SlideShare a Scribd company logo
1 of 13
Copyright © 2016, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. |
HCM CloudをPaaSでカスタマイズ
Oracle Database Cloud Serviceの機械学習で予測分析をさらに強力に
クラウド・テクノロジー事業統括
PaaS事業推進室
ソリューション・アーキテクト部
クラウドアーキテクト
小川 幹雄
1
Copyright © 2016, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. |
人事データ活用成熟度モデル
2
機械学習ゾーン
Copyright © 2016, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. |
次世代の人事を支えるHCMの条件
ビッグ・データ:事実に基づいた意思決定
• 現在・過去の指標データをもとに、従業員の未来の「退職率」と
「パフォーマンス」を予測
• 世界最大の人事ベンチマークデータサービスである
PwC Saratoga の知見にもとづき設計された分析モデル
• “What-If”分析機能を利用したシミュレーションに基づき、
リテンションのための適切な施策を実行
• Oracle Database の強力な予測分析エンジンである
Oracle Data Mining を活用
ワークフォース予測 - Workforce Predictions
3
Copyright © 2016, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. |
ハイ・パフォーマーだ
が退職リスクが高い
ワークフォース予測 - Workforce Predictions
退職リスクを予測し、とくにケアが必要な人材を特定
予
測
退
職
率
(Y
軸
)
予測パフォーマンス(X軸)
マイニングにより予測された
退職率と従業員パフォーマンス
4
Copyright © 2016, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. |
せっかくのHCMデータ、もっと活用していきたい
メンタル状態が
悪化する前に
予測したい
この研修を
受けさせる効果
を予測したい
採用時に
パフォーマンス
を予測したい
5
Copyright © 2016, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. |
Oracle Database Cloud Service
Oracle Advanced Analytics
6
Copyright © 2016, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. | 7
Copyright © 2016, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. | 8
環境価格 1時間 $6.720 ≒ 800円
Oracle Database Cloud Service
+ Oracle Advanced Analytics
(Oracle Data Mining)
Oracle Application Express
Oracle REST Data Services
Data Miner GUI
Oracle SQL Developer
https://
Mobiles $6.720 / hour
Copyright © 2016, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. |
3時間 x 20日稼働のシステムで10万円弱/月
REST API
Export/Import
人事情報
所属部署
資格情報
タイムカード
営業活動
訪問状況
業務情報
顧客FB
https://
日々3時間 x 20日稼働のシステム(2ocpu)
Database as a Service HP
$6.720 x 3 x 20 x 2 = $806.4
Oracle Application Express
9
Copyright © 2016, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. |
他のPaaSを組み合わせてシームレスな連携も可能
人事情報
所属部署
資格情報
タイムカード
営業活動
訪問状況
業務情報
顧客FB
HCM Cloud
10
Copyright © 2016, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. |
•HCM単体で取れない
社員の活動を管理
•密な情報を元に
タレント分析
•JCSによる画面拡張で
管理画面は一つ
11
機械学習 for HCMメリット
人事管理画面
JCS
DBCS
HCM
社員情報
ICS
Copyright © 2016, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. |
せっかくのHCMデータ、もっと活用していきたい
メンタル状態が
悪化する前に
予測したい
この研修を
受けさせる効果
を予測したい
採用時に
パフォーマンス
を予測したい
12
✔ ✔ ✔
Copyright © 2016, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. | 13

More Related Content

What's hot

オラクルGo! 位置情報アプリをクラウドで簡単に作ってみた
オラクルGo! 位置情報アプリをクラウドで簡単に作ってみたオラクルGo! 位置情報アプリをクラウドで簡単に作ってみた
オラクルGo! 位置情報アプリをクラウドで簡単に作ってみたYosuke Arai
 
データ分析チームの振り返り
データ分析チームの振り返りデータ分析チームの振り返り
データ分析チームの振り返りSatoshi Noto
 
MapReduceを置き換えるSpark 〜HadoopとSparkの統合〜 #cwt2015
MapReduceを置き換えるSpark 〜HadoopとSparkの統合〜 #cwt2015MapReduceを置き換えるSpark 〜HadoopとSparkの統合〜 #cwt2015
MapReduceを置き換えるSpark 〜HadoopとSparkの統合〜 #cwt2015Cloudera Japan
 
SAS言語派集まれ!SAS StudioからSAS Viyaを使ってみよう!
SAS言語派集まれ!SAS StudioからSAS Viyaを使ってみよう!SAS言語派集まれ!SAS StudioからSAS Viyaを使ってみよう!
SAS言語派集まれ!SAS StudioからSAS Viyaを使ってみよう!SAS Institute Japan
 
変わる!? リクルートグループのデータ解析基盤
変わる!? リクルートグループのデータ解析基盤変わる!? リクルートグループのデータ解析基盤
変わる!? リクルートグループのデータ解析基盤Recruit Technologies
 
