【2017年5月時点】セルフサービスBIからエンタープライズまで展開できるOracle Business Analytics クラウドプラットフォームのご紹介
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ビッグデータを活用し、高度なAdvanced Analyticsを実現した顧客事例とそれを支えるクラウドプラットフォームをご紹介いたします。 また、ビジネスユーザーがアナリストとしてデータドリブン企業を可能にするOracle Data Visualizationを活用し、モバイル上で音声検索や配信されたデータのビジュアル化が可能になったOracle Analytics Cloudの全貌と最新の事例をご紹介いたします。
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- 1. エンタープライズでの展開を可能にする Oracle Analytics Cloud概要と 最新クラウド事例ご紹介 2017/5/12 日本オラクル株式会社 クラウド・テクノロジー事業統括 Cloud/Big Data/DISプロダクト本部 五十嵐 恒 コンサルティングサービス事業統括 - クラウド・テクノロジーコンサルティング事業本部 内村 友亮
- 2. Copyright © 2017, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. Safe Harbor Statement The following is intended to outline our general product direction. It is intended for information purposes only, and may not be incorporated into any contract. It is not a commitment to deliver any material, code, or functionality, and should not be relied upon in making purchasing decisions. The development, release, and timing of any features or functionality described for Oracle’s products remains at the sole discretion of Oracle. 2
- 3. Copyright © 2017, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved.Copyright © 2017, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. 3 アジェンダ 1. セルフサービスからエンタープライズまでクラウドで 可能にするOracle Analytics Cloudご紹介 2. クラウドプラットフォームで実現したBusiness Analytics 最新事例ご紹介 3. クラウドで始める機械学習コンサルティングのご紹介
- 4. Copyright © 2017, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved.Copyright © 2017, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. 4 アジェンダ 1. セルフサービスからエンタープライズまでクラウドで 可能にするOracle Analytics Cloudご紹介 2. クラウドプラットフォームで実現したBusiness Analytics 最新事例ご紹介 3. クラウドで始める機械学習コンサルティングのご紹介
- 5. Copyright © 2017, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. 日々のビジネス活動を改革 するためは？ ユーザーが使いこなせる分析ツールが必要 ツールが企業ポリシーやインフラストラクチャとの適合は？ テクノロジの進歩によるデジタルディスラプション 異業種参入など同業他社との比較による優位性は？ Copyright © 2017, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. 5
- 6. Copyright © 2017, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. 求められるビジネスチャレンジ デジタルトランスフォーメーションへの対応 AIなどの新技術を活用したビジネスの拡大 日々の活動を合理化し、戦略に集中する 6
- 7. 7Copyright © 2017, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. Your Story (data) ユーザーによる データ連携 クラウドとオンプレミスの 選択 データがビジネスシナリオに 力を与える 改革のための 共有
- 8. Copyright © 2017, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. ユーザーが必要なデータにアクセス するために求められる事 目まぐるしく変化するデータソースへの理解 データ活用できる分析ユーザーを限定しない データ準備、ビジュアル化、予測分析のために 必要なテクノロジー 8
- 9. Copyright © 2017, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved.Copyright © 2017, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. 分断されたデータ 顧客360°ビューに求められる様々なデータ連携 ユーザーによる データ連携 Eloqua 良質な見込客の育成 ROIを可視化(B2B) Sales Cloud 営業生産性の向上 最適な組織設計 Right Now 利用/維持 Bluekai お客様の興味にあった広告で 自社サイトへの流入促進 Responsys CPQ Cloud 構成管理・ 見積の合理化 WEB Center Suites 最終 消費者視点 認知 理解 推奨 Social Cloud 口コミ 傾聴 Social Cloud サポート強化 コンタクトセンター 潜 在 顧 客 選択 購買 受取 ソリューション 概要 TOA ソーシャルでファンを 獲得、育成 サポート強化 フィールドサービス 良質な見込客の育成 ROIを可視化(B2C) ビジネスユーザー主導によるデータを横断した分析が価値を生む
- 10. Copyright © 2017, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. 10 ユーザーによる データ連携 求められるソリューション ビジネスユーザーによるデータの横断 必要とされるあらゆるデータソースに正確につながる データ加工を共通化し、シャドーIT化を防ぐ 共通化されたプロセスから、データをビジュアル化
- 11. Copyright © 2017, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved.Copyright © 2017, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. ビジネスユーザーによるデータ横断～ビジュアル化 自由なデータ連携と加工 11 あらゆるデータソースを見える化 • データソースの場所を問わずデータアクセス • ビジネスユーザー自身によるデータ連携/収集 (Oracle BI リポジトリ、Oracle BIカタログ、Oracle SaaS OTBIカタログ）等 データ加工の過程の見える化 • 分析のためのデータ準備として、データの加工や 計算によるデータ作成の過程をフローで表示 • 新たな分析用データソースとして利用 最適なチャートで見える化 • データの特性に合わせた最適な 表現でデータに意味を与える 加工 ビジュアル化収集 ユーザーによる データ連携
- 12. Copyright © 2017, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. ビジネス部門は期限とイノベーションの 両立が可能か？ 反復的で遮断された業務プロセスが貴重な時間を無駄に 情報を共有するのが困難 日々の様々な業務要求期限がイノベーションの障害 12
- 13. Copyright © 2017, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. 13 求められるソリューション 誰もがイノベーションに貢献できるように 支援する事 モダンなアプローチでビジネスチーム間で協力して作業する 生産性を向上させるコラボレーションを実現 BIシステムの柔軟性の向上とインサイトの共有 イノベーションのための 共有
