20160916 ビッグデータシンポジウムオラクル公開資料

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競争優位なIoT/ビッグデータの実現へ
～ビジネス効果に確実に結び付けるための成功ポイント～
2016/9/16
日本オラクル株式会社
クラウド・テクノロジー事業統括ビジネス推進部
大橋雅人（Masato.Ohashi@oracle.com）
第5回ビッグデータシンポジウム

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• 以下の事項は、弊社の一般的な製品の方向性に関する概要を説明するもの
です。また、情報提供を唯一の目的とするものであり、いかなる契約にも組み込
むことはできません。以下の事項は、マテリアルやコード、機能を提供することをコ
ミットメント（確約）するものではないため、購買決定を行う際の判断材料になさ
らないで下さい。オラクル製品に関して記載されている機能の開発、リリースおよ
び時期については、弊社の裁量により決定されます。
2
OracleとJavaは、Oracle Corporation 及びその子会社、関連会社の米国及びその他の国における登録商標です。
文中の社名、商品名等は各社の商標または登録商標である場合があります。

ビジネス効果に確実に結び付けるための成功ポイント～
3
「手段」が「目的」とならないために
アクションにつなげる
迅速にサイクルを回す
データ活用の幅を広げる

• 顧客体験価値の向上
• 新規ビジネスモデル創出
• 業務オペレーション改善
• 効率の向上
収益向上
付加価値・
差別化
リスク低減
コスト削減
自動化
• リモート監視・操作
• 運用保守の自動化
• 故障予知
• 資源の稼働率向上
• 安全、及び、セキュリティ
• 顧客分析、顧客満足度向上
• マーケティングや、広告
• 製品開発
• テレマティクス
• 医療、及び、健康増進
• 防犯、防災減災、テロ対策
ステークホルダー
にとっての価値
IoT/ビッグデータ活用の目的
4

データ種別による即応レベルと、ビジネス価値
IoT/ビッグデータの価値
時間
ビジネス価値
HOT WARM COLD
至急（即時）
異常値
・エンジン停止
・心肺停止
警告（近々）
例外値
・保守の必要性
・精密検査の必要性
事後
ログや履歴
・製品開発への活用
・故障予測の分析
5

どこからビジネス価値を生み出すのか
IoT/ビッグデータの価値
時間
ビジネス価値
HOT WARM COLD
至急（即時）
異常値
・エンジン停止
・心肺停止
警告（近々）
例外値
・保守の必要性
・精密検査の必要性
事後
ログや履歴
・製品開発への活用
・故障予測の分析
タイムリーな
情報活用
による
差別化
高度な
複合型分析
による
差別化
IoT
Technology
Big Data
Technology
ビジネス価値（アクション）
既存業務、
新規サービスApp
6

IoT フロント処理
（デバイス管理、
ストリーム処理）
IoT/ビッグデータのアーキテクチャ
ゲートウェイ
（中継、
通信保証）
データ分析
機械学習、
データ保全
（履歴管理、
要因分析）
業務系処理
（通知アクション、
業務アプリ連携）SaaS 3rd Party OnP
SQL
7

（デバイス管理、
ストリーム処理）
IoT/ビッグデータのアーキテクチャ
ゲートウェイ
（中継、
通信保証）
データ分析
機械学習、
データ保全
（履歴管理、
要因分析）
業務系処理
（通知アクション、
業務アプリ連携）SaaS 3rd Party OnP
SQL
タイムリーな
情報活用
による
差別化
高度な複合型分析
による差別化
IoT
Technology
Big Data
Technology
ビジネス価値（アクション）
既存業務、
新規サービスApp
8

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IoT

ソフトバンク様、香川県豊島で電動二輪車のレンタルサービス
「瀬戸内カレン」をスタート
オラクルのPaaSで車両情報や位置情報、充電状況を収集・分析
10

11
DEMO

2週間で実装、展開
機能拡張・追加を継続に実施
認証・暗号化・管理を確実に実装
12

Oracle IoT Cloud Service
煩雑な通信制御の自動化・暗黙化、デバイス一元管理
2G/3G/LTE
Network
Internet
（デバイス管理、ストリーム処理）
ゲートウェイ
（中継、通信保証）
組み込みJava +
IoT Framework
IoT Cloud
Service
SDK REST API
デバイス担当に
不慣れ/煩雑な
作業を隠ぺい
 インターネット越しの
通信処理
 認証、暗号化
 管理情報の送信 …
デバイス状態を
一元管理
 デバイス状態の監視
 デバイスに対する制御
（コマンド発行）
 エッジ・ソフトウェアの
リモート更新…
ソフトウェアのリモート配布・アクティベート
13