Cloud Native Appのデプロイ先に関する考察:VM? コンテナ? aPaaS? or Serverless?
Cloud Native Appのデプロイ先に関する考察:VM? コンテナ? aPaaS? or Serverless?Cloud Native Appのデプロイ先に関する考察:VM? コンテナ? aPaaS? or Serverless?
Cloud Native Appのデプロイ先に関する考察:VM? コンテナ? aPaaS? or Serverless?Yosuke Arai
 
re:Growth2019 Analytics Updates
re:Growth2019 Analytics Updatesre:Growth2019 Analytics Updates
re:Growth2019 Analytics UpdatesSatoru Ishikawa
 
Pythonで入門するApache Spark at PyCon2016
Pythonで入門するApache Spark at PyCon2016Pythonで入門するApache Spark at PyCon2016
Pythonで入門するApache Spark at PyCon2016Tatsuya Atsumi
 
ビッグデータ活用を加速する!分散SQLエンジン Spark SQL のご紹介 20161105 OSC Tokyo Fall
ビッグデータ活用を加速する!分散SQLエンジン Spark SQL のご紹介 20161105 OSC Tokyo Fallビッグデータ活用を加速する!分散SQLエンジン Spark SQL のご紹介 20161105 OSC Tokyo Fall
ビッグデータ活用を加速する!分散SQLエンジン Spark SQL のご紹介 20161105 OSC Tokyo FallYusukeKuramata
 
[db tech showcase Tokyo 2015] D22:インメモリープラットホームSAP HANAのご紹介と最新情報 by SAPジャパン株式...
[db tech showcase Tokyo 2015] D22:インメモリープラットホームSAP HANAのご紹介と最新情報 by SAPジャパン株式...[db tech showcase Tokyo 2015] D22:インメモリープラットホームSAP HANAのご紹介と最新情報 by SAPジャパン株式...
[db tech showcase Tokyo 2015] D22:インメモリープラットホームSAP HANAのご紹介と最新情報 by SAPジャパン株式...Insight Technology, Inc.
 
20151209 Oracle DDD オラクルで実現するクラウド・マシン・ラーニング
20151209 Oracle DDD オラクルで実現するクラウド・マシン・ラーニング20151209 Oracle DDD オラクルで実現するクラウド・マシン・ラーニング
20151209 Oracle DDD オラクルで実現するクラウド・マシン・ラーニングオラクルエンジニア通信
 
20170714_MySQLドキュメントストア JSONデータ型&JSON関数 by 日本オラクル株式会社 MySQL GBU 山﨑由章
20170714_MySQLドキュメントストア JSONデータ型&JSON関数 by 日本オラクル株式会社 MySQL GBU 山﨑由章20170714_MySQLドキュメントストア JSONデータ型&JSON関数 by 日本オラクル株式会社 MySQL GBU 山﨑由章
20170714_MySQLドキュメントストア JSONデータ型&JSON関数 by 日本オラクル株式会社 MySQL GBU 山﨑由章Insight Technology, Inc.
 
大規模データに対するデータサイエンスの進め方 #CWT2016
大規模データに対するデータサイエンスの進め方 #CWT2016大規模データに対するデータサイエンスの進め方 #CWT2016
大規模データに対するデータサイエンスの進め方 #CWT2016Cloudera Japan
 
[C31]世界最速カラムナーDBは本物だ! by Daisuke Hirama
[C31]世界最速カラムナーDBは本物だ! by Daisuke Hirama[C31]世界最速カラムナーDBは本物だ! by Daisuke Hirama
[C31]世界最速カラムナーDBは本物だ! by Daisuke HiramaInsight Technology, Inc.
 
Oracle Data Minerハンズオンセミナー170927:③Business Analytics概要と事例
Oracle Data Minerハンズオンセミナー170927:③Business Analytics概要と事例Oracle Data Minerハンズオンセミナー170927:③Business Analytics概要と事例
Oracle Data Minerハンズオンセミナー170927:③Business Analytics概要と事例オラクルエンジニア通信
 
db tech showcase2019オープニングセッション @ 森田 俊哉
db tech showcase2019オープニングセッション @ 森田 俊哉 db tech showcase2019オープニングセッション @ 森田 俊哉
db tech showcase2019オープニングセッション @ 森田 俊哉 Insight Technology, Inc.
 