- 14. Copyright © 2017, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved.Copyright © 2017, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. BIシステムの課題 イノベーションの ための共有 IT部門の課題 • BIツールを散在させずに既存 のメタデータ資産を有効活用し、 シャドーIT化を防ぎたい – 色々なBIツールを導入させず、 信頼性の高いデータを活用さ せたい。 – データ加工の過程も把握し、 どういった計算に基づいた 集計なのかを把握したい 定型化したBIシステム • Oracle BIや Oracle SaaS OTBIを導入し情報を見える 化を実現したが。。。 – ユーザー自身定型的なデータ以外 を自由に分析できない – ユーザー部門からIT部門に新しい レポート作成を依頼しても時間が かかる ユーザー部門の課題 • ユーザー部門自らがデータを 分析し解決したい。 • 分析結果を簡単に安心して共 有できる環境が欲しい データソースBI
- 15. Copyright © 2017, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved.Copyright © 2017, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. Oracle Analytics Cloud Serviceで実現する データのビジュアル化と共有 イノベーションの ための共有 既存資産を活用した自由度の高い分析 • 既存のRDBやOracle BI資産を活用 (BIリポジトリ/カタログ） • ビジネスユーザー自身でデータを取得 現場解決スピードの向上 • 作成した分析アプリ(.dvaファイル）を、デスクトップ /クラウド/ サーバーを相互にて共有し参照。 • 各環境から最新データを取得 • ビジネスユーザー同士で素早い問題解決を実現 RDB デスクトップ Data Visualizationによる分析アプリ作成 収集 加工 ビジュアル化 フラットファイル Oracle SaaS OTBI サーバー 分析アプリの 相互共有 クラウド Oracle BI
- 16. Copyright © 2017, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. 大規模な投資をしているオンプレミスシステム クラウドを含める事によるガバナンスの複雑さ プラットフォーム管理に関する不確実性 16 クラウド戦略を検討する際に、どのような ステップを検討すれば良いか？
- 17. Copyright © 2017, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. 17 求められるソリューション 選択できる事 クラウド、オンプレミス、または両方（ハイブリッド） ユーザーへのデータアクセス自由度とデータガバナンス プラットフォームの管理は、Oracle または ユーザー自身 クラウドと オンプレミスの 選択
- 18. Copyright © 2017, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved.Copyright © 2017, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. オンプレミスとクラウドの可搬性が可能に オンプレミスOracle BIの開発/ POC検証/DR環境が不足 – 新たなBIアプリケーションの構築が困難 – バージョンアップの検証環境が不足 開発/POC検証/DR環境を Analytics Cloudで実現 – 既存オンプレミスのOracle DB/BIの資産をクラウド にLift and Shiftし、既存資産を活用した追加開 発、POC検証、ディザスタ・リカバリ環境を実現 18 レポート（Web カタログ） Oracle BI リポジトリ （サブジェクトエリア） Oracle DB ア ー カ イ ブ レポート/ ダッシュボード 非定型分析 データ・ビジュア ライゼーション Oracle DB Cloud Oracle BI リポジトリ（サブジェクトエリア） Lift & Shift BARファイル化 カタログとサブジェクトエリ アをBI アプリケーション・ アーカイブファイルとして 保存 Oracle BIサーバー Analytics Cloud クラウドとオンプレミスの 選択
- 19. Copyright © 2017, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. より大規模な 分析の展開と シナリオモデリング 管理された アナリティクス セルフサービス ディスカバリー 展開 部門利用 エンタープライズ アナリティクスプラットフォームにおけるユーザー要望 セルフサービス Analytics-as-a-Service IT部門 ビジネス部門 19
- 20. Copyright © 2017, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. Oracle Analytics Cloud Business Intelligence Cloud Data Visualization Cloud あらゆる規模に展開できるソリューション Oracleによる管理 ユーザーによる管理 20 セルフサービス Analytics-as-a-Service IT部門 ビジネス部門 展開 部門利用 エンタープライズ
- 21. Copyright © 2017, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved.Copyright © 2017, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. PDCAを可能にするOracle Analytics Cloud (以下OAC) 21 Action 原因特定 Plan 施策検討 DO 実行 Check 結果確認 過去に何が起こったか？ 様々なビジネスユーザーに定義されたKPIを 可視化し、日々どう推移しているかを把握す る どうすべきか？ 管理会計として、事業部別に目標や 予算を策定し、実績との差異を管理 何故起きたのか？ 結果となる財務データと原因を探索するための データを組み合わせてセルフサービスで分析し、原 因を特定。データによる仮説検証を実現し、新し い施策や計画を立てるための根拠を見つけ出す ビジネスアナリスト(マーケティング,財務/経営企画） OAC Data Visualization 事業部マネージャー向け OAC ダッシュボード/レポート 予算管理/業績管理者向け OAC Essbase(もしくはOracle PBCS) マーケティング 営業活動 顧客サービス リコメンド E R P 人 事
- 22. Copyright © 2017, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved.Copyright © 2017, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. 22 アジェンダ 1. セルフサービスからエンタープライズまでクラウドで 可能にするOracle Analytics Cloudご紹介 2. クラウドプラットフォームで実現したBusiness Analytics 最新事例ご紹介 3. クラウドで始める機械学習コンサルティングのご紹介
- 23. Copyright © 2017, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved.Copyright © 2017, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. お客様事例 データを集約し、顧客の真の姿を捉まえる 23 グローバル飲料メーカー様 • ラテンアメリカ最大のビール会社 • 顧客360°分析システムの構築 – マスマーケティングから、1-1マーケティングへ – 需要予測、消費動向把握、価格戦略 • 課題： データが目的別のクラウドに分散 • 解決策： サイロ化した顧客情報をOracle Cloudに集約 • 集約されたデータを、業務ユーザーに公開 新たなマーケティング施策を立案、実施 Big Data Database BI データ公開・分析 3rd Party E-コマース Webログ Social Mobile 他社クラウド （CRMなど） DaaS 機械学習
