Bluemixではじめるアナリティクス

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SWG WebSphere事業部佐野智久
Bluemixではじめるアナリティクス

© 2014 IBM Corporation
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ご注意
この資料は日本アイ・ビー・エム株式会社および日本アイ・ビー・エムシステムズ・エンジニアリング株
式会社の正式なレビューを受けておりません。
資料の内容には正確を期するよう注意しておりますが、この資料の内容は2014年09月現在の情報であり、
製品の新しいリリース、修正などによって動作／仕様が変わる可能性があります。
当資料は、資料内で説明されている製品の仕様を保証するものではありません。従って、この情報の利⽤
またはこれらの技法の実施はひとえに使⽤者の責任において為されるものであり、資料の内容によって受
けたいかなる被害に関しても⼀切の補償をするものではありません。
また、ＩＢＭ、ＩＢＭロゴおよびibm.comは、世界の多くの国で登録されたInternational Business
Machines Corporationの商標です。他の製品名およびサービス名等は、それぞれＩＢＭまたは各社の商標
である場合があります。現時点でのＩＢＭの商標リストについては
http://www.ibm.com/legal/copytrade.shtmlをご覧ください。

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アジェンダ
ビッグデータ＆アナリティクス
Bluemix ではじめるアナリティクス
ビッグデータ＆アナリティクス関連のサービス
まとめ

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ビッグデータ＆アナリティクス

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今、何が起こっているのでしょうか?
あらゆるデータが
分析可能に
「分析」によって
意思決定が大幅に改善
データ活用が
企業競争力に直結

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意思決定のスピードが求められる時代
金融危機
グローバル化
顧客意識の変化
情報の量と質の変化
意思決定
製品戦略
ブランド戦略
マーケティング戦略
組織変革
・
・
事実に基づく
正確な判断
大量に蓄積
されたデータ
市場構造の急激な変化
このような時代でも成長するために・・・
直感ではなくスピーディーに！
市場構造が急激な変化する時代、データに基づく意思決定にもスピードが必要です。

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身近にあるデータから価値を引き出す
「何からはじめれば
いいのか？」
やり方が分からない？
分析環境がない？
時間がない？
今、身の回りにある取引のデータや顧客データから
もっと有益な知見を取り出せるはず･･･
まずは入手が容易なデータを使って分析を始めることが重要です。

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ワーク
ロード
リソーステクノロジ
分析に必要な要素
「データ」×「分析手法」 知見
 既存のデータの利⽤
 時間やコストをかけずに、分析に注力
柔軟な「分析基盤」
 様々なワークロードタイプへの対応
 柔軟なリソース割当て
 新しいテクノロジーの迅速な利⽤
ETL
DM
BIツール
ETL
ETL
DWH
Mining
データ
分析基盤
知見
分析結果
クラウドの活用
分析手法

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データウェアハウジングおよび分析⽤の
アジャイル・プラットフォーム
統計解析
実行環境
(R)
スプレッドシート
BIツール
統計解析
統合開発環境
データロード
テーブル参照
クエリ発行
データウェアハウス
(BLU Acceleration)
ブラウザ
Bluemix
ランタイム
(Liberty, Ruby, …)
Rスクリプトの実行 Rスクリプトの開発
Analytics
Warehouse

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統計解析環境
R
オープンソースの統計解析向けの
プログラミング言語及び実行環境
統計解析⽤ソフトウェアの
デファクト・スタンダード
強力な統計解析・データ解析機能
多様で美しいグラフの容易な作成
RStudio
R言語の向けの統合開発環境
コードアシスト機能やグラフの描画
R Markdown形式によるドキュメント化
 ドキュメントへの R スクリプトの埋込み
 Knit: R Markdown  HTML

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データウェハウスと分析実行環境
データウェアハウス分析実行環境
クエリ分析実行
分析結果
クエリ・分析処理分析実行
分析結果
インデータベース・アナリティクス
データ処理・分析処理のオフロード
インデータベース・アナリティクス
通常の分析
データ
転送量
メモリ
使用量

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デモの概要
販売店の売上げ明細データを⽤いて、
データの可視化とデータ分析を Bluemix 上で実現する
データベースや分析ツール等の準備が不要
データウェアハウス、統計解析の実行環境、統合開発環境が
組み込まれている
必要なのはデータだけ
Bluemixアプリケーションからのサービスの利⽤が可能
軽量フレームワークを使ったアプリケーション
ウェブ上のサービスとの連携
IBM Bluemix の Analytics Warehouse を利用して、Ruby でビジネス・インテリジェンスおよびアナリティクス・サービスを作成する
http://www.ibm.com/developerworks/jp/bigdata/library/bd-ruby-bluacceleration-app/