先行事例から学ぶ IoT / ビッグデータの始め方
先行事例から学ぶ IoT / ビッグデータの始め方先行事例から学ぶ IoT / ビッグデータの始め方
先行事例から学ぶ IoT / ビッグデータの始め方Cloudera Japan
 

What's hot (20)

オラクルGo! 位置情報アプリをクラウドで簡単に作ってみた
オラクルGo! 位置情報アプリをクラウドで簡単に作ってみたオラクルGo! 位置情報アプリをクラウドで簡単に作ってみた
オラクルGo! 位置情報アプリをクラウドで簡単に作ってみた
 
データ分析チームの振り返り
データ分析チームの振り返りデータ分析チームの振り返り
データ分析チームの振り返り
 
Python / R で使うSAS Viya
Python / R で使うSAS ViyaPython / R で使うSAS Viya
Python / R で使うSAS Viya
 
MapReduceを置き換えるSpark 〜HadoopとSparkの統合〜 #cwt2015
MapReduceを置き換えるSpark 〜HadoopとSparkの統合〜 #cwt2015MapReduceを置き換えるSpark 〜HadoopとSparkの統合〜 #cwt2015
MapReduceを置き換えるSpark 〜HadoopとSparkの統合〜 #cwt2015
 
SAS言語派集まれ!SAS StudioからSAS Viyaを使ってみよう!
SAS言語派集まれ!SAS StudioからSAS Viyaを使ってみよう!SAS言語派集まれ!SAS StudioからSAS Viyaを使ってみよう!
SAS言語派集まれ!SAS StudioからSAS Viyaを使ってみよう!
 
変わる!? リクルートグループのデータ解析基盤
変わる!? リクルートグループのデータ解析基盤変わる!? リクルートグループのデータ解析基盤
変わる!? リクルートグループのデータ解析基盤
 
Cloud Native Appのデプロイ先に関する考察:VM? コンテナ? aPaaS? or Serverless?
Cloud Native Appのデプロイ先に関する考察:VM? コンテナ? aPaaS? or Serverless?Cloud Native Appのデプロイ先に関する考察:VM? コンテナ? aPaaS? or Serverless?
Cloud Native Appのデプロイ先に関する考察:VM? コンテナ? aPaaS? or Serverless?
 
re:Growth2019 Analytics Updates
re:Growth2019 Analytics Updatesre:Growth2019 Analytics Updates
re:Growth2019 Analytics Updates
 
Pythonで入門するApache Spark at PyCon2016
Pythonで入門するApache Spark at PyCon2016Pythonで入門するApache Spark at PyCon2016
Pythonで入門するApache Spark at PyCon2016
 
ビッグデータ活用を加速する!分散SQLエンジン Spark SQL のご紹介 20161105 OSC Tokyo Fall
ビッグデータ活用を加速する!分散SQLエンジン Spark SQL のご紹介 20161105 OSC Tokyo Fallビッグデータ活用を加速する!分散SQLエンジン Spark SQL のご紹介 20161105 OSC Tokyo Fall
ビッグデータ活用を加速する!分散SQLエンジン Spark SQL のご紹介 20161105 OSC Tokyo Fall
 
SASとHadoopとの連携 2015
SASとHadoopとの連携 2015SASとHadoopとの連携 2015
SASとHadoopとの連携 2015
 
[db tech showcase Tokyo 2015] D22:インメモリープラットホームSAP HANAのご紹介と最新情報 by SAPジャパン株式...
[db tech showcase Tokyo 2015] D22:インメモリープラットホームSAP HANAのご紹介と最新情報 by SAPジャパン株式...[db tech showcase Tokyo 2015] D22:インメモリープラットホームSAP HANAのご紹介と最新情報 by SAPジャパン株式...
[db tech showcase Tokyo 2015] D22:インメモリープラットホームSAP HANAのご紹介と最新情報 by SAPジャパン株式...
 
20151209 Oracle DDD オラクルで実現するクラウド・マシン・ラーニング
20151209 Oracle DDD オラクルで実現するクラウド・マシン・ラーニング20151209 Oracle DDD オラクルで実現するクラウド・マシン・ラーニング
20151209 Oracle DDD オラクルで実現するクラウド・マシン・ラーニング
 
20170714_MySQLドキュメントストア JSONデータ型&JSON関数 by 日本オラクル株式会社 MySQL GBU 山﨑由章
20170714_MySQLドキュメントストア JSONデータ型&JSON関数 by 日本オラクル株式会社 MySQL GBU 山﨑由章20170714_MySQLドキュメントストア JSONデータ型&JSON関数 by 日本オラクル株式会社 MySQL GBU 山﨑由章
20170714_MySQLドキュメントストア JSONデータ型&JSON関数 by 日本オラクル株式会社 MySQL GBU 山﨑由章
 
大規模データに対するデータサイエンスの進め方 #CWT2016
大規模データに対するデータサイエンスの進め方 #CWT2016大規模データに対するデータサイエンスの進め方 #CWT2016
大規模データに対するデータサイエンスの進め方 #CWT2016
 