- 24. Copyright © 2017, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. 24 RFM顧客分析 わかる事 わからない事 顧客は最近、 どれぐらいの頻度で いくら買った 購入前の行動 Oracle Data Visualization • 優良顧客 • 優良顧客だったが離れつつある顧客 • 見込みがない顧客 来店 商品選定 購入 顧客分析 顧客の傾向を把握 •購買金額別のデシ ル分析、顧客属性 分類し顧客ターゲッ トを補足 併売分析 顧客への訴求商品 の分析 •売れ行き製品や、 その製品に付属し て良く売れる購買ラ ンキングを精査。付 属商品を買ってい ない顧客リストを抽 出 RFM分析 RFMからターゲットシナリ オ別（離反防止、新規 獲得）向けのセグメント を分析しリストを抽出 •R:Recency（最新 購買日はいつか？ •F:Frequency（購買 頻度）はどの位か？ •M：Monetary(購買 金額)はどのレンジか？
- 25. Copyright © 2017, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. 25 売上 顧客マスタ Web行動ログ 機械学習 わかる事 購入者の特性 (予測) 顧客 セッションID 滞在時間 時間帯 A 1 16分 早朝 A 2 3分 深夜 B 1 xxx xxx ・・・ 購入 性別 年齢 住所 ・・・ N 男 32 Tokyo Y 男 32 Tokyo N 女 24 Los学習用データ アルゴリズム 重回帰/SVM/決定木 分類モデル Developerで全部できます 機械学習を利用し、購入確率が 高いモデルを作成
- 26. Copyright © 2017, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved.Copyright © 2017, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. バルドスタ州立大学（ジョージア州） リテンションレートの改善 • 学生数：11500人 • 目的：リテンション（在学率）の向上 • Oracle導入効果 – 学生数11500人のリテンション率を66%から70%へ向上 – リテンションに関わるコストを200万ドル削減 – 迅速な業績ダッシュボードやレポートを作成し 生産性を500%向上。 • 予算配布のために必要な主な業績指標 – 入学、単位取得状況、学生毎の進捗管理、 中退状況 – エンドユーザーが独自にレポート作成し、情報を取得 – IT部門における戦略的大学IRに向けた情報活用 26
- 27. Copyright © 2017, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. Safe Harbor Statement The following is intended to outline our general product direction. It is intended for information purposes only, and may not be incorporated into any contract. It is not a commitment to deliver any material, code, or functionality, and should not be relied upon in making purchasing decisions. The development, release, and timing of any features or functionality described for Oracle’s products remains at the sole discretion of Oracle. 27 オラクルソリューション • Oracle DB、APEX, Data Integrator アナリティクス • Advanced Analytics • BI Enterprise Edition, BI Cloud Service • Endeca Information Discovery solutions アプリケーション • CRM On Demand • Social Relationship Management Cloud 情報活用戦略 学生の成功のための戦略的な情報活用 問題のある学生への 教員やスタッフへの自動アラートと通知 積極的なアドバイス 教員やサポートスタッフのコミュニケーションを改善 主要な経営戦略革新のための自動化
- 28. Copyright © 2017, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved.Copyright © 2017, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. さらなるデータを紡ぎ合わせ、新たな価値を生み出す 28 • 例）顧客データ ☓ IoTデータ ☓ トレンドデータ 使用データ 機器情報 顧客情報 購買情報 どのような顧客タイプに どのような製品や コンセプトがうけるか マーケティング SNS 感想、評価 流行・トレンド・競合 IOT リコメンデーション 1st,2nd,3rd Party DMP お客様の声収集 離反防止・アップセル 商品企画 コンタクトセンター 改善要望 メール/ ソーシャル Web/TV SNS Webログ 離反防止 CRM DMP IoT
- 29. Copyright © 2017, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved.Copyright © 2017, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. Oracle Analytics Cloud データ連携：様々なデータを活用したオペレーショナルBIの実現と機械学習データの見える化 • RDBからセンサーデータ、3rd Partyデータまで、 Oracle DB Cloud Serviceで連携/統合 ソーシャル 財務 サプライチェーン 購買人事 顧客管理 サービス 1st Party 3rd Party IoT Analytics Cloudが可能にするオペレーショナルBI ECサイト広告 Oracle Database Cloud を使って機械学習 顧客別取引明細 製品別品質管理レポート RFM分析 統合したデータを明細レベルで瞬時に分析。ビジネス現場 で活用できる明細レベルでの分析を実現 蓄積したデータを学習し、効果的で最適な活動を可能に。 機械学習データの 見える化 顧客セグメント分析 機器予防保全 バスケット分析 チャーン分析
- 30. Copyright © 2017, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved.Copyright © 2017, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. Oracle Database Cloudを使って機械学習 30 • データを動かさず、モデルを動かす。高速に、効率よく、セキュアに 、機械学習を実現 分析対象データ 分類モデル構築 新規データの分析 （モデルの適用） 結果出力 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 − データ移動の必要なし − 効率的なデータ前処理 − 高度なセキュリティ機能を適用 − 非常に高速、クラウドによる高い拡張性 • アプリへの作成モデル組み込みが容易 − OLTPのトランザクションデータにモデル適用可能 − 予測の成否のフィードバックが容易に
- 31. 31Copyright © 2017, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. Your Story (data) ユーザーによる データ連携 クラウドと オンプレミスの 選択 データがビジネス シナリオに力を与える 改革のための 共有 過去の実績データから、 機械学習した予測 データとの連携/分析/ 見える化を実現 ユーザーのデータ主導 による現場解決力と 共有スピード向上 プラットフォームの 幅広い選択肢と 機械学習まで展開 できる拡張性
- 32. Copyright © 2017, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. 32 https://www.oracle.com/goto/jpm170530 アジェンダ