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デモ：販売店の売上げデータの可視化と分析
デモで使⽤するデータ
Cognos BI のサンプルデータ
 2010年1月から 2013年8月までの 446023 件の売上げ明細データ等
デモの流れ
Analytics Warehouse のコンソール
 R スクリプトの実行と結果確認
 R スクリプトからのデータベースへのアクセス
 開発環境
 分析結果のドキュメント化
データの可視化
 データへのアクセス
売上げ明細データの表示
 グラフ表示
地域別営業成績グラフの表示
データ分析
 アソシエーション分析
バスケットの中の商品間の関連性(どのような商品が同時に購入されているか)
についての分析

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デモのまとめ
データベースや分析ツール等の準備が不要
データウェアハウス、統計解析の実行環境、統合開発環境が
組み込まれている
必要なのはデータだけ
Bluemixアプリケーションからのサービスの利⽤が可能
軽量フレームワークを使ったアプリケーション
ウェブ上のサービスとの連携
分析に最低限必要な環境が整っています。
データさえあれば、今すぐにでも、分析がはじめられます。

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ビッグデータ＆アナリティクス関連のサービス

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アナリティクス関連のサービス
インメモリ・データ・ストアから予測分析まで

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アナリティクス関連のサービス
名称提供形態説明
BigData
Analytics
Warehouse
正式版
データウェアハウジングおよび分析用のアジャイル・プラットフォーム
を提供。メモリ内の最適化および列編成された BLU アクセラ
レーション・テクノロジーを使用。
Geospatial
Analytics
Beta
リアルタイムの地理空間分析。定義された地域において、デバイ
スがいつ利用され、もしくは利用されなくなったかの情報を取得。
IBM Analytics
for Hadoop
Beta
ビッグデータ・セットの分析アプリケーションを開発するための使い
やすいインターフェースを備えた、Hadoop ベースのクラスターを
提供。大規模で複雑な分析を実行するためのエンタープライズ
機能を備えた IBM BigInsights を使用。
Time Series
Database
正式版
IoT デバイス・データのための管理対象データ・ストアを追加して、
そのデータに対する時系列分析を実行する機能を提供。
Business
Analytics
Embeddable
Reporting
Beta
IBM Cognos BI のレポートを実行。Cognos BI Dynamic
Query モードを使用して作成されたコンテンツをサポート。
REST ベースのインターフェースを使用して、レポートを実行したり、
レポートをアプリケーションに容易に統合可能。

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Analytics Warehouse
データウェアハウジングおよび分析⽤の
アジャイル・プラットフォーム
データウェアハウス
カラム型のインメモリーDB である
IBM BLU Acceleration を搭載
分析機能
R を使った統計解析
RStudio による統合開発環境
アクセス方法
Web コンソール
 データのロード、クエリの実行、R スクリプトの
実行
分析ツールとの連携
 Cognos BI, Excel, Tableau, Microstrategy の
ような分析アプリケーションとの連携
Bluemix アプリケーション

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DB2 BLU アクセラレーション
 迅速なアナリティクスを実現する
BLUアクセラレーション
 インメモリーカラム型
優れたメモリー管理技術とI/O効率、
CPU処理の最適化により実現
 ハイブリッド型データベース
BLUテーブルが従来の行テーブルと
共存
同じスキーマ、ストレージ、メモ
リー内に共存
 パラレル・ベクトル処理
マルチコアとSingle Instruction
Multiple Data (SIMD)によって並列
処理を実現
 コンプレッション
データの順序を保持する業界初の
データ圧縮機能によって、圧縮済み
のデータを解凍することなくデータ
を処理
ストレージ
C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8
圧縮とエンコードが
行われた列テーブル
C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8
従来の行形式の
テーブル
SIMD機能を備えたCPU
BLUアクセラレーションを
実装したデータベース
BLU DMS
（BLUテーブル用）
ランタイム
従来の
DB2ランタイム
BLU
ランタイム
従来のDB2バッファープール
従来のDMS
（非BLUテーブル用）

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Analytics Warehouse のメニュー
主な機能
分析 (Analyze)
Rスクリプトの開発
統合開発環境 RStudio との連携
Rスクリプトの実行
In-Database Analysis の実現
Excel との連携
外部データへの接続: Office データ接続 (.odc) ファイル
管理 (Manage)
テーブルの参照
クエリ (SQL) の実行
データのロード
Cloudant のデータとの同期

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R 言語での Analytics Warehouse の利⽤
データベースへのアクセス
bluR : R から DB2 BLU へアクセスするためのライブラリ
bluQuery : データの参照 (SQLクエリの発行)
blu.data.frame : BLU データフレームの作成
 インデータベース・アナリティクスを実現するためのデータフレーム
library(bluR)
con <- bluConnect( "BLUDB", "", "" ) # ローカル接続
bluAnalyticsInit( con )
data1 <- bluQuery( "SELECT * FROM GOSALES.ORDER_DETAILS" )
data2 <- blu.data.frame( "GOSALES.ORDER_DETAILS" )
bluClose(con)
 DB2 BLU からデータを抽出した後は、通常の R スクリプトと同様に処理するのみ
 BLU データフレームで、インデータベース・アナリティクスを簡単に実現できる