[C31]世界最速カラムナーDBは本物だ! by Daisuke Hirama
[C31]世界最速カラムナーDBは本物だ! by Daisuke Hirama[C31]世界最速カラムナーDBは本物だ! by Daisuke Hirama
[C31]世界最速カラムナーDBは本物だ! by Daisuke Hirama
 
Oracle Data Minerハンズオンセミナー170927:③Business Analytics概要と事例
Oracle Data Minerハンズオンセミナー170927:③Business Analytics概要と事例Oracle Data Minerハンズオンセミナー170927:③Business Analytics概要と事例
Oracle Data Minerハンズオンセミナー170927:③Business Analytics概要と事例
 
db tech showcase2019オープニングセッション @ 森田 俊哉
db tech showcase2019オープニングセッション @ 森田 俊哉 db tech showcase2019オープニングセッション @ 森田 俊哉
db tech showcase2019オープニングセッション @ 森田 俊哉
 
先行事例から学ぶ IoT / ビッグデータの始め方
先行事例から学ぶ IoT / ビッグデータの始め方先行事例から学ぶ IoT / ビッグデータの始め方
先行事例から学ぶ IoT / ビッグデータの始め方
 
Oracle Big Data Cloud Serviceのご紹介
Oracle Big Data Cloud Serviceのご紹介Oracle Big Data Cloud Serviceのご紹介
Oracle Big Data Cloud Serviceのご紹介
 

Viewers also liked

Oracle Cloudのjava実行環境
Oracle Cloudのjava実行環境Oracle Cloudのjava実行環境
Oracle Cloudのjava実行環境Kazuki Nakajima
 
無償のAPEXワークスペース取得方法
無償のAPEXワークスペース取得方法無償のAPEXワークスペース取得方法
無償のAPEXワークスペース取得方法Kazuki Nakajima
 
R超入門機械学習をはじめよう
R超入門機械学習をはじめようR超入門機械学習をはじめよう
R超入門機械学習をはじめよう幹雄 小川
 
Taller 2 construcción de instrumento
Taller 2 construcción de instrumentoTaller 2 construcción de instrumento
Taller 2 construcción de instrumentosilviagracielacol
 
Departamento de ciencias sociales. Escuela secundaria %
Departamento de ciencias sociales. Escuela secundaria %Departamento de ciencias sociales. Escuela secundaria %
Departamento de ciencias sociales. Escuela secundaria %Claudia Fonterosa
 
ヘッドレスCMSとサーバーレス
ヘッドレスCMSとサーバーレスヘッドレスCMSとサーバーレス
ヘッドレスCMSとサーバーレス真吾 吉田
 
JAWS-UGアーキテクチャ専門支部 ServerlessConfレポート
JAWS-UGアーキテクチャ専門支部 ServerlessConfレポートJAWS-UGアーキテクチャ専門支部 ServerlessConfレポート
JAWS-UGアーキテクチャ専門支部 ServerlessConfレポート真吾 吉田
 

Viewers also liked (8)

Oracle Cloudのjava実行環境
Oracle Cloudのjava実行環境Oracle Cloudのjava実行環境
Oracle Cloudのjava実行環境
 
無償のAPEXワークスペース取得方法
無償のAPEXワークスペース取得方法無償のAPEXワークスペース取得方法
無償のAPEXワークスペース取得方法
 
R超入門機械学習をはじめよう
R超入門機械学習をはじめようR超入門機械学習をはじめよう
R超入門機械学習をはじめよう
 
Taller 2 construcción de instrumento
Taller 2 construcción de instrumentoTaller 2 construcción de instrumento
Taller 2 construcción de instrumento
 
Método Científico
Método Científico Método Científico
Método Científico
 
Departamento de ciencias sociales. Escuela secundaria %
Departamento de ciencias sociales. Escuela secundaria %Departamento de ciencias sociales. Escuela secundaria %
Departamento de ciencias sociales. Escuela secundaria %
 
ヘッドレスCMSとサーバーレス
ヘッドレスCMSとサーバーレスヘッドレスCMSとサーバーレス
ヘッドレスCMSとサーバーレス
 
JAWS-UGアーキテクチャ専門支部 ServerlessConfレポート
JAWS-UGアーキテクチャ専門支部 ServerlessConfレポートJAWS-UGアーキテクチャ専門支部 ServerlessConfレポート
JAWS-UGアーキテクチャ専門支部 ServerlessConfレポート
 

Similar to Hcm cloudをpaasでカスタマイズ

成功事例に学べ! これからの時代のビッグデータ活用最新ベストプラクティス [Oracle Cloud Days Tokyo 2016]
成功事例に学べ! これからの時代のビッグデータ活用最新ベストプラクティス [Oracle Cloud Days Tokyo 2016]成功事例に学べ! これからの時代のビッグデータ活用最新ベストプラクティス [Oracle Cloud Days Tokyo 2016]
成功事例に学べ! これからの時代のビッグデータ活用最新ベストプラクティス [Oracle Cloud Days Tokyo 2016]オラクルエンジニア通信
 