- 33. Copyright © 2017, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. ■□Data Visualization & BI 技術ポータル■□ https://goo.gl/k1Q174 ⇐ でアクセス
- 34. Copyright © 2017, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved.Copyright © 2017, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. 34 アジェンダ 1. セルフサービスからエンタープライズまでクラウドで 可能にするOracle Analytics Cloudご紹介 2. クラウドプラットフォームで実現したBusiness Analytics 最新事例ご紹介 3. クラウドで始める機械学習コンサルティングのご紹介 コンサルティングサービス事業統括 - クラウド・テクノロジーコンサルティング事業本部 コンサルティングマネジャー 内村 友亮
- 35. Copyright © 2017, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. オラクルコンサルティングサービスのご紹介 機械学習ビジュアライゼーション・ワークショップ 35 ビジネス活動で蓄積されたビッグデータは、明日のビジネスに有益なパターンが眠っているかも知れません。本ワークシ ョップは、経験ある機械学習コンサルタントが、お客様のビジネスデータを様々な機械学習アルゴリズムに“学習“させ、 結果を分かりやすくビジュアライゼーションし、お客様と一緒に有益なパターンを探る実践型のワークショップです。 日本オラクル株式会社 〒107-0061 東京都港区北青山 2-5-8 オラクル青山センター oracle.com/jp クラウド利用及びコンサルサービス料金 ： 別途お問い合わせください。 • Oracle Data Visualization Cloud Serviceを使用する予定です。 • Oracle Database 12cで提供しているAdvanced Analyticsを使用する予定です。別途、 Oracle Database Cloud ServiceのHigh Performanceモデル等を購入する必要があります。 • その他製品・サービスに関する詳細は、弊社担当営業までご連絡ください。 機械学習ビジュアライゼーション・ワークショップの内容 Oracleの機械学習コンサルタントが、お客様のビジネス課題を もとに適切な機械学習アルゴリズムを選択し、結果をビジュアライ ゼーションでご報告、明日のお客様のビジネスに活かします。 機械学習とは？ 機械（コンピューター）に、データを学習をさせて、潜在的な パターン、ルールや規則を見つけ出すことです。 機械学習をビジネスに利用すると？ 行動属性から顧客を分類してマーケティングに利用したり、ロ グデータから異常を検知したり、ロイヤルカスタマーもしくは離 脱する可能性のある顧客を発見したりすることが出来ます。 顧客クラスタリング（ K-平均法） 離脱顧客分析（SVM、重回帰、他） 異常検知（時系列モデル、他） ロイヤル顧客分析（SVM、重回帰、他） ビジネス課題 の把握 ビジネスデータの プロファイリング 適切なアルゴリズム による機械学習 結果を ビジュアライズで評価 ２ターンで約1カ月を想定、それ以降はお客様で展開可能です 本サービスの情報は、2016年12月現在のものです。
- 36. Copyright © 2017, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. オラクルコンサルティングサービスのご紹介 機械学習トレーニング支援 36 あらゆる企業活動に関するデータが収集されるビックデータ全盛の時代。そのデータの利活用に機械学習が注目されています。しかし、い ざ機械学習をビジネスに活かそうとしても、実業務に適用するには大きなハードルがあります。本トレーニングでは、網羅的かつ実践的な機 械学習のトレーニングを実施することで、ビジネスに活かせる機械学習のスキルを学習いただけます。 日本オラクル株式会社 〒107-0061 東京都港区北青山 2-5-8 オラクル青山センター oracle.com/jp コンサルティングサービス料金 ： 3,000,000円から • 上記コンサルティング料金には消費税が含まれていません。 • 上記コンサルティング料金のほかに、遠隔地で作業（出張）した場合は、交通費 等の経費が発生します。 • その他製品・サービスに関する詳細は、弊社担当営業までご連絡ください。 ■機械学習をビジネスに適用する際のハードル • 機械学習による予測モデル構築に必要な作業範囲が分からない • それぞれのアルゴリズムと業務の相関が見えない • 数式の導出過程を説明されても業務に使えるとは思えない • 分析ツール(言語)をいきなり触ると、木を見て森を見ずになる ■機械学習トレーニング支援内容 機械学習の各フェーズ（データの理解 ~ 評価）に必要な知識を網羅的に学 習いただくだけでなく、業務に近いデータを用いて実際に機械学習の一連のタスク を体感いただくことで実践的な知識を身につけることができます。 約1ヶ月 1.全体像の理解 2. データの理解 3. データの準備 4. データモデリン グ 5. モデルの評価 4回目 総合演習① 総合演習② 3回目2回目1回目 座学 グループワーク 演習 ホームワーク ①座学 数式の説明は極力抑え、 機械学習活用に必要 な内容を網羅的に学習 できます。 ②演習 座学で学んだ内容の 演習を行うことで、内容 の理解を深めることが できます。 ③ホームワーク 座学・演習で学んだこと を実装していただき、理 論を踏まえた機械学習 の活用方法を身につけ ることができます。 ④グループワーク（総合演習） 業務に関連するデータを用いてデータの理解・準備から予測モデルの構築・評価ま での一連の流れを実践いただきます。ビジネスに活かせる機械学習の実践的なス キルを学習できます。 内 容 実 施 形 態
- 37. Copyright © 2017, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. オラクルコンサルティングサービスのご紹介 ナレッジグラフ構築支援 37 データが散在していたり、意味的なデータの統合ができていないと一元的な検索が困難です。ナレッジグラフによって データ同士の関係性を意味づけることで、横断的な情報検索を可能にし、お客様のもつ情報資産をさらに効果的に活用いただくための 環境をご提供致します。 ナレッジグラフとは？ 散在しているデータを一か所に集め、グラフ形式で関連付けしたデータです。 情報間の関係性に意味を与え、データを一元化して格納することで、 横断的に正確なデータを取得することが可能となります。 また、データの統合が容易になり、拡張性を高めることが可能となります。 クラウド及びコンサルティングサービス料金 ： 9,000,000円から • 上記コンサルティング料金には消費税が含まれていません。 • 上記コンサルティング料金のほかに、遠隔地で作業（出張）した場合は、 交通費等の経費が発生します。 • Oracle Database Cloud ServiceおよびOracle Java Cloud Serviceを使用す る予定です。 • その他製品・サービスに関する詳細は、弊社担当営業までご連絡ください。 日本オラクル株式会社 〒107-0061 東京都港区北青山 2-5-8 オラクル青山センター oracle.com/jp ナレッジグラフ構築支援の内容 クラウド環境構築 グラフ化するマスターデータの選定 （※1) オントロジー設計 クラウド環境への データコピー グラフ化 ※1：対象とするマスターデータは5種類までを想定しています グラフの横断検索試行マッピング方式設計 クラウド環境を構築し、ナレッジグラフ化するマスターデータに対して必要な 要素を設計していきます。最終的にナレッジグラフの横断検索を試行し、 正しく情報が取得できることを確認してお客様にお渡し致します。 支援期間は4ヶ月以上を想定しています。 RDBMS Graph Database（ナレッジグラフ構築後） データの 一元的な 検索が困難 データが散財 して存在 データの一元化 が可能 横断的に正確 なデータが 取得可能
- 38. Copyright © 2017, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. ANALYTICS CLOUD 38
Notes de l'éditeur
- Mitch and I will deliver the core of this presentation as if you were the customer. At the end Mitch will talk a little more about how to leverage this PPT as a tool with your customers.
