失敗しないためのデータ活用の勘所

©1998-2016 Infoteria Corporation.
ASTERIA WARP
失敗しないためのデータ活⽤の勘所
2016年12⽉7⽇
インフォテリア株式会社マーケティング部
シニアプロダクトマネージャー森⼀弥

⽇本のソフトウェアを世界へ！ 2

©1998-2016 Infoteria Corporation.©1998-2016 Infoteria Corporation.
IoT時代
データ量の増加？

IoTを含む通信データ量（過去編）
2005年
2006年
2007年
2008年
2009年
2010年
2011年
2012年
2013年
センサーログ
防犯・遠隔監視カメラ
動画・映像視聴ログ
交通量・渋滞情報
アクセスログ
Blog、SNS等記事
電⼦メール
気象データ
RFIDデータ
GPSデータ
Eコマースにおける販売ログ
携帯電話
固定IP電話
CTI⾳声ログデータ
画像診断
電⼦カルテ
業務⽇誌
電⼦レセプト
POSデータ
経理データ
顧客DB
出典：総務省「ビッグデータ時代における情報量の計測に係る調査研究」
（平成26年）より作成
センサーログだけでも1年で1.75倍
4

2015年 2016年 2017年 2018年 2019年 2020年
固定インターネットマネージド IP モバイルデータ
今後のデータ量予測
出典：「Cisco Visual Networking Index（VNI）：予測と⽅法論、
2015 〜 2020 年」より作成
1ヶ⽉あたりのモバイルデータおよび
インターネットトラフィック
5

2015年 2016年 2017年 2018年 2019年 2020年
スマートフォン以外の携帯電話スマートフォン PC タブレット M2M その他のポータブルデバイス
今後の「モバイル」データ量予測
出典：「Cisco Visual Networking Index（VNI）：全世界のモバイルデータトラフィックの予測
2015 〜 2020 年」より作成
1ヶ⽉あたりのモバイルデータトラフィック
6

2,058,795
2015年 2016年 2017年 2018年 2019年 2020年
M2M
今後の「M2M」データ量予測
出典：「Cisco Visual Networking Index（VNI）：全世界のモバイルデータトラフィックの予測
2015 〜 2020 年」より作成
1ヶ⽉あたりの M2M データトラフィック
（エクサバイト）
7

デバイスからの⼤量データを
ビジネス活⽤？

IoTデータのビジネス利⽤
⽣データからの
変換
分析のための
下準備
Data Lake → DWH
データの
解析・分析
経営判断につながる分析
と結果の可視化
DWH → BI
⽣データの
蓄積
リアルタイムで発⽣する
データの蓄積
Sensor → Data Lake
業務改善
ビジネス改⾰
可視化したものから
新たな価値を創造
⽣データ監視
しきい値を設けて
超過しているかを検知
プログラムの起動
検知した結果を元に
プログラムを起動
機器の制御
様々な機器を⾃動制御
デ
タ
分
析
・
活
⽤
業
務
の
⾃
動
化
9

データの活⽤について

我が国企業におけるデータの利活⽤状況
出典：総務省「IoT時代におけるICT産業の構造分析とICTによる経済成⻑への
多⾯的貢献の検証に関する調査研究」（平成28年）をもとに作成
0 10 20 30 40 50 60
データの収集・蓄積
現状把握
データ分析による予測
業務効率の向上
付加価値の拡⼤
いずれも⾏っていない
分からない
％
11

データ活⽤のプロセスと課題

データ活⽤のプロセス
データ分析データ蓄積データ収集
業務活用
ビジネス改革
クラウド
各種システム / RDB
Excel / CSV / 各種ログ
IoTデバイス
データウェアハウス
/ RDB
/ KVS
BIツール / 統計ツール
など
Excel
ETL
13