SaaSをもっと便利に、使いやすくする方法 [Oracle Cloud Days Tokyo 2016]
SaaSをもっと便利に、使いやすくする方法 [Oracle Cloud Days Tokyo 2016]SaaSをもっと便利に、使いやすくする方法 [Oracle Cloud Days Tokyo 2016]
SaaSをもっと便利に、使いやすくする方法 [Oracle Cloud Days Tokyo 2016]オラクルエンジニア通信
 
GoldenGateテクニカルセミナー1「市場のトレンドと最新事例のご紹介」(2016/5/11)
GoldenGateテクニカルセミナー1「市場のトレンドと最新事例のご紹介」(2016/5/11)GoldenGateテクニカルセミナー1「市場のトレンドと最新事例のご紹介」(2016/5/11)
GoldenGateテクニカルセミナー1「市場のトレンドと最新事例のご紹介」(2016/5/11)オラクルエンジニア通信
 
AWSでGPUも安く大量に使い倒せ
AWSでGPUも安く大量に使い倒せ AWSでGPUも安く大量に使い倒せ
AWSでGPUも安く大量に使い倒せ Yasuhiro Matsuo
 
本当にできるの?ミッションクリティカルシステムのクラウド移行ダイジェスト (Oracle Cloudウェビナーシリーズ: 2021年7月7日)
本当にできるの?ミッションクリティカルシステムのクラウド移行ダイジェスト (Oracle Cloudウェビナーシリーズ: 2021年7月7日)本当にできるの?ミッションクリティカルシステムのクラウド移行ダイジェスト (Oracle Cloudウェビナーシリーズ: 2021年7月7日)
本当にできるの?ミッションクリティカルシステムのクラウド移行ダイジェスト (Oracle Cloudウェビナーシリーズ: 2021年7月7日)オラクルエンジニア通信
 
【日商USA】Webinar 2023.12.13 AWS re:Invent ハイライト ~データ活用の最先端を垣間見る~
【日商USA】Webinar 2023.12.13 AWS re:Invent ハイライト ~データ活用の最先端を垣間見る~【日商USA】Webinar 2023.12.13 AWS re:Invent ハイライト ~データ活用の最先端を垣間見る~
【日商USA】Webinar 2023.12.13 AWS re:Invent ハイライト ~データ活用の最先端を垣間見る~NISSHO USA
 
Oracle Cloud PaaS & IaaS:2018年12月度サービス情報アップデート
Oracle Cloud PaaS & IaaS:2018年12月度サービス情報アップデートOracle Cloud PaaS & IaaS:2018年12月度サービス情報アップデート
Oracle Cloud PaaS & IaaS:2018年12月度サービス情報アップデートオラクルエンジニア通信
 
[db tech showcase Tokyo 2016] A25: ACIDトランザクションをサポートするエンタープライズ向けNoSQL Databas...
[db tech showcase Tokyo 2016] A25: ACIDトランザクションをサポートするエンタープライズ向けNoSQL Databas...[db tech showcase Tokyo 2016] A25: ACIDトランザクションをサポートするエンタープライズ向けNoSQL Databas...
[db tech showcase Tokyo 2016] A25: ACIDトランザクションをサポートするエンタープライズ向けNoSQL Databas...Insight Technology, Inc.
 
ITアーキテクトのためのOracle Cloud Platform設計・構築入門 [Oracle Cloud Days Tokyo 2016]
ITアーキテクトのためのOracle Cloud Platform設計・構築入門 [Oracle Cloud Days Tokyo 2016]ITアーキテクトのためのOracle Cloud Platform設計・構築入門 [Oracle Cloud Days Tokyo 2016]
ITアーキテクトのためのOracle Cloud Platform設計・構築入門 [Oracle Cloud Days Tokyo 2016]オラクルエンジニア通信
 
ビッグデータ時代のアカデミッククラウド
ビッグデータ時代のアカデミッククラウドビッグデータ時代のアカデミッククラウド
ビッグデータ時代のアカデミッククラウドMasaharu Munetomo
 
Microsoft Azureのビッグデータ基盤とAIテクノロジーを活用しよう
Microsoft Azureのビッグデータ基盤とAIテクノロジーを活用しようMicrosoft Azureのビッグデータ基盤とAIテクノロジーを活用しよう
Microsoft Azureのビッグデータ基盤とAIテクノロジーを活用しようHideo Takagi
 
クラウドを使って競争優位なビッグデータ活用の実現へ [Oracle Cloud Days Tokyo 2016]
クラウドを使って競争優位なビッグデータ活用の実現へ [Oracle Cloud Days Tokyo 2016]クラウドを使って競争優位なビッグデータ活用の実現へ [Oracle Cloud Days Tokyo 2016]
クラウドを使って競争優位なビッグデータ活用の実現へ [Oracle Cloud Days Tokyo 2016]オラクルエンジニア通信
 