- Mitch：現実には、ITはいくつかの厳しい質問に直面しているということです。 どのように私たちは日々の活動が100％占領されたときに、どう変えることができますか？また、ビジネスに必要なものを提供することが重要ですが、そのツールが当社のポリシーやインフラストラクチャに適合しない場合はどうすればよいでしょうか？ また、技術がこのようなペースで変化する中、どのように業界に追いつくのか、競争に勝つのか？ 現実には、ITはいくつかの厳しい質問に直面しています。 私たちは日々の活動によって100％占有されているときに、どのように変革できますか？ 彼らが望むビジネスを提供することが重要ですが、そのツールが当社のポリシーやインフラストラクチャに適合しない場合はどうすればよいでしょうか？ このようなペースで技術が変わると、業界に追いついたり、競争を勝ち抜いたりするにはどうすればいいですか？ ======================= あなたの変革プロジェクトは、日々の責任によって誰もが忙しい時を過すことなく、どのようにして完了することができますか？ 時間が限られている場合、デスクトップからデータセンターへのシームレスなデータソリューションは、組織のデータリソースを最大限に活用するのに役立ちますか？ すでに導入済みのデータソリューションでこれらのツールを使用するように設計されていない場合は、どのように最新のデータテクノロジを使用して組織を維持できますか？ 最新のデータ技術を使用して貴社を武装させる場合、インフラストラクチャに合わせて解決できるソリューションを選択するのは理にかなっていませんか？ 競合他社がAI / M1を使用していて、そうではない場合、データ業界にどのように対応していきますか？ 人と機械の情報を組み合わせて組織内の集団的知識を増やすことができれば、それはビジネスに役立つでしょうか？
- しかしそうすることは、その挑戦がないわけではありません。 ITはそうしなければならない。 デジタル変換に適応する。 潜在的にビジネスを促進する可能性のあるAIやMLのような新しい技術が理解され、適用されています。 戦略にもっと重点を置くことは、リソースを解放するための日々の活動を合理化することを意味します。 =========================== ビジネスは、仕事を成し遂げるために必要な最新のツールを積極的に研究し、特定します。場合によっては、インフラストラクチャ計画、クラウド/オンプレミスアーキテクチャ、技術エンジニアリング、または機能に適合しないテクノロジが必要な場合があります。課題は、ビジネスが必要としているデジタル変換を可能にすることであり、ITはツール、インフラストラクチャ、システムに適応するのに苦労しています。 人工知能と機械学習がより正確な予測を提供することによってどのようにビジネスを変えることができるかを証明する多くの証拠があります。これらのソリューションを実装するには貴重な時間とリソースが必要ですが、ITはこのテクノロジーをどのように開始するかを理解する必要があります。 ITはAI / MLをフル活用して "スマートな分析"を作成し、ビジネスが繁栄できるようにする必要があります。 トラブルチケット、バックアップ、パッチ適用、アップグレード、保守、および必要なその他の責任の間に、一日が終わります。しかし、ITにはまだ完了する必要がある他のプロジェクトがあります。シームレスに連携するように設計された洗練されたソリューションを選ぶことは、日々の活動を合理化する鍵となります。
- ビジネス、内部の顧客、パートナーがしたいことは、単に自分の話を伝え、その話をデータで動かすことです。 課題に取り組むには、4つの次元にまたがる分析プラットフォームが必要です。 第一に、情報を相互にやりとりするための効率的な方法を提供し、協力的でなければならない プロセスと意思決定を支援するために必要なすべてのデータに接続する必要があります それは、組織内のすべての異なる人/役割が必要とするすべての必要な機能を提供して、完全でなければなりません 現在と将来の両方で、どのように展開するかについての選択肢が必要です。 Oracle Analytics Cloudは、これらの次元を提供します。 ================== コラボレーション：組織全体の人工的および伝統的な学習を確実にするための、人およびマシンからの視点の統合 Connected：あらゆるベンダーのあらゆるデータをあらゆる形式で活用し、あらゆるパズルを確実に考慮して設計されています。 完全：シームレスな機能を提供するように設計された洗練されたデスクトップからデータセンターへの分析ソリューション 選択：クラウド、構成、バックアップ、保守、監視、アップグレードを含むインフラストラクチャ全体の権限のある管理
- すべてのユーザーに必要なすべてのデータを提供することが難しいという課題があります。 データの状況は常に変化しています。新しいテクノロジーはより速くより速いペースで実現し、それに追いつくのは難しいです。どの技術を統合しなければならないのか、どのようにそれらの優先順位を決めるのですか？ データ準備、統計解析、データ視覚化のためのツールがあります。別々のスキルセットとソフトウェアライセンスが必要です。 そして最後に事務所を去ったときにビジネスが中断されたことを意味しますか？ビジネスはオフィスに限定されませんが、オフィスの範囲を超えてデスクトップを超えてユーザーを有効にする方法はありますか？ ========================================= チャレンジ： 意思決定の質、データ、時間に常に影響する2つの次元があります。可能な限り多くの可能性を考慮した適切なデータを持つことは、正しい方向を選択できる大きなチャンスを意味します。そのデータは当然のことであり、決定の時点で現実を正確に反映しなければなりません。 しかし、データの状況は急速に変化しています。データは、明確に定義された単一のビューに配置されるのではなく、企業全体で断片化され、第三者または公開されたソースの外部でも断片化されます。新しい技術が引き続き発生し、データストレージ、組織、およびアクセスに対する新しく困難なアプローチを提供しています。 事務所外に出るということは、電子メールと電話に限定されています。アナリティクスに調整されていないか、ビジネスにつながっていない2つのメディア。 ソースからのデータへの接続や取得、豊富化、ビジュアライゼーションに必要なツールは、多くの場合、複数のベンダーが混在しており、必要な結果を簡単に取得して視覚化するために複数のスキルセットが必要です。
- 解決策は、適切なタイミングで適切なデータに常に接続できることを確認することです。 つまり、保管場所に関係なく、活動、意思決定またはプロセスをサポートするために必要なすべての関連データにアクセスすることを意味します。 それは、スマートな先見的な分析の助けを借りて、前進を続けることができるということです。あなたがどこにいるのか、誰があなたに電話しているのかを知る。これにより、アナリティクスを起動して、すぐに番号を取得できるようになります。 最後に、単一のツールで、ほとんどのトレーニングを必要とせず、標準ユーザーによって推進される単一のプロセスは、データアクセスからデータ視覚化、およびその間のすべてに必要なすべての作業を実行できます。 =========================== 接続されていますか？私たちは、その時に正しいデータであると言いたいのです！そして、「正しい」とは、何かを意味するものです。 結びつくことは、意思決定を支援するために必要なすべての関連情報にアクセスし、その情報を適切なタイミングで入手することです。遅い情報はもはや現実の世界を代表するものではなく、そこに構築される決定は砂の上に家を建てるようなものです。 「大きなデータ」や「小さなデータ」、「構造化された」、「構造化されていない」ではありません。そのすべてを結びつけることは重要ですが、重要なのは、その情報を、ビジネスプロセスや意思決定をサポートするための「正しいデータ」に変換し、適切なタイミングで消費するために提供することです。最終段階では、すぐにその情報に基づいてビジネスに即座に影響を与えることができます。 =========================== 大きなデータは必要なく、適切なデータが必要です。それは大小についてではありません。 https://hbr.org/2016/11/you-dont-need-big-data-you-need-the-right-data 接続済み 右データ 適切な時間 大小、内部、外部の関連するデータソースにプラグインして、意思決定とビジネスプロセスを強化します。 積極的に接続し、時間内に必要な情報にアクセスして表示し、迅速な意思決定や戦略を推進する データソースからスマートコネクタを介してデータ準備と豊富化、最終出力まで
