoSQLの活用
AWS初心者向けWebinar AWSでのNoSQLの活用Amazon Web Services Japan
 
Introducing Amazon Rekognition, Amazon Polly and Amazon Lex
Introducing Amazon Rekognition, Amazon Polly and Amazon LexIntroducing Amazon Rekognition, Amazon Polly and Amazon Lex
Introducing Amazon Rekognition, Amazon Polly and Amazon LexKeisuke Nishitani
 

Viewers also liked (20)

AWS Black Belt Tech シリーズ 2015 - Amazon Kinesis
AWS Black Belt Tech シリーズ 2015 - Amazon KinesisAWS Black Belt Tech シリーズ 2015 - Amazon Kinesis
AWS Black Belt Tech シリーズ 2015 - Amazon Kinesis
 
AWS Black Belt Techシリーズ AWS Data Pipeline
AWS Black Belt Techシリーズ  AWS Data PipelineAWS Black Belt Techシリーズ  AWS Data Pipeline
AWS Black Belt Techシリーズ AWS Data Pipeline
 
[AWS初心者向けWebinar] AWSではじめよう、IoTシステム構築
[AWS初心者向けWebinar] AWSではじめよう、IoTシステム構築[AWS初心者向けWebinar] AWSではじめよう、IoTシステム構築
[AWS初心者向けWebinar] AWSではじめよう、IoTシステム構築
 
Grupo RICARDO,SHERMAN,JESSENIA
Grupo RICARDO,SHERMAN,JESSENIAGrupo RICARDO,SHERMAN,JESSENIA
Grupo RICARDO,SHERMAN,JESSENIA
 
Surrogatekey
SurrogatekeySurrogatekey
Surrogatekey
 
Weka分類学習アルゴリズムの利用法(その1)
Weka分類学習アルゴリズムの利用法(その1)Weka分類学習アルゴリズムの利用法(その1)
Weka分類学習アルゴリズムの利用法(その1)
 
アクセス解析システムの裏側 (公開用)
アクセス解析システムの裏側 (公開用)アクセス解析システムの裏側 (公開用)
アクセス解析システムの裏側 (公開用)
 
20140418 info talkセミナー資料
20140418 info talkセミナー資料20140418 info talkセミナー資料
20140418 info talkセミナー資料
 
大規模ログ分析におけるAmazon Web Servicesの活用
大規模ログ分析におけるAmazon Web Servicesの活用大規模ログ分析におけるAmazon Web Servicesの活用
大規模ログ分析におけるAmazon Web Servicesの活用
 
はじめてのAmazon Redshift
はじめてのAmazon RedshiftはじめてのAmazon Redshift
はじめてのAmazon Redshift
 
[db tech showcase Tokyo 2015] B12:カラムストアデータベースの技術と活用法 by 日本電気株式会社 田村稔
[db tech showcase Tokyo 2015] B12:カラムストアデータベースの技術と活用法 by 日本電気株式会社 田村稔[db tech showcase Tokyo 2015] B12:カラムストアデータベースの技術と活用法 by 日本電気株式会社 田村稔
[db tech showcase Tokyo 2015] B12:カラムストアデータベースの技術と活用法 by 日本電気株式会社 田村稔
 
AWS Black Belt Tech シリーズ 2015 - Amazon Redshift
AWS Black Belt Tech シリーズ 2015 - Amazon RedshiftAWS Black Belt Tech シリーズ 2015 - Amazon Redshift
AWS Black Belt Tech シリーズ 2015 - Amazon Redshift
 
AWS Elastic BeanstalkとAWS Lambdaのご紹介
AWS Elastic BeanstalkとAWS Lambdaのご紹介AWS Elastic BeanstalkとAWS Lambdaのご紹介
AWS Elastic BeanstalkとAWS Lambdaのご紹介
 
MapReduce入門
MapReduce入門MapReduce入門
MapReduce入門
 
AWS Black Belt Techシリーズ Amazon Redshift
AWS Black Belt Techシリーズ  Amazon RedshiftAWS Black Belt Techシリーズ  Amazon Redshift
AWS Black Belt Techシリーズ Amazon Redshift
 