IoT Cloud Service
ストリーム判定処理
ITROMETELI5,7B90,0,47
9
UKLOXXORCL7,001A,0,51
2
4
UKLOXXORCL8,001A,0,509
89
FRAPAREDF01,5100,0,505
FRAPAREDF01,5100,0,512
加工された
データ構造
・加工/判定された
データを表示
・リアルタイムに
アプリケーション
から利用も可能
イベントストリーミング処理をビジュアルに追加/調整、活用
判定条件や、集計条件を
ノンプログラミングで設定・調整
ストリームを可視化
ジオストリーミング、クラスタリング
！！
判定条件に合致した場合、
アクションを実施
14

IoT プラットフォーム
IoT Cloud Service
可用性データ管理ストリーム処理接続管理
業種向けアプリケーション機能展開
• アプリケーション展開
– すぐに利用できる状態で提供
– IoT活用/展開を加速
• 統合汎用基盤
– 運用統一、一元化
– 機能拡張力
アセット管理スマート
ファクトリ
IoT Cloud Serviceアプリケーション
フリート管
理
既存基幹システム
との統合
付加価値アプリ
ケーションの追加
15

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国内製造業様 Oracle DB Cloud Service/Oracle BI Cloud Service事例
クラウド環境を使い、見守りロボットプロトタイプを短期で構築
日経ロボティックス 2016/10月号掲載事例
投影のみ

サーバーレスで始めるスモールIoT
17
REST APIでOracle Database Cloudのデータにアクセス、無償ツールでアプリを開発
Oracle Application
Express (APEX)

サーバーレスで始めるスモールIoT
18
REST APIでOracle Database Cloudのデータにアクセス、無償ツールでアプリを開発
https://japan.techrepublic.com/article/35074768.htm http://www.oracle.com/webfolder/technetwork/jp/ondemand/ddd2016/c2.pdf

• 会社概要
– 萩原電気株式会社
– デバイスからシステムまでお客さまに対してベストプ
ラクティスを提供する「ワンストップソリューション・グ
ローバルサプライヤー」を目指し、デバイス事業・ソ
リューション事業・開発生産事業を展開
• 採用ポイント
– 標準装備するREST API機能を活用し、短期間
でのソリューション構築が実現できること
– マルチテナント・アーキテクチャにより、多数のお客
様データをセキュアに分離しつつ、低コストで
サービス提供可能
– 従来の Oracle Database のナレッジやツール群
がそのままクラウドでも利用可能であること
お客様のコメント
“『Hagiwara IoT One Solution』に必要な伸縮性・拡張性を確保
する上で、クラウド型DBの導入を検討していました。『Oracle
Database Cloud Service』は、オンプレミスの「Oracle Database」と
同等の機能を提供するだけでなく、初期導入コストを低く抑えること
が可能です。また、グローバルで標準の開発環境が整備されているこ
とも、迅速にデータベース環境を構築できる利点です。”
19
https://www.oracle.com/jp/corporate/pressrelease/jp20160426-3.html
萩原電気様 Oracle Database Cloud Service事例
工場の生産のカイゼンを助けるIoTソリューション

ビジネス効果に確実に結び付けるための成功ポイント
20
 さまざまなサービス活用・展開へ: API公開、SaaS拡張…
 現場の状況の変化に合わせて遠隔からエッジ処理を更新
 非ITの現場の意見を取り入れやすいノンプログラミング環境
 活用のために事前に組み上げられたPaaS環境
 業種向けアプリケーション機能展開
 サーバーレスでスモール環境からも利用可能
 ジオストリーミング、クラスタリング処理
 ビッグデータで構築した分析モデルをストリーミングに適用
 BIなどの他Cloud サービスとの連携

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Big Data

成功のポイントはデータベースとの共存にあり！
Oracle Big Data Management System
データの特性や活用目的にあわせ、最適なテクノロジーを組み合わせる
22
データ蓄積
基盤 DatabaseHadoop NoSQL
・データの特性や活用目的
にあわせ、最適なテクノロジー
を組み合わせデータを一元化
インター
フェース
データ活用
エンジン
SQL REST PythonGraphRnode.js Java
Map
Reduce
Graph
Engine
SQL
Engine
・使いなれたツールやスキルで
データ活用の敷居を下げる
・機械学習、グラフ、位置分析
などIoTに求められる高度な
データ分析も実現
高速、高信頼性、セキュア
・データの移動の必要なく、
高速データ活用、高信頼性、
強靭なセキュリティ、を実現