- Mitch氏：「ビジネスチームは期限を守り革新していますか？」と尋ねるかもしれません。個人とチームの間で文書や情報をやりとりする反復的なプロセスによって、多くの時間が失われるためです。このプロセスは非効率的であるだけでなく、セキュリティの欠如に関連しています。 情報を共有するのは難しいです！ビジネス上の発見は、主に電子メールや静的メディアを介して共有されており、情報の観点が1つしか示されていません。共有は私たちの個人的な生活の中では一般的なプラクティスであり、ビジネス慣習は現代的なユーザーの期待に合致する必要があります。 さまざまな要求と期限が混乱する可能性があります。ビジネスはますます加速しており、より多くの情報を考慮する必要がありますが、同じリソースを使用しています。リーダーは、ビジネスにプラスの影響を与えるためのタイムリーで正確な決定を下すことが期待されます。 ===================== チャレンジ： 個人とチームの間で文書や情報をやりとりする反復的なプロセスによって、多くの時間が失われます。このプロセスは非効率的であるだけでなく、セキュリティの欠如に関連しています。 ビジネス上の発見は、主に電子メールや静的メディアを介して共有されており、情報の観点が1つしか示されていません。共有は私たちの個人的な生活の中では一般的なプラクティスであり、ビジネス慣習は現代的なユーザーの期待に合致する必要があります。 より多くの情報を考慮して、より多くの情報を、しかし同じリソースで、ビジネスは加速しています。リーダーは、ビジネスにプラスの影響を与えるためのタイムリーで正確な決定を下すことが期待されます。現在の活動や場所に関係なく、適切な形式で情報を取得することは、情報をつなぎとめるための鍵です。 http://ww2.cfo.com/operations-2/2015/11/cross-functional-collaboration-comes-age/
- Mitch：このソリューションは、あなたの組織内の誰もが貢献することを支援することに貢献しています！アナリティクスはコラボレーティブである必要があり、現代的なアプローチが必要です。これは、グループとして、そしてグループ全体で、最新のツールを使用して、より効果的に作業することに関するものです。私たちがデータに関するより多くのことを除いて、Google Docsを考えてみてください。 われわれはデータをユーザーの手に渡して、データとの対話を通じてモデル化、作成、分析、テスト、発見を行うことができます。「データと会話する」と言うこともできます。ユーザーは、データの視覚化、ダッシュボード、モバイルを介して行うことができますが、世界最大のレポートツールの1つとして残っているExcelなどの使い慣れたインターフェイスを使用することもできます。これを行うには、IT介入を必要とせずに、またITが制御を失うことなく、ライブ双方向アクセスを行うことを意味します。これにより生産性が向上します！ 私たちは皆、私たちの生活の中でデジタル共有を受け入れました。全世代がそれと共に成長しました。私たちのプロ生活はその流れに沿っており、重要なのはイベントが発生したときにそれを捕捉して共有するという考え方です。古くなった古いデータを処理することは、現代のビジネスではもはや受け入れられません。 ========================= コラボレーションとは、グループとして、またグループ間でより効果的に作業することでシナジーを創造することです。私たちがデータについて詳しく知っている以外は、Google Docsを考えてみてください。私たちは、データをユーザーの手に渡すことにより、データと対話し、データと会話してモデル化、作成、分析、テスト、発見を行うことができます。ユーザーは、データの視覚化、ダッシュボード、モバイルを介して行うことができますが、世界最大のレポートツールの1つとして残っているExcelなどの使い慣れたインターフェイスを使用することもできます。これを行うには、ITを必要とせずにライブ双方向のアクセスを持つことができますが、ITが制御を失うこともありません。 私たちはすべて、私たちの生活の中でデジタル共有を受け入れました。私たちには、それとともに成長した世代があります。私たちのプロ生活は、その人間の傾向に従います。何が重要なのは、イベントが発生したときにいつでも、自分のことを考えて、イベントをキャプチャして共有するというコンセプトです。私のカメラから画像をダウンロードするまで、あるいはプラスチック製のシリンダーをプリントアウトに変換する秘伝の化学者を得るまで、何日も待つことはもうありません。当社の事業は以下の通りです。古くなった古いデータを処理することは、現代のビジネスではもはや受け入れられません。 ================== コラボレーティブ 洞察とストーリーの作成と共有 共通の分析言語とメトリック チーム間で働く新しい方法（xlob） チーム間で協調して作業する新しいモダンな方法 共通アナリティック言語とメトリックで一貫性を確保し、生産性を向上 あらゆるデバイス上の誰とでも魅力的なビジュアルストーリーを伝え、洞察を作成し共有する
- 私たちの未来のための雲の期待と共に、あなたはどこにあなたの雲の戦略を持っていますか？あなたの次のステップとは何でしょうか？これは簡単な質問ではなく、答えは、どのようなステップがどれほど大きくなるか、そしてステップを踏む間に必要な時間を定義するすべての組織に固有のものです。 直面する課題には、関連性が高く有用なオンプレミスシステムへの大規模な投資も含まれます。これらのオンプレミスシステムの価値を単純に落とすことはできません。 アーキテクチャに新しいシステムを追加する場合と同様に、展開の複雑さが増すという脅威と認識があります。 追加のプラットフォームの管理にどのように対処するかについては不確実性があります。あなたはすでにリソースのために拡張されており、追加の管理ニーズのための帯域幅を持っていません。 ====================================== チャレンジ： ほとんどの組織は、クラウドへ移行することは明らかに利点があると認めています。それは止めることのできない傾向であり、誰もが雲に旅を始めるべきだったはずです。すべての人の旅は、他の組織と一致しない特定の経路とタイミングで、ユニークです。難しさは本当に次のステップとそれをどうやって取るかを知ることです。 現在のオンプレミスシステム、ハードウェア、およびソフトウェアには大規模な投資が行われました。いくつかのクラウドシステムは、これらの投資を置き換え、その価値を評価しています。 アーキテクチャーにクラウドを追加することで、ビジネスメトリクスの管理とメンテナンスがより複雑になります。新しいクラウドシステムは、ユーザーの柔軟性を約束し、コーポレートガバナンスの悪夢を提供します。 http://www.gartner.com/newsroom/id/3354117「ハイブリッドが最も一般的なクラウドの利用になる」
- ソリューションはChoiceです。プラットフォームをどのように展開するかはあなたの選択です。常に選択してください。 あなたはすぐにあなたのニーズを満たす手袋のようにあなたに合ったカスタマイズされたソリューションをすぐに開始することができます。それがクラウド、オンプレミス、または両方のハイブリッドの組み合わせであるかどうか。そしてその解決策はあなたと共に成長することができることを知っています。 どのくらいのビジネスの自由を提供するか、どのくらいのガバナンスが必要かを選択することができます。いずれにしても、ユーザーが自立できるだけの十分なビジネス上の自由を提供しながら、同時に制御できるようにすることができます。 管理については、自分の個人的な更新スケジュールを含めて展開を管理するかどうかを選択できます。また、Oracleはそれを管理して、リソースを解放して他のタスクを実行することもできます。 ============================================ ==== すべての組織は、クラウドへの旅の異なる段階にあります。その旅はモジュラーであり、大きな飛躍ではなく小さなステップで、まったく異なるタイムラインで撮影されたと受け入れられています。分析プラットフォームは、現在の時点で組織の現在の要件に一致する必要があります。オンプレミスからクラウドまで、そして両方の流体ハイブリッドから。それは手袋のようにフィットしなければならず、過剰な能力や能力を備えていない、あるいは十分に活用されていない。データガバナンスの要件をバランスさせながら、ビジネスの要求に応える柔軟性が必要です。独自のバランスポイントを見つけるために調整できるようにカスタマイズする必要があります。最後に、社内で管理されているクラウド・プラットフォームの完全な柔軟性と制御を望んでいるのか、それともOracleにその負担の一部を負わせて、他の場所での努力とリソースの再集中を可能にするのかを選択できます。 =================== 選択 あらゆるサービスレベル 展開 任意の購買モデル あらゆるレベルのガバナンス