データ活用をもっともっと円滑に! ~データ処理・分析基盤編を少しだけ~
データ活用をもっともっと円滑に!~データ処理・分析基盤編を少しだけ~データ活用をもっともっと円滑に!~データ処理・分析基盤編を少しだけ~
データ活用をもっともっと円滑に! ~データ処理・分析基盤編を少しだけ~
 
AWS初心者向けWebinar AWSでのNoSQLの活用
AWS初心者向けWebinar AWSでのNoSQLの活用AWS初心者向けWebinar AWSでのNoSQLの活用
AWS初心者向けWebinar AWSでのNoSQLの活用
 
AWS IoTアーキテクチャパターン
AWS IoTアーキテクチャパターンAWS IoTアーキテクチャパターン
AWS IoTアーキテクチャパターン
 
AWS Black Belt Techシリーズ AWS Lambda
AWS Black Belt Techシリーズ AWS LambdaAWS Black Belt Techシリーズ AWS Lambda
AWS Black Belt Techシリーズ AWS Lambda
 
Introducing Amazon Rekognition, Amazon Polly and Amazon Lex
Introducing Amazon Rekognition, Amazon Polly and Amazon LexIntroducing Amazon Rekognition, Amazon Polly and Amazon Lex
Introducing Amazon Rekognition, Amazon Polly and Amazon Lex
 

Similar to オープンソースカンファレンスBi勉強会20141018

超高速開発の基礎概念 20141119 0
超高速開発の基礎概念 20141119 0超高速開発の基礎概念 20141119 0
超高速開発の基礎概念 20141119 0正善 大島
 
Base 20141011 1_for_slideshre
Base 20141011 1_for_slideshreBase 20141011 1_for_slideshre
Base 20141011 1_for_slideshre正善 大島
 
ビフォーアフターで学ぶ データビジュアライゼーションの基本
ビフォーアフターで学ぶ データビジュアライゼーションの基本ビフォーアフターで学ぶ データビジュアライゼーションの基本
ビフォーアフターで学ぶ データビジュアライゼーションの基本Toshikuni Fuji
 
Big Data Analytics Tokyo講演資料
Big Data Analytics Tokyo講演資料Big Data Analytics Tokyo講演資料
Big Data Analytics Tokyo講演資料BrainPad Inc.
 
ACES Meet_サービス紹介資料_v1.26.pdf
ACES Meet_サービス紹介資料_v1.26.pdfACES Meet_サービス紹介資料_v1.26.pdf
ACES Meet_サービス紹介資料_v1.26.pdfssuserb71bf0
 
【2017年5月時点】セルフサービスBIからエンタープライズまで展開できるOracle Business Analytics クラウドプラットフォームのご紹介
【2017年5月時点】セルフサービスBIからエンタープライズまで展開できるOracle Business Analytics クラウドプラットフォームのご紹介【2017年5月時点】セルフサービスBIからエンタープライズまで展開できるOracle Business Analytics クラウドプラットフォームのご紹介
【2017年5月時点】セルフサービスBIからエンタープライズまで展開できるOracle Business Analytics クラウドプラットフォームのご紹介オラクルエンジニア通信
 
データサイエンスセミナー 【found IT project #8】
データサイエンスセミナー 【found IT project #8】データサイエンスセミナー 【found IT project #8】
データサイエンスセミナー 【found IT project #8】Tetsuya Yoshida
 
クラウドを活用した自由自在なデータ分析
クラウドを活用した自由自在なデータ分析クラウドを活用した自由自在なデータ分析
クラウドを活用した自由自在なデータ分析aiichiro
 
※サンプル マーケティング目標を明確化するサイエンス【確率モデルで戦略仮説】
※サンプル マーケティング目標を明確化するサイエンス【確率モデルで戦略仮説】※サンプル マーケティング目標を明確化するサイエンス【確率モデルで戦略仮説】
※サンプル マーケティング目標を明確化するサイエンス【確率モデルで戦略仮説】貴史 小川
 
※サンプル マーケティング目標を明確化するサイエンス【統計モデルで効果検証】
※サンプル マーケティング目標を明確化するサイエンス【統計モデルで効果検証】※サンプル マーケティング目標を明確化するサイエンス【統計モデルで効果検証】
※サンプル マーケティング目標を明確化するサイエンス【統計モデルで効果検証】貴史 小川
 