成功のポイントはデータベースとの共存にあり！
Oracle Big Data Management System
データの特性による典型パターン適材適所のデータ配置例
目的
パターン・データ
特性
Hadoop
（Big Data Appliance）
DWH/Database
（Exadata）
バッチ処理・
データ加工
バッチ処理と
生データ保持
ETL処理、生データ処理後データ
データ
分析
データ密度・
データ価値
低い高い
フォーマット
変更頻度
多い少ない
粒度細かい粗い
参照頻度少ない多い
SAS 高速化基盤
センサーデータ、
ログデータ、GPSデータ、SNS等
既存のRDBMS内のデータ
（マスターデータ/
トランザクションデータ）
明細データサマリデータ
経年データアクティブデータ
23
バッチ処理・データ加工
前の生データ
ETL処理・データ加工後の
データ
SAS アナリティクス高速化基盤

お客様事例外食業
アプリログデータを活用し、顧客満足度の高度化を図る
24
某コーヒーチェーン様
・顧客情報
・購入履歴
・プロモーション
・ポイント
・プロモーション分析
・顧客行動
・モバイルアプリ改善
・商品、サービス改善
• 顧客の“待ち時間”解消が目的
• 2015年9月よりモバイル注文＆決済サービス
（Mobile Order & Pay）を全米7,400店舗で
展開
• 顧客満足度向上のための更なる取り組み
– DWH上の顧客データと、Hadoop上のアプリ、ビーコン、
Wifiなどのログデータを横断した分析
– 店舗分析、製品開発と改善
– プロモーション効果、顧客行動、顧客ニーズ分析
– 顧客満足度のさらなる向上へ
SQLアプリログ
Beacon
Wi-Fi

データは事業部で使って（使える形にして）なんぼ
25
投影のみ

Oracle Big Data SQL Cloud Service
ビッグデータの活用をよりシンプルに、しかも迅速に、そしてセキュアに
26
既存のアプリ、ツール、スキル
そのままで全てのデータが活用可能

ご提案事例製造業
製造業におけるトレーサビリティ、原因分析、予兆分析
27
• センサーデータから、類似生産条件が発生した
製品有無、該当ロット、顧客先、担当営業、
担当サービス員の特定
• SQLの標準関数であるパターンマッチングを活用
– 不具合が起きる前の点検・交換サービスによる
顧客満足度の向上
– サービス員作業計画が作成可能、二度手間の省略、
非計画サポートの削減
• 新たなアラートしきい値の設定
– 将来の歩留り向上
– 問題発生前の予兆、早期発見
製造業での活用例
既存アプリケーション
BOM 製造/
MES
サービス出荷機器ログ MES
Hadoop RDBMS
ロット特定
関連する
生産条件

ご提案事例製造業
製造業におけるトレーサビリティ、原因分析、予兆分析
28
• センサーデータから、類似生産条件が発生した
製品有無、該当ロット、顧客先、担当営業、
担当サービス員の特定
• SQLの標準関数であるパターンマッチングを活用
– 不具合が起きる前の点検・交換サービスによる
顧客満足度の向上
– サービス員作業計画が作成可能、二度手間の省略、
非計画サポートの削減
• 新たなアラートしきい値の設定
– 将来の歩留り向上
– 問題発生前の予兆、早期発見
製造業での活用例
ロット特定/
作業指示
類似パターン
の発見
既存アプリケーション
BOM 製造/
MES
サービス出荷機器ログ MES
Hadoop RDBMS

Database Cloudを使って機械学習
29
Database上のデータを使い、セキュアに、高速に機械学習を実現、アプリに組み込みも可能
Oracle R Enterprise
• 利用者の多いオープンソースRの統計言語/環境
• データベース上でRを高速に実行
• 広範で高度な統計解析のための関数を提供
Oracle Data Mining
• GUIによる機械学習
• データベース内部でマイニング処理
• 作成したモデルをPL/SQLでアプリに組み込み可能
オンプレミスでもご提供
既存データベースを機械学習基盤へ

オラクル機械学習のアプリ活用例
Oracle HCM Cloud の退職リスク予測
30
企画立案、配置、育成といった意思決定を支援、企業目標の達成と持続的成長に貢献
2016/9/12
第1回 HRテクノロジー大賞大賞受賞
Oracle Database Cloud と
組み合わせ、さらに高度な機械学習
 メンタルヘルス・リスクの予測
 面接官の評価から入社後のパフォーマンスを予測
 育成プログラムの有効性予測
コア人事
(HCM
Cloud) 採用営業
成績
適性
検査
標準で提供している
予測・シミュレーション機能
 各従業員の退職リスク
 〃今後のパフォーマンス
ハイ・パフォーマーで、
退職リスクが高い
各予測因子の値を調整し、
予測退職リスクの変化を
シミュレーション