データ収集について 14
データ収集
クラウド
各種システム / RDB
Excel / CSV / 各種ログ
IoTデバイス

データ収集での課題 15
転送⽅法
n 転送のプログラムを作
成するか、ETLツールの
導⼊が必要
データ
変換/統合
ABC
あいう
123
n 蓄積するツールの求め
る形式に変換する必要
がある
n 分析での評価軸を合わ
せる必要がある
分析対象の
選別/追加
or
n 分析対象とするデータ
の選別は分析内容に応
じて様々
n 新規で分析データを作
成？
＄→￥
リソースに対する投資

データ蓄積について 16
データウェアハウス
/ RDB
/ KVS
ETL
データ蓄積

データ蓄積での課題 17
n データを維持していく
体制や、ハードウェア
の維持など
n データが信⽤できなけ
れば分析結果は信⽤出
来ない
n データクレンジングに
終わりはない
n 分析を⾒据えて適切な
設計が必要
n パフォーマンスなどシ
ステム⾯での考慮も必
要
運⽤/保守
データ
クレンジング
データモデルの
設計
固定費の増加⼈材の確保

データ分析について 18
データ分析
BIツール / 統計ツール
など
Excel

データ分析での課題 19
n ⽬に⾒える分析結果が
出ると新しい分析の要
望があがってくる
n 分析結果は現場に共有
されてはじめて業務改
善につながる
n データサイエンティス
トの圧倒的な不⾜
n ツールの選定
フィードバック
の収集/改善
結果の共有分析スキル
⼈材の教育即時対応⼒

データ分析ツールの選定 20
少ない多い← データ量 →
↑
ツールの難易度
↓
⽬的：部⾨の業績向上
ツール：Excel
使⽤者：営業部⻑、マーケ担当者
分析対象：1部⾨
⽬的：企業の業績向上
ツール：BIツール
使⽤者：経営企画室メンバー
分析対象：複数部⾨、企業
⽬的：新規事業開発、研究
ツール：R⾔語ほか
使⽤者：データサイエンティスト？
分析対象：1企業、社会
簡単
難しい

続々と増え、注⽬度を増すBIツール
Tableau Amazon
QuickSight
Google Data
Studio
Microsoft
Power BI
Excel
価格 professional
エディション
24万円〜
Standard
Edition
⽉額9ドル〜
ベータ版無料無料〜いろいろ
形式デスクトップ
クラウド
クラウドクラウドデスクトップ
クラウド
デスクトップ
クラウド
特⻑ Pixer譲りの
データの
「⾒せ⽅」に
こだわった
ツール
AWSのデータ
を直接表⽰
⽇本リージョ
ンでの提供は
まだ
Google
Analyticsから
派⽣した
クラウド分析
ツール
Excelのアドオ
ンから派⽣
Excelライクな
操作性と
Azure連携は
⻑所
誰でも使える
表計算ツール
提供開始時期 2004年〜 2016年〜 2017年？ 2015年〜 20世紀〜
実際に試して使いやすいものを
21

課題を克服し、
分析レポートを出しても、
実際の現場では・・・

現場で求められるものは・・・ 23
先⽉の関⻄圏での売上げデータを出して！
流通業の企業での
製品シェアが⾒たいんだけど。。
こないだの資料Excelでちょうだい
去年のイベントでの集客状況のデータをください
修正や追加も簡単にできることも考慮しましょう

業務活⽤/ビジネス改⾰について 24
業務活用
ビジネス改革

業務活⽤/ビジネス改⾰での課題
n 分析のキモは、仮説に
対する検証なので仮説
を⽴てられるスキルが
必要
n 改善案を受け⼊れても
らうため、関係各部⾨
への説得、協⼒依頼な
ど
n 分析結果を元に業務の
改善策、もしくはビジ
ネス全体の改⾰案が必
要
新たな
仮説の⽴案
関係部⾨の説得改善策の⽴案
体制の確⽴
25