高度試験午前Ⅱ - システム戦略
高度試験午前Ⅱ - システム戦略高度試験午前Ⅱ - システム戦略
高度試験午前Ⅱ - システム戦略Yohei Sato
 
yokyo-unv.
yokyo-unv.yokyo-unv.
yokyo-unv.hirano
 
Bc会社紹介090401
Bc会社紹介090401Bc会社紹介090401
Bc会社紹介090401SO
 
kintone Cafe 新潟 Vol.3
kintone Cafe 新潟 Vol.3kintone Cafe 新潟 Vol.3
kintone Cafe 新潟 Vol.3Masataka Isa
 
20190514 tddot truestar
20190514 tddot truestar20190514 tddot truestar
20190514 tddot truestarToshikuni Fuji
 
『ハイブリッドクラウド研究会』創立について
『ハイブリッドクラウド研究会』創立について『ハイブリッドクラウド研究会』創立について
『ハイブリッドクラウド研究会』創立についてMasahiko Ebisuda
 
【Truestar】alteryx×tableau 20171102
【Truestar】alteryx×tableau 20171102【Truestar】alteryx×tableau 20171102
【Truestar】alteryx×tableau 20171102Toshikuni Fuji
 
予測不能な時代に、今 企業が実践すべきBCPとは?|アシストマイクロ
予測不能な時代に、今 企業が実践すべきBCPとは?|アシストマイクロ予測不能な時代に、今 企業が実践すべきBCPとは?|アシストマイクロ
予測不能な時代に、今 企業が実践すべきBCPとは?|アシストマイクロアシストマイクロ株式会社
 

Similar to オープンソースカンファレンスBi勉強会20141018 (20)

超高速開発の基礎概念 20141119 0
超高速開発の基礎概念 20141119 0超高速開発の基礎概念 20141119 0
超高速開発の基礎概念 20141119 0
 
Base 20141011 1_for_slideshre
Base 20141011 1_for_slideshreBase 20141011 1_for_slideshre
Base 20141011 1_for_slideshre
 
ビフォーアフターで学ぶ データビジュアライゼーションの基本
ビフォーアフターで学ぶ データビジュアライゼーションの基本ビフォーアフターで学ぶ データビジュアライゼーションの基本
ビフォーアフターで学ぶ データビジュアライゼーションの基本
 
Big Data Analytics Tokyo講演資料
Big Data Analytics Tokyo講演資料Big Data Analytics Tokyo講演資料
Big Data Analytics Tokyo講演資料
 
ACES Meet_サービス紹介資料_v1.26.pdf
ACES Meet_サービス紹介資料_v1.26.pdfACES Meet_サービス紹介資料_v1.26.pdf
ACES Meet_サービス紹介資料_v1.26.pdf
 
【2017年5月時点】セルフサービスBIからエンタープライズまで展開できるOracle Business Analytics クラウドプラットフォームのご紹介
【2017年5月時点】セルフサービスBIからエンタープライズまで展開できるOracle Business Analytics クラウドプラットフォームのご紹介【2017年5月時点】セルフサービスBIからエンタープライズまで展開できるOracle Business Analytics クラウドプラットフォームのご紹介
【2017年5月時点】セルフサービスBIからエンタープライズまで展開できるOracle Business Analytics クラウドプラットフォームのご紹介
 
データサイエンスセミナー 【found IT project #8】
データサイエンスセミナー 【found IT project #8】データサイエンスセミナー 【found IT project #8】
データサイエンスセミナー 【found IT project #8】
 
クラウドを活用した自由自在なデータ分析
クラウドを活用した自由自在なデータ分析クラウドを活用した自由自在なデータ分析
クラウドを活用した自由自在なデータ分析
 
※サンプル マーケティング目標を明確化するサイエンス【確率モデルで戦略仮説】
※サンプル マーケティング目標を明確化するサイエンス【確率モデルで戦略仮説】※サンプル マーケティング目標を明確化するサイエンス【確率モデルで戦略仮説】
※サンプル マーケティング目標を明確化するサイエンス【確率モデルで戦略仮説】
 