さらなるビッグデータの活用へ
空間情報、位置情報分析（Spatial）とネットワーク分析（Graph）
DigitalGlobe 様
• 商用衛星による高解像度の
衛星画像を販売提供
• 数百万平方kmもの広大な
範囲の画像情報の分析も実施
• 顧客へのSLA遵守のための空間
検索の大幅な機能向上を実現
オーストリア連邦鉄道様
• 鉄道の維持、管理、建設、
計画の最適化が課題
• 路線網80億以上の点データ
格納と処理を実施
• 既存のベクトルデータ基盤上の
LiDARデータの可視化を実現
ネットワーク分析活用例
• 「2つ以上のモノと関係性」に注目、
ノード（頂点）とエッジ（枝）で表現
• 参照系処理と演算系処理を両方
の処理に対応したプロパティグラフ
• 例：ある不正取引と同様の取引
パターンをする全ての預金口座は？
経路探索
配線図上の建物同士
の到達可能性や最短
距離を計算
異常検出
不正取引と同様の
取引パターンのある
預金口座を検索

32
 いつもの業務でビッグデータを活用
 他PaaS、SaaSとの連携、得られた洞察をアクションへ
 機械学習を“そっと”日常業務に組み込む
 既存資産や使い慣れたSQLでビッグデータをすぐに活用可能
 クエリ課金なし、分析の試行錯誤の繰り返しを何度でも
 RやSparkといった最新技術活用も迅速に実現
 SQLにより、ビッグデータ分析の裾野を拡大
 機械と人間の融合によるデータ分析
 位置・空間分析、ネットワーク分析による新たな価値創出

Cloud
33

On-Premises
DEVELOP AND DEPLOY ANYWHERE
Public Cloud
同じ「アーキテクチャ」
同じ「オラクル製品」
同じ「知識・ノウハウ」
Cloud at Customer
Oracle Cloud 基本戦略

Oracle IoT/Big Data & Analytics 全体像
Data Factory
データの取得・処理
Data Management
データの蓄積
Data Analytics
データの分析・判定
Action
アクション
IoT
GoldenGate
Big Data
Preparation
Big Data Database
Marketing Sites
ApplicationNoSQL
Storage
ERP
ストリー
ミング
R
on Hadoop (**)
Big Data
Discovery Spark (**)
Spatial & Graph
on Hadoop (**)
BI Data Visualization
Spatial & Graph
in Database(*)
SQL
Big Data SQL
and other Paas,SaaS
Data Lab
試行錯誤と検証
Data Integration
on JCS
(*) Database CS EE Extreme Performanceに含みます (**) Big Data CS に含みます
R
in Database(*)
IoT Analytics
バッチ/セミストリーミング
35

37

Oracle Cloud Days Tokyo 2016
Digital AIDとクラウドがもたらすビジネスの明日
日程：2016年 10月25日~26日
会場：ウェスティンホテル東京
詳細･お申し込み oracle.co.jp/clouddays/2016/

oracle4engineer
ご清聴ありがとうございました
•本日のセッション資料はこちらにアップしました
•本日の振り返り、社内展開などにご活用ください
•よろしければSNSでの拡散もお願いします
20160916_ビッグデータシンポジウム_オラクル_公開資料

技術情報
• SlideShare
– Big Data Hadoopソリューション
• OracleのHadoopソリューションご紹介
• Oracle Big Data Cloud Serviceのご紹介
• Oracle Cloudで始める、DBエンジニアのためのHadoop超入門（db tech showcase2016)
• OracleとHadoop連携の勘所（Oracle DBA ＆Developers Day2016資料）
– Oracle Advanced Analytics
• Oracle Data Miner Tutorial （Data Miner のセットアップ、表データの加工とモデル構築）
• Oracle R Enterprise（Oracle R Enterprise のセットアップ、Oracle R Enterprise の使い方）
– Oracle R Advanced Analytics for Hadoop
• Oracle R Advanced Analytics for Hadoop利用方法
oracle4engineer
40

ご質問・ご相談等ございましたら、終了後もお受けしております
0120-155-096
（平日9:00-12:00 / 13:00-18:00）
http://www.oracle.com/jp/direct/index.html
各種無償支援サービスもございます。
Oracle Direct 検索
Oracle Direct
あなたにいちばん近いオラクル
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20160916 ビッグデータシンポジウムオラクル公開資料

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