実際に導⼊出来る
データ活⽤のポイント
26
既存業務やシステムは
できるだけ変えない
現場からの変更要望に
迅速に対応できる組織
提供する分析レポート
には柔軟性を
n 既存業務や既存シ
ステムに⼿を⼊れ
るような進め⽅は
抵抗が多く進まな
い
n 要望に対して迅速
に対応することで
使ってもらえる仕
組みになる
n 分析は専⾨家だけ
ではなく現場の⼈
間が使えるものを
選択する
簡単導⼊できる仕組み迅速な対応使いやすいものを

カギを握るのはETL部分 27
ETL

ASTERIA WARP 概要

最新技術・既存システムをつなぎ
企業の戦略的IT活⽤を推進する
29
デスクトップ
アプリケーション
各種業務システム
ビッグデータ
クラウド
スマートデバイス
Web
アプリケーション

30
おかげさまで
10年連続のシェアNo.1を達成しました！

16.6%
12.3%
7.6%
9.0%
16.0%
38.5％
5,700社以上の実績を持つ
シェアNo.1 データ連携ミドルウェア
31
出典：テクノ・システム・リサーチ
「2016年ソフトウェアマーケティング総覧 EAI/ESB市場編」
（数量ベース）
0
1000
2000
3000
4000
5000
6000
2003年3⽉末
2004年3⽉末
2005年3⽉末
2006年3⽉末
2007年4⽉末
2008年3⽉末
2009年3⽉末
2010年3⽉末
2011年3⽉末
2012年3⽉末
2013年3⽉末
2014年3⽉末
2015年3⽉末
2016年3⽉末
5,700社以上の
導⼊実績
2016年9⽉末に5,788社の導⼊を達成

ASTERIA シリーズの豊富な導⼊実績 32
n2002年の販売開始以来、業種・業界問わず幅広い実績があり、
n⾦融機関や報道機関のクリティカルシステムでも採⽤されております。

フローデザイナー
n Windows アプリケーション
n GUIを使ってフロー作成
33
フローサービス管理コンソール
n Webアプリケーション
n 各種設定
n ログ閲覧
n フローの再実⾏
n オンラインアップデート etc
InfoteriaInfoteria
インターネット
ASTERIA WARP
サーバー
n フローサービスの
実⾏環境
オンライン
アップデート
管理開発
ASTERIA WARP 製品構成

製品ラインナップ 34
ASTERIA WARP
Standard Edition
ASTERIA WARP
Enterprise Edition
説明 ASTERIA WARPの通常版と⾔えるエディ
ションです。
条件分岐や繰り返しなど、プログラムと同
等の処理をプログラム⾔語を必要とせず実
現するノンプログラミング環境です。
⼤規模、⼤容量の処理を⾏うことを想定し、
エラーの際に処理途中から復帰させるなど
の機能を実装したエディションです。
企業内の様々なシステムとの連携の中⼼に
据えるデータ連携基盤製品です。
製品形態⽉額ライセンス / 通常ライセンス⽉額ライセンス / 通常ライセンス
ファイル連携 ○ ○
データ変換 ○ ○
REST / Web API連携 ○ ○
データベース連携 ○ ○
メール送付 ○ ○
Web API ○ ○
パラレル処理 ○ ○
チェックポイント ○
優先実⾏ ○
簡易フェールオーバー ○

機能概要

様々なデータ連携先 36
様々な形式のデータフォーマットや
システム、プロトコルに対応した
コンポーネントを持ち、アイコンを
配置することで連携を実現
※⼀部アダプタは
オプションです

ASTERIA WARP とは 37
ASTERIA WARP は社内に存在する各種システムやデータ、クラウドサービス
上に存在する様々なデータを“ノン・プログラミング”で連携するツールです。
ASTERA WARP は各種の機能を内包したアイコンを並べてデータ連携を定義します。
このアイコンの並びを実⾏する仕組みを「フローサービス」と呼んでいます。
Field1
Field2
Field3
Field4
Column1
Column2
Column3
Column4