※サンプル マーケティング目標を明確化するサイエンス【統計モデルで効果検証】
※サンプル マーケティング目標を明確化するサイエンス【統計モデルで効果検証】※サンプル マーケティング目標を明確化するサイエンス【統計モデルで効果検証】
※サンプル マーケティング目標を明確化するサイエンス【統計モデルで効果検証】
 
高度試験午前Ⅱ - システム戦略
高度試験午前Ⅱ - システム戦略高度試験午前Ⅱ - システム戦略
高度試験午前Ⅱ - システム戦略
 
20141018 osc tokyo2014講演(配布用)
20141018 osc tokyo2014講演(配布用)20141018 osc tokyo2014講演(配布用)
20141018 osc tokyo2014講演(配布用)
 
yokyo-unv.
yokyo-unv.yokyo-unv.
yokyo-unv.
 
Bc会社紹介090401
Bc会社紹介090401Bc会社紹介090401
Bc会社紹介090401
 
kintone Cafe 新潟 Vol.3
kintone Cafe 新潟 Vol.3kintone Cafe 新潟 Vol.3
kintone Cafe 新潟 Vol.3
 
20190514 tddot truestar
20190514 tddot truestar20190514 tddot truestar
20190514 tddot truestar
 
『ハイブリッドクラウド研究会』創立について
『ハイブリッドクラウド研究会』創立について『ハイブリッドクラウド研究会』創立について
『ハイブリッドクラウド研究会』創立について
 
【Truestar】alteryx×tableau 20171102
【Truestar】alteryx×tableau 20171102【Truestar】alteryx×tableau 20171102
【Truestar】alteryx×tableau 20171102
 
ndsと要求開発
ndsと要求開発ndsと要求開発
ndsと要求開発
 
予測不能な時代に、今 企業が実践すべきBCPとは?|アシストマイクロ
予測不能な時代に、今 企業が実践すべきBCPとは?|アシストマイクロ予測不能な時代に、今 企業が実践すべきBCPとは?|アシストマイクロ
予測不能な時代に、今 企業が実践すべきBCPとは?|アシストマイクロ
 

More from Hisashi Nakayama

BI勉強会20150624 LT-Tika
BI勉強会20150624 LT-TikaBI勉強会20150624 LT-Tika
BI勉強会20150624 LT-TikaHisashi Nakayama
 
Bi勉強会20150302 lt-sparkl
Bi勉強会20150302 lt-sparklBi勉強会20150302 lt-sparkl
Bi勉強会20150302 lt-sparklHisashi Nakayama
 
BI勉強会0729-2jedox-paloの紹介
BI勉強会0729-2jedox-paloの紹介BI勉強会0729-2jedox-paloの紹介
BI勉強会0729-2jedox-paloの紹介Hisashi Nakayama
 
BI勉強会0729-1 PentahoCE5.1 on Amazon AWS
BI勉強会0729-1 PentahoCE5.1 on Amazon AWSBI勉強会0729-1 PentahoCE5.1 on Amazon AWS
BI勉強会0729-1 PentahoCE5.1 on Amazon AWSHisashi Nakayama
 
オープンソースBI勉強会Mongo-20140325
オープンソースBI勉強会Mongo-20140325オープンソースBI勉強会Mongo-20140325
オープンソースBI勉強会Mongo-20140325Hisashi Nakayama
 

More from Hisashi Nakayama (7)

BI勉強会20150624 LT-Tika
BI勉強会20150624 LT-TikaBI勉強会20150624 LT-Tika
BI勉強会20150624 LT-Tika
 
Bi勉強会20150302 lt-sparkl
Bi勉強会20150302 lt-sparklBi勉強会20150302 lt-sparkl
Bi勉強会20150302 lt-sparkl
 
BI勉強会0729-2jedox-paloの紹介
BI勉強会0729-2jedox-paloの紹介BI勉強会0729-2jedox-paloの紹介
BI勉強会0729-2jedox-paloの紹介
 
BI勉強会0729-1 PentahoCE5.1 on Amazon AWS
BI勉強会0729-1 PentahoCE5.1 on Amazon AWSBI勉強会0729-1 PentahoCE5.1 on Amazon AWS
BI勉強会0729-1 PentahoCE5.1 on Amazon AWS
 