- これで4つのディメンションを見てきました... 分析プラットフォームの要件を見てみましょう。 横軸は、小規模から大規模のアナリティクスデプロイメントのサイズを示しています。 縦軸は、ビジネス主導のセルフサービスをITマネージドサービスとして分析した結果を示しています。 ITは他の部門のパートナーであり、ITの内部顧客です。規模を上げるにつれて、分析機能はより洗練され、ITによる管理が必要になります。そのため、ITは分析機能をビジネスパートナーにサービスとして提供する必要があります。だからこそ、ビジネスはセルフサービスを主導し、トップはビジネスの洗練された分析でしたが、ITによって管理されていました。 小規模な導入では、ITの介入はほとんど必要なく、ビジネスユーザーはセルフサービスの発見が不可欠です。 次のセクションは、展開が進むにつれて、より洗練された統制された分析を意味します。各セクションには、前のセクションの機能が含まれています。 最後に、大規模な展開では、プロアクティブな分析とシナリオのモデリングが追加されます。 ============================================ ============== X軸は、ユーザー数の観点から展開のサイズを定義します。 Y軸は、ビジネス主導のセルフサービス分析とIT提供のサービスとしての分析の間の連続性を定義します。 IT関連については以下を参照してください。 DVCSは小規模な展開のためのもので、チームや部門がITに依存することなく分析自体を所有していることがよく見られます。 Oracleは環境を管理します。 BICSは、より高度な分析ソリューションを必要とする中規模の導入向けです。このような意味で、ビジネスはそれ自体では完全には機能せず、セマンティック層のようなものを管理するためにITを必要とします。 Oracleは環境を管理します。 OACは、ITがお客様の管理下にある展開を所有する大規模な展開用です。顧客管理により、IT部門が分析を展開/管理/管理する方法の柔軟性が向上します。 IT部門がOACプラットフォームを管理することで、アナリティクスを他の組織のサービスとして提供することができます。 大きなサークルのそれぞれは、小さなサークルによって導入されたすべての機能を提供します。各ソリューションは以前のソリューションをベースに構築されています。それぞれは、データ視覚化から統制されたメトリックとダッシュボード、高度な分析、シナリオのモデリングに至るまで、OACで終わる別のレベルの分析を導入します。 IT自体は2つのモードで動作します（バイモーダルITではありません）。 財務やマーケティングと異なり、分析を消費する部門ではなく、分析自体を必要とする部門です。 IT部門は、ハードウェアまたはネットワーク機能のサービスを提供するのとは異なり、他の部門にも分析機能を提供します。ここでIT部門は、他の部門にサービスとしての分析を提供します。 Now that we’ve seen the 4 dimensions… Lets take a look at the requirements of an analytic platform. The horizontal axis shows the size of your analytics deployment small to large. The vertical axis shows the business led self-service through to IT managed analytics-as-a-service. IT is a partner to the other departments, they are IT’s internal customer. As we move up the scale the analytics capabilities become more sophisticated and require more management by IT, hence IT is required to provide those analytic capabilities as a service to their business partners. So at the bottom, its business led self-service, and at the top its sophisticated analytics for the business but managed by IT. With a small deployment, little IT intervention is required and business users are primary need is self-service discovery. The next section as we grow, means a larger deployment and more sophisticated and governed analytics. Each section of course includes the capabilities of the prior sections. Finally, larger deployments add proactive analytics and scenario modeling. ================================================================ The X-Axis, defines the size of the deployment in terms of number of users. The Y-Axis defines the continuum between business led self-service analytics and IT provided analytics-as-a-service. See below for IT context. DVCS is for smaller deployments that most often see teams or departments owning the analytics themselves without reliance on IT. Oracle manages the environment. BICS is for medium deployments that require a more sophisticated analytics solution. As such the business cannot operate entirely on its own requiring IT to manage things like the semantic layer. Oracle manages the environment. OAC is for larger deployments where IT will own the deployment as it is customer managed. Customer managed introduces more flexibility to how IT can deploy/manage/administrate their analytics. With IT managing their OAC platform they can provide analytics as a service to the rest of the organization. Each of the larger circles provides all of the capabilities introduced by the smaller circles. Like Russian dolls each solution builds on the previous solution(s). Each introducing another level of analytics ending with OAC that provides everything from data visualization, through to governed metrics and dashboards to advanced analytics and scenario modeling. IT itself acts in 2 modes (not bi-modal IT!); a department that requires analytics itself, not unlike finance or marketing where it consumes the analytics. IT also provides the capability of analytics to other departments not unlike providing the service of hardware or network capabilities. Here IT provides analytics-as-a-service to the other departments.