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Sinatra での Analytics Warehouse の利⽤
データベースへのアクセス
VCAP_SERVICES 環境変数の情報を利⽤して接続
require 'ibm_db'
conn = IBM_DB.connect "DATABASE=#{$database};HOSTNAME=#{$host};
PORT=#{$port};PROTOCOL=TCPIP;UID=#{$username};
PWD=#{$password};", '', ''
stmt = IBM_DB.exec conn, $sql1
while(res = IBM_DB.fetch_assoc stmt)
data[res['PRODUCT']][res['YEAR']] = res['PROFIT']
end
IBM_DB.close conn
 DB2 BLU から抽出したデータは、Sinatra のフレームワークの中の view に値を埋め込む

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Geospatial Analytics (Beta)
リアルタイム地理空間データ分析⽤の
デバイス追跡プラットフォーム
特定領域へのデバイスの入退出のリアルタ
イムの追跡
軽量の MQTT プロトコルの利⽤
MQTT のメッセージ・ブローカーを使って、
デバイスからのイベントの通知の受信とデバ
イスの位置情報の提供
API によるリージョンの管理
リージョンの定義やリージョンの監視の制御
ユースケース例
ある小売店の近くに来たお客様へのリアルタ
イムなプロモーション
事故や緊急事態の発生をリアルタイムにドラ
イバーへ通知

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IBM Analytics for Hadoop (Beta)
Hadoop ベースのクラスター環境
Hadoop の環境の構築・管理からの開放
InfoSphere BigInsights Enterprise
Edition V3.0
オープンソースの Apache Hadoop がベース
Hive, MapReduce, Pig などが利⽤可能
ビッグデータの分析アプリケーションの
開発に注力
Hadoop クラスター上のデータへの
簡単なアクセスと簡単なデータのロード
分析アプリケーションの簡単な開発
チャートやグラフを使った
データの可視化

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Time Series Database
IoT デバイス・データのための
データ・ストア
メーターのような IoT デバイスの
データの蓄積と時系列分析
IBM Informix 12.10
タイム・スタンプを伴う
時系列データの分析
スマートメータ、RFID タグ、セン
サー・デバイスなど
例えばスマートメーターで収集された
電気使⽤量、株価や取引高、心電図の
記録、震動計、ネットワーク・パ
フォーマンス・レコードなど、
幅広い種類のデバイスに対応

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Infomix TimeSeries
時系列データ⽤のデータ・ストア
タイム・スタンプを伴う⼀連のデー
タである時系列データに対する高速
データベース
オフセット管理されたデータ
 インデックスはID列のみ
時系列データへの高速なアクセス
データやインデックスの巨大化の抑制
ディスクス
ペース
他社リレーショナル・
データベース
IBM Informix
TimeSeries
リレーショナル・アプローチ
処理時間
データ・
ローディング
レポート生成
Informix TimeSeries
デバイス
ID
タイムスタンプ列
1 起点：2010-12-01 01:00:00 [(4,160,40), (4.5,155,35), ….]
2 起点：2010-12-01 01:00:00 [(5,175,44), (4.5,160,35). .]
・・・・・・・・
インデックス＝メーターIDのみ

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Embeddable Reporting (Beta)
Business Intelligence のレポートや
ダッシュボードの作成や統合の
プラットフォーム
BI機能の提供
レポーティング、ダッシュボード、多次元
分析(OLAP)、スコアカード、アラート等
Cognos BI v10.2.1.1
RESTful API でのレポートの作成、アプ
リケーションへレポートの統合
データベース
リポジトリ: MongoDB connection
 レポートの仕様
 データソース情報
 Cognos BI model
データ: DB2 JDBC connection
 レポートに表示する内容のデータ

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まとめ

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分析を成功させる「３つの要因」
分析の目的の明確化
意思決定プロセスへの組込み
分析の経験やスキルの向上
スモールスタート
トライアル＆エラー
戦略
業務
実装
人
分析の目的の
明確化
意思決定プロセス
への組込み分析の経験やスキル
の向上

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分析で成功するための「３つのステップ」
スポンサーシップ投資
データ
専門知識
信頼
共有すべきVisionを
明確にし、行動を促す
スキルと機能の開発
および利用
厳格さと協調によって
価値を生み出す
信頼できる組織関係
分析結果の信頼
データに自信を持つ
セキュリティと統制
価値の源泉プラットフォーム
企業文化
評価
分析の成果と価値創出
を合致させる
ビジネスインパクト測定と未
来設計
ビッグデータを取扱う
システム基盤を確保する
事実をベースとした
意思決定を行う
実行
拡大
準備
ビッグデータ&
アナリティクス
の基礎
価値実現に
必須
価値創造の
強化
出典：Analytics: A blueprint for value – Converting big data and analytics into results,
IBM Institute for Business Value © 2013 IBM
業務
実装
業務
実装
データ
戦略戦略
分析
基盤
人
分析
スキル
経験
ベース
ライン
知識
戦略人
業務
実装

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