BI勉強会20140617LT
BI勉強会20140617LTBI勉強会20140617LT
BI勉強会20140617LT
 
R勉強会40回lt
R勉強会40回ltR勉強会40回lt
R勉強会40回lt
 
オープンソースBI勉強会Mongo-20140325
オープンソースBI勉強会Mongo-20140325オープンソースBI勉強会Mongo-20140325
オープンソースBI勉強会Mongo-20140325
 

オープンソースカンファレンスBi勉強会20141018

  • 1. 1 情報活用の切り札 ビジネスインテリジェンスソフトウェアのご 紹介 オープンソースカンファレンス2014 Tokyo/Fall オープンソースBI勉強会 2014/10/18 中山久司
  • 2. 2 自己紹介 •外資系ベンダーで28年のキャリア (DWH/BIを専門に15 年)                              •Pentaho歴4年 創業責任者や開発者達との良好な関係                              © 2013, Pentaho and KSK Analytics. All Rights Reserved. 2
  • 3. 3 情報システムの構造(OSSでもいろいろ ) 3 アプリケーション Webサーバー APサーバー データベース OS ハードウェア
  • 4. 4 BI(Business Intelligence )とは? 4 経営・会計・情報処理などの用語で、企業など の組織のデータを、収集・蓄積・分析・報告す ることで、経営上などの意思決定に役立てる手 法や技術のこと(ja.wikipedia.org より)
  • 5. 5 OLAPとは? 5 複雑で分析的な問い合わせに素早く回答を行う方法の 事である。 ビジネスインテリジェンスと呼ばれるより 大きなカテゴリに属し、ビジネスインテリジェンスと はOLAP・ETL・リレーショナルレポーティング・ データマイニングを含む概念である。 OLAPの典型的 な用途は売上報告、市場分析、経営報告、ビジネス業 績管理(BPM)、予算作成、計画作成、財務諸表作 成などである。 (ja.wikipedia.orgより)
  • 6. 6 BI(Business Intelligence )とは? 簡単に一言でいうと、 情報活用ツール、データ分析基盤です。 6
  • 7. 7 誰得? 7 データを基に意思決定をする人 会社の偉い人など あなた  イケてる職業と言われている  データサイエンティストへの近道   〇ニーズが高く将来性がある   ○業務系知識やヒアリング力もスキルアッ プ  〇オープンソースなら無料で使える   〇世界のエンジニアと共有できるコミュニ ティ
  • 8. 8 CIO(企業の情報部門責任者)が選択した テクノロジー面の優先度 8 2013/03ガートナー(IT系で世界最大の調査会 社)
  • 9. 9 オープンソースBI/BAの世界 データソース ERPデータ SCM・CRM 等データ レガシーシステム等 Webログ GPS,RFID等 ①集める、蓄積する②使いやすくモデリングする③情報を使いこなす、活用する DWH/ データマート:RDBMS セールス 人事 ファイナンス モデリング シ ー ムレスな連携 Excel OLAP (多次元分 析) 定型業務レポー トア ドホックレ ポート データマイニン グ( 予測、要因分 析) Big Data : NoSQL
  • 10. 10 ROLAPとMOLAPがあります 一般的に言われる特徴(違い)は ROLAP:大容量、柔軟、ReadOnly MOLAP:小容量、固定的、高速、書き込 み可 それぞれ進化していますし、ハイブリッド型のHOLAPも あり、実装にも左右されるのでご参考程度 10
  • 12. 12 オープンソースでは ROLAP:Pentaho 、Jasper MOLAP:Jedox(Palo) の情報がネットでは多いです 12 *個人の見解ですので、他にもよいものがあればぜひ情報交換お願いします
  • 14. 14 まとめ BI(BusinessIntelligence) とはデータ分析 基盤 であり意思決定を支援する 高価(数千万円)だったソフトウェア、シ ステム構築がオープンソースでもできるよ うになってきた きっと皆の役に立つ 活用してヒーローになるのはあなた! 14
  • 15. 15 NextStep 306のブースでもっと話を聞いてみる ネットで情報収集 ダウンロードしてみる 使ってみる 15