Microsoft Ignite Fall 2021 Data Platform Update Topics
Microsoft Ignite Fall 2021 Data Platform Update TopicsMicrosoft Ignite Fall 2021 Data Platform Update Topics
Microsoft Ignite Fall 2021 Data Platform Update TopicsMicrosoft
 
自律型データベース Oracle Autonomous Database 最新情報
自律型データベース Oracle Autonomous Database 最新情報自律型データベース Oracle Autonomous Database 最新情報
自律型データベース Oracle Autonomous Database 最新情報オラクルエンジニア通信
 
[Oracle Innovation Summit Tokyo 2018] 水環境の持続を支えるクラウド型ICTプラットフォーム「Water Busine...
[Oracle Innovation Summit Tokyo 2018] 水環境の持続を支えるクラウド型ICTプラットフォーム「Water Busine...[Oracle Innovation Summit Tokyo 2018] 水環境の持続を支えるクラウド型ICTプラットフォーム「Water Busine...
[Oracle Innovation Summit Tokyo 2018] 水環境の持続を支えるクラウド型ICTプラットフォーム「Water Busine...オラクルエンジニア通信
 
データ分析基盤構築のポイントと関連クラスメソッドサービスの紹介
データ分析基盤構築のポイントと関連クラスメソッドサービスの紹介データ分析基盤構築のポイントと関連クラスメソッドサービスの紹介
データ分析基盤構築のポイントと関連クラスメソッドサービスの紹介Yosuke Katsuki
 
20160301 5日でできるクラウドで始めるデータ利活用 新日鉄住金ソリューションズ株式会社
20160301 5日でできるクラウドで始めるデータ利活用 新日鉄住金ソリューションズ株式会社20160301 5日でできるクラウドで始めるデータ利活用 新日鉄住金ソリューションズ株式会社
20160301 5日でできるクラウドで始めるデータ利活用 新日鉄住金ソリューションズ株式会社オラクルエンジニア通信
 
Learn, build, and scale with elastic - realizing great programming experience...
Learn, build, and scale with elastic - realizing great programming experience...Learn, build, and scale with elastic - realizing great programming experience...
Learn, build, and scale with elastic - realizing great programming experience...Shotaro Suzuki
 

Similar to Hcm cloudをpaasでカスタマイズ (20)

成功事例に学べ! これからの時代のビッグデータ活用最新ベストプラクティス [Oracle Cloud Days Tokyo 2016]
成功事例に学べ! これからの時代のビッグデータ活用最新ベストプラクティス [Oracle Cloud Days Tokyo 2016]成功事例に学べ! これからの時代のビッグデータ活用最新ベストプラクティス [Oracle Cloud Days Tokyo 2016]
成功事例に学べ! これからの時代のビッグデータ活用最新ベストプラクティス [Oracle Cloud Days Tokyo 2016]
 
20161125 Asakusa Framework Day オラクル講演資料
20161125 Asakusa Framework Day オラクル講演資料20161125 Asakusa Framework Day オラクル講演資料
20161125 Asakusa Framework Day オラクル講演資料
 
SaaSをもっと便利に、使いやすくする方法 [Oracle Cloud Days Tokyo 2016]
SaaSをもっと便利に、使いやすくする方法 [Oracle Cloud Days Tokyo 2016]SaaSをもっと便利に、使いやすくする方法 [Oracle Cloud Days Tokyo 2016]
SaaSをもっと便利に、使いやすくする方法 [Oracle Cloud Days Tokyo 2016]
 
GoldenGateテクニカルセミナー1「市場のトレンドと最新事例のご紹介」(2016/5/11)
GoldenGateテクニカルセミナー1「市場のトレンドと最新事例のご紹介」(2016/5/11)GoldenGateテクニカルセミナー1「市場のトレンドと最新事例のご紹介」(2016/5/11)
GoldenGateテクニカルセミナー1「市場のトレンドと最新事例のご紹介」(2016/5/11)
 
AWSでGPUも安く大量に使い倒せ
AWSでGPUも安く大量に使い倒せ AWSでGPUも安く大量に使い倒せ
AWSでGPUも安く大量に使い倒せ
 
本当にできるの?ミッションクリティカルシステムのクラウド移行ダイジェスト (Oracle Cloudウェビナーシリーズ: 2021年7月7日)
本当にできるの?ミッションクリティカルシステムのクラウド移行ダイジェスト (Oracle Cloudウェビナーシリーズ: 2021年7月7日)本当にできるの?ミッションクリティカルシステムのクラウド移行ダイジェスト (Oracle Cloudウェビナーシリーズ: 2021年7月7日)
本当にできるの?ミッションクリティカルシステムのクラウド移行ダイジェスト (Oracle Cloudウェビナーシリーズ: 2021年7月7日)
 
