We have new format from this time:
1. Azure Monthly Update:
Check what happened in Azure in June, 2016.
2. Azure Machine Learning with Microsoft Dynamics:
Microsoft Dynamics is great for collecting enterprise intelligence in real-time. Azure Machine Learning is the easiest tool to start predicting data. So what if we combine these two systems together?
Dynamics製品は、経営判断が求められる情報がリアルタイムで管理できる、優れたシステムです。 Azure Machine Learningはデータの予測などが簡単に行えるツールです。 この勉強会ではこれら2つのツールを活用して、どんなことができるかをご説明します。
2. Taiki Yoshida 吉田 大貴
Engineer at
Microsoft
Dynamics NAV
Microsoft
Azure
Microsoft
Dynamics CRM
Office 365
VMware vSphere
@TaikiYoshidaJP bit.ly/1UQyXTq
Experiences in…
Windows Server
3. Recent Trend in Business
スマートデバイスの使用数…24億
SNSのアカウント数…20億
IoTデバイスの接続数…80億
より良い体験のためにお金を惜しまない人…86%
Of customers will pay more for a better customer experience
86%
3B
2.4B
2B
80B
インターネットユーザー数…30億
Active Internet users
Connected IoT devices by 2025
Smart devices by 2018
Active social media accounts
5. Digital winners are already taking over the market
デジタル化を進めている企業が市場を拡大
Digital Leaders,
69.80%
Digital Leaders,
77.10%
Everyone else,
30.20%
Everyone else,
22.90%
OVERALL MARKET SHARE
PERCENTAGE OF PROFITS
利益の割合
マーケットシェア率
Source: Constellation Research, Inc.
6. Disney + IoT = Magic Band
• Used for
• Entering the park
• Pay Goods
• Unlock your hotel room
• Queue for Attractions
• Cloud Services for Photos
Source: Walt Disney World Resort
• 使用例
• テーマパークへの入園
• 商品の支払い
• ホテルのルームキー
• アトラクションの予約
• 写真のクラウドサービス
MAGICBAND is a trademark of Disney Enterprises, Inc.
9. Harnessing terabytes of data from over 13,000 engines to help airlines
save up to $1 million a day in unscheduled downtime
13000台のエンジンを監視し、
故障を未然に防ぎ、1日あたり1億ドルを削減
Azure IoT
Suite
Cortana
Intelligence
Suite
Power BI
Dynamics
CRM
Source: Microsoft Envision 2016
Rolls Royce + Microsoft
12. Topics Covered Today
• Before you start…
• Introduction to Microsoft Dynamics
• Introduction to
Azure Machine Learning
• Microsoft Dynamics +
Azure Machine Learning
• Technical Session
• C#
• Dynamics CRM Setup
• Azure ML Web API Setup
13. From data to decisions and actions
Interactive dashboards
Predictions
What will happen?
Recommendations
Decision automation
Decision support
Value
Static reports
Source: Microsoft Envision 2016
16. Transform data into intelligent action
DATA
Business
apps
Custom
apps
Sensors
and devices
INTELLIGENCE ACTION
People
Automated
Systems
Source: Microsoft Envision 2016
20. Some Examples of Microsoft Dynamics Products
Microsoft
Dynamics CRM
Microsoft
Dynamics NAV
Microsoft
Dynamics Marketing
Microsoft
Dynamics AX
Customer Relations,
Service Management
顧客管理
サービス管理
ERP for SMBs
中小企業向けERP
Marketing
Management
マーケティング管理
Enterprise Resource
Planning
統合基幹システム
Microsoft
Dynamics GP
Microsoft
Dynamics SL
Microsoft Dynamics製品例
21. Microsoft Dynamics CRM
Microsoft
Dynamics CRM
Microsoft
Dynamics NAV
Microsoft
Dynamics Marketing
Microsoft
Dynamics AX
Customer Relations,
Service Management
顧客管理
サービス管理
ERP for SMBs
中小企業向けERP
Marketing
Management
マーケティング管理
Enterprise Resource
Planning
統合基幹システム
Microsoft
Dynamics GP
Microsoft
Dynamics SL
22. Dynamics CRM – Sales
22
Evaluate
評価
Create Proposal
提案作成
Proposal
提案
Deal Closed
クローズ
Source: Microsoft Japan
23. Dynamics CRM – Services
23
Identify
特定
Research
リサーチ
Solve
解決
Source: Microsoft Japan
24. Dynamics CRM – Marketing
24
Potential
Customers
潜在的な
顧客
Existing
Customers
既存顧客
Source: Microsoft Japan
28. What is Machine Learning ?
Big Archive
Past data
Missing, Unseen
Not existing
Known data
+
Algorithms
Known Data Unknown DataModel
Source: Github – “Azure Readiness”
30. • Blobs and Tables
• Hadoop (HDInsight)
• Relational DB (Azure SQL DB)
Data Clients
Model is now a web
service that is callable
API from marketplace
API
Integrated development
environment for
Machine Learning
ML STUDIO
Source: Github – “Azure Readiness”
31. • Blobs や テーブル
• Hadoop (HDInsight)
• リレーショナル DB
(Azure SQL DB)
データ クライアント
Webサービスとして
利用できるモデル
マーケットプレース
から入手できるAPI
API
機械学習を
するための
統合された開発環境
ML STUDIO
Source: Github – “Azure Readiness”
45. Classify a news article as (politics, sports, technology, health, …)
Politics?
政治
Sports?
スポーツ
Tech?
テクノロジー
Health?
ヘルスケア
Model (Classification) 分類モデル
Source: Github – “Azure Readiness”
46. Adjust Parameters
パラメータの調整
Developing a Model モデルの構築
Documents Labels
Tech
Health
Politics
Politics
Sports
Training data
学習データ
Train the
Model
モデルを学習
Feature Vector
特徴ベクトル
Base Model
ベースモデル
Source: Github – “Azure Readiness”
47. Model’s Performance
Known data with true labels
Tech
Health
Politics
Politics
Sports
Tech
Health
Politics
Politics
Sports
Tech
Health
Politics
Politics
Sports
Model’s Performance
Difference between
“True Labels” and
“Predicted Labels”
True
Labels
Tech
Health
Politics
Politics
Sports
Predicted
Labels
Train the Model
Split
Detach
+/-
+/-
+/-
Source: Github – “Azure Readiness”
60. Disclaimer:
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