フロー作成の流れ① 38
アイコンをドラッグ&ドロップして
処理の流れを作ります。

フロー作成の流れ②
各アイコンの設定情報を⼊⼒します。
保存ファイル名：abc.csv
⽂字コード：Shift_JIS
カラム数：8
接続⽂字列：jdbc:mysql://localhost:3306/testdb
ユーザー名：Root
パスワード：XXXXXX
39

フロー作成の流れ③
アイコンによっては設定情報を個別画⾯で⼊れます。
顧客
顧客ID
⽒名
住所
製品
製品ID
製品名
単価
注⽂
注⽂ID
注⽂⽇時
注⽂個数
顧客ID
製品ID
40

フロー作成の流れ④
⼊出⼒のマッピングを⾏います。
注⽂ID
注⽂⽇時
顧客⽒名
住所
製品名
単価
注⽂個数
注⽂ID
注⽂⽇時
顧客⽒名
住所
製品名
単価
注⽂個数
合計⾦額
41

起動⽅法とトリガー
作成したフローは様々な⽅法で起動することが可能です。
⽤途に合わせてバッチ、リアルタイムでお使いいただけます。
ASTERIAのカレンダーを利⽤し、定められた⽇時に実⾏
独⾃に休⽇を定義することも可能
フローに対してURLを割りつけ、ブラウザや他システムから
リアルタイム実⾏
ASTERIA内のFTPサーバーにファイルをアップロードすることで起動
任意のSOAPクライアントからリクエストを受け付けて実⾏
メールサーバーを定期監視し、メールを受け付けたタイミングで実⾏
JMSQueueシステム上の指定したメッセージキューを監視し、
メッセージを受信するとフローが起動
外部のコマンドより実⾏
JP1やSystem Walkerなどからの実⾏も
独⾃開発したプログラムからはAPIを介して実⾏
スケジューラー
URLトリガー
FTPトリガー
SOAP
コマンドライン
REST API
メール監視
メッセージキュー監視
42

開発を⽀える様々な機能 43
仕様書自動作成 SQLビルダー
Excel/PDFビルダーデバッガー
フロー上でブレークポイントを設定、
順次実⾏させることで不具合個所を特定
データベースの構造を確認しつつ
SQLを⽣成
配⾊やサイズなど詳細の設定や条件
の指定による配⾊などもGUIで設定
作成したフローからボタン１つで
仕様書を出⼒

IoTデータを元にした実証実験
〜とある⼤規模商業施設で〜

導⼊済みのWifi施設の活⽤
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Time":"2016-06-03
IoT機器としてオープンデータ
端末の位置情報等気象情報
既存機器とデータ組み合わせて新たな発⾒を！
45

デモ環境
TDE
MySQL
URLトリガーとJSON解析
HTTPGet と HTML解析
Tableauコンポーネント
TDE
46

作成したフローの⼀部 47

Demo

導⼊済みのWi-Fi施設の活⽤
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Time":"2016-06-03
IoT機器として
端末の位置情報等
オープンデータ
気象情報
さらにデータを組み合わせて新たな発⾒を！
売上データ
SNSデータ
49

まとめ - 実際に導⼊出来る
データ活⽤のポイント
50
既存業務やシステムは
できるだけ変えない
現場からの変更要望に
迅速に対応できる組織
提供する分析レポート
には柔軟性を
簡単導⼊できる仕組み迅速な対応使いやすいものを
簡単で使い勝⼿の良いと柔軟に動けるがデータ活⽤のポイント

おしらせ

無料評価版、無料セミナーのご案内
30⽇
52

53

Facebookhttps://www.facebook.com/asteriajp
54

本資料の内容は、情報提供を唯⼀の⽬的とするものであり、マテリアルやコード、
機能を提供することを確約するものではありません。インフォテリアの製品開発
計画および今後の製品リリースの内容や時期は、さまざまな要因によって変化す
る可能性があります。本資料の内容は、あくまで参考情報とさせていただきます
こと、ご了承ください。
Disclaimer

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