【日商USA】Webinar 2023.12.13 AWS re:Invent ハイライト ~データ活用の最先端を垣間見る~
【日商USA】Webinar 2023.12.13 AWS re:Invent ハイライト ~データ活用の最先端を垣間見る~【日商USA】Webinar 2023.12.13 AWS re:Invent ハイライト ~データ活用の最先端を垣間見る~
【日商USA】Webinar 2023.12.13 AWS re:Invent ハイライト ~データ活用の最先端を垣間見る~
 
Concept of-hybrid-apps
Concept of-hybrid-appsConcept of-hybrid-apps
Concept of-hybrid-apps
 
Oracle Cloud PaaS & IaaS:2018年12月度サービス情報アップデート
Oracle Cloud PaaS & IaaS:2018年12月度サービス情報アップデートOracle Cloud PaaS & IaaS:2018年12月度サービス情報アップデート
Oracle Cloud PaaS & IaaS:2018年12月度サービス情報アップデート
 
[db tech showcase Tokyo 2016] A25: ACIDトランザクションをサポートするエンタープライズ向けNoSQL Databas...
[db tech showcase Tokyo 2016] A25: ACIDトランザクションをサポートするエンタープライズ向けNoSQL Databas...[db tech showcase Tokyo 2016] A25: ACIDトランザクションをサポートするエンタープライズ向けNoSQL Databas...
[db tech showcase Tokyo 2016] A25: ACIDトランザクションをサポートするエンタープライズ向けNoSQL Databas...
 
ITアーキテクトのためのOracle Cloud Platform設計・構築入門 [Oracle Cloud Days Tokyo 2016]
ITアーキテクトのためのOracle Cloud Platform設計・構築入門 [Oracle Cloud Days Tokyo 2016]ITアーキテクトのためのOracle Cloud Platform設計・構築入門 [Oracle Cloud Days Tokyo 2016]
ITアーキテクトのためのOracle Cloud Platform設計・構築入門 [Oracle Cloud Days Tokyo 2016]
 
ビッグデータ時代のアカデミッククラウド
ビッグデータ時代のアカデミッククラウドビッグデータ時代のアカデミッククラウド
ビッグデータ時代のアカデミッククラウド
 
Microsoft Azureのビッグデータ基盤とAIテクノロジーを活用しよう
Microsoft Azureのビッグデータ基盤とAIテクノロジーを活用しようMicrosoft Azureのビッグデータ基盤とAIテクノロジーを活用しよう
Microsoft Azureのビッグデータ基盤とAIテクノロジーを活用しよう
 
クラウドを使って競争優位なビッグデータ活用の実現へ [Oracle Cloud Days Tokyo 2016]
クラウドを使って競争優位なビッグデータ活用の実現へ [Oracle Cloud Days Tokyo 2016]クラウドを使って競争優位なビッグデータ活用の実現へ [Oracle Cloud Days Tokyo 2016]
クラウドを使って競争優位なビッグデータ活用の実現へ [Oracle Cloud Days Tokyo 2016]
 
Microsoft Ignite Fall 2021 Data Platform Update Topics
Microsoft Ignite Fall 2021 Data Platform Update TopicsMicrosoft Ignite Fall 2021 Data Platform Update Topics
Microsoft Ignite Fall 2021 Data Platform Update Topics
 
自律型データベース Oracle Autonomous Database 最新情報
自律型データベース Oracle Autonomous Database 最新情報自律型データベース Oracle Autonomous Database 最新情報
自律型データベース Oracle Autonomous Database 最新情報
 
[Oracle Innovation Summit Tokyo 2018] 水環境の持続を支えるクラウド型ICTプラットフォーム「Water Busine...
[Oracle Innovation Summit Tokyo 2018] 水環境の持続を支えるクラウド型ICTプラットフォーム「Water Busine...[Oracle Innovation Summit Tokyo 2018] 水環境の持続を支えるクラウド型ICTプラットフォーム「Water Busine...
[Oracle Innovation Summit Tokyo 2018] 水環境の持続を支えるクラウド型ICTプラットフォーム「Water Busine...
 
データ分析基盤構築のポイントと関連クラスメソッドサービスの紹介
データ分析基盤構築のポイントと関連クラスメソッドサービスの紹介データ分析基盤構築のポイントと関連クラスメソッドサービスの紹介
データ分析基盤構築のポイントと関連クラスメソッドサービスの紹介
 
20160301 5日でできるクラウドで始めるデータ利活用 新日鉄住金ソリューションズ株式会社
20160301 5日でできるクラウドで始めるデータ利活用 新日鉄住金ソリューションズ株式会社20160301 5日でできるクラウドで始めるデータ利活用 新日鉄住金ソリューションズ株式会社
20160301 5日でできるクラウドで始めるデータ利活用 新日鉄住金ソリューションズ株式会社
 
Learn, build, and scale with elastic - realizing great programming experience...
Learn, build, and scale with elastic - realizing great programming experience...Learn, build, and scale with elastic - realizing great programming experience...
Learn, build, and scale with elastic - realizing great programming experience...
 

Hcm cloudをpaasでカスタマイズ

  • 1. Copyright © 2016, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. | HCM CloudをPaaSでカスタマイズ Oracle Database Cloud Serviceの機械学習で予測分析をさらに強力に クラウド・テクノロジー事業統括 PaaS事業推進室 ソリューション・アーキテクト部 クラウドアーキテクト 小川 幹雄 1
  • 2. Copyright © 2016, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. | 人事データ活用成熟度モデル 2 機械学習ゾーン
  • 3. Copyright © 2016, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. | 次世代の人事を支えるHCMの条件 ビッグ・データ:事実に基づいた意思決定 • 現在・過去の指標データをもとに、従業員の未来の「退職率」と 「パフォーマンス」を予測 • 世界最大の人事ベンチマークデータサービスである PwC Saratoga の知見にもとづき設計された分析モデル • “What-If”分析機能を利用したシミュレーションに基づき、 リテンションのための適切な施策を実行 • Oracle Database の強力な予測分析エンジンである Oracle Data Mining を活用 ワークフォース予測 - Workforce Predictions 3
  • 4. Copyright © 2016, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. | ハイ・パフォーマーだ が退職リスクが高い ワークフォース予測 - Workforce Predictions 退職リスクを予測し、とくにケアが必要な人材を特定 予 測 退 職 率 (Y 軸 ) 予測パフォーマンス(X軸) マイニングにより予測された 退職率と従業員パフォーマンス 4
  • 5. Copyright © 2016, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. | せっかくのHCMデータ、もっと活用していきたい メンタル状態が 悪化する前に 予測したい この研修を 受けさせる効果 を予測したい 採用時に パフォーマンス を予測したい 5
  • 6. Copyright © 2016, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. | Oracle Database Cloud Service Oracle Advanced Analytics 6
  • 7. Copyright © 2016, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. | 7
  • 8. Copyright © 2016, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. | 8 環境価格 1時間 $6.720 ≒ 800円 Oracle Database Cloud Service + Oracle Advanced Analytics (Oracle Data Mining) Oracle Application Express Oracle REST Data Services Data Miner GUI Oracle SQL Developer https:// Mobiles $6.720 / hour
  • 9. Copyright © 2016, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. | 3時間 x 20日稼働のシステムで10万円弱/月 REST API Export/Import 人事情報 所属部署 資格情報 タイムカード 営業活動 訪問状況 業務情報 顧客FB https:// 日々3時間 x 20日稼働のシステム(2ocpu) Database as a Service HP $6.720 x 3 x 20 x 2 = $806.4 Oracle Application Express 9
  • 10. Copyright © 2016, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. | 他のPaaSを組み合わせてシームレスな連携も可能 人事情報 所属部署 資格情報 タイムカード 営業活動 訪問状況 業務情報 顧客FB HCM Cloud 10
  • 11. Copyright © 2016, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. | •HCM単体で取れない 社員の活動を管理 •密な情報を元に タレント分析 •JCSによる画面拡張で 管理画面は一つ 11 機械学習 for HCMメリット 人事管理画面 JCS DBCS HCM 社員情報 ICS
  • 12. Copyright © 2016, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. | せっかくのHCMデータ、もっと活用していきたい メンタル状態が 悪化する前に 予測したい この研修を 受けさせる効果 を予測したい 採用時に パフォーマンス を予測したい 12 ✔ ✔ ✔
  • 13. Copyright © 2016, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. | 13

Editor's Notes

  1. 例えば、「ワークフォース予測」きのうでは、現在・過去の指標データをもとに、従業員の未来の「離職率」と「パフォーマンス」を予測することができます。 この機能は世界最大の人事ベンチマークデータサービスである PwC Saratoga の知見にもとづき設計された分析モデルを元に予測モデルを開発しております。
  2. こちらに表示されているのがワークフォース予測の実際の画面イメージです。 縦軸が予測される退職率、横軸が予測されるパフォーマンスです。 右上に表示されるのがハイ・パフォーマーだが退職リスクが高い社員だということが分かります。 こういった人材に重点的に昇進・昇給などのケアを行うことによりトップタレントの流出を防ぎます。
  3. 3月7日。 パートナー向けHCMと機械学習での機能補完!ターゲット。 45分。
  4. 1ocpu +$2000+$249+$1300 4ocpu +$8000+$249+$1300 $9548