- Oracle provides a solution everyone. Whichever quarter circle you fit into you have the capabilities and deployment choices you need. As you grow you can easily expand into the next level without any loss of work or content. We have the DVCS for business led groups wanting visualization on any of their data sources. We have BICS, which includes DV, but adds a semantic layer that adds that level of governance and control. Finally we have the OAC, which provides all capabilities from the previous 2, and adds mobility with Day-by-day and scenario modelling with Essbase. ================================================ The X-Axis, defines the size of the deployment in terms of number of users. The Y-Axis defines the continuum between business led self-service analytics and IT provided analytics-as-a-service. See below for IT context. DVCS is for smaller deployments that most often see teams or departments owning the analytics themselves without reliance on IT. Oracle manages the environment. BICS is for medium deployments that require a more sophisticated analytics solution. As such the business cannot operate entirely on its own requiring IT to manage things like the semantic layer. Oracle manages the environment. OAC is for larger deployments where IT will own the deployment as it is customer managed. Customer managed introduces more flexibility to how IT can deploy/manage/administrate their analytics. With IT managing their OAC platform they can provide analytics as a service to the rest of the organization. Each of the larger circles provides all of the capabilities introduced by the smaller circles. Like Russian dolls each solution builds on the previous solution(s). Each introducing another level of analytics ending with OAC that provides everything from data visualization, through to governed metrics and dashboards to advanced analytics and scenario modeling. IT itself acts in 2 modes (not bi-modal IT!); a department that requires analytics itself, not unlike finance or marketing where it consumes the analytics. IT also provides the capability of analytics to other departments not unlike providing the service of hardware or network capabilities. Here IT provides analytics-as-a-service to the other departments.
- シャドーIT、部門ごと、業務毎にシステムが乱立し、データが分散化、それをクラウドに集約 Ambev事例
- 11500人×4%×年間授業料50万円（仮設定）= 2.3億円（２００万ドル）
- Lets now look at a company that has truly leveraged exploration with Oracle: Valdosta State University. Voldosta Implemented Oracle Business Intelligence Enterprise Edition to provide more than 600 faculty and staff members with rich insight into student academic performance They now use BI Cloud service and Provided instant, on-demand access to student class loads and grades to enable faculty to make important timely decisions on how to facilitate student success. They use Interactive dashboards to improve administrative productivity by more than 500% by enabling administrative staff to fulfill 90% of all data requests from faculty, department heads, deans, and others. Oracle has Enabled the university to examine granular data to draw previously unknown correlations to make more informed decisions—for example, determining that students who eat breakfast on campus have a 10% higher retention rate! They Streamlined IT responsibilities and cut database administration time in half, enabling database administrators and programmers to focus on core tasks, such as implementing new web applications, exploring new technologies, and building new Innovative analytic reports Recently purchased BICS {INFO BELOW FROM Http://www.oracle.com/us/corporate/customers/customersearch/vsu-1-endeca-ss-2156270.html}
- モデル生成に必要なスペックを見積もるのは難しいのでクラウドが便利です 店舗で効果的な活動をするには、年齢層やペルソナのようなイメージではなく、データによる顧客分析を行って反応率が高いターゲットグループを作る必要があ ります。それぞれ和洋バランス型、洋食スタイル、料理好きな堅実型、パートタイムの節約型、かんたん料理で晩酌型、健康意識のこだわり型、できあい品で晩 酌型といった名前を付けています
- ビジネス、内部の顧客、パートナーがしたいことは、単に自分の話を伝え、その話をデータで動かすことです。 課題に取り組むには、4つの次元にまたがる分析プラットフォームが必要です。 第一に、情報を相互にやりとりするための効率的な方法を提供し、協力的でなければならない プロセスと意思決定を支援するために必要なすべてのデータに接続する必要があります それは、組織内のすべての異なる人/役割が必要とするすべての必要な機能を提供して、完全でなければなりません 現在と将来の両方で、どのように展開するかについての選択肢が必要です。 Oracle Analytics Cloudは、これらの次元を提供します。 ================== コラボレーション：組織全体の人工的および伝統的な学習を確実にするための、人およびマシンからの視点の統合 Connected：あらゆるベンダーのあらゆるデータをあらゆる形式で活用し、あらゆるパズルを確実に考慮して設計されています。 完全：シームレスな機能を提供するように設計された洗練されたデスクトップからデータセンターへの分析ソリューション 選択：クラウド、構成、バックアップ、保守、監視、アップグレードを含むインフラストラクチャ全体の権限のある管理
- Oracle BI SE one http://docs.oracle.com/cd/E55108_01/doc.62016/e56762/GUID-46C06986-CCBC-4153-B261-01F6D60CC929.htm#FMWLC-GUID-9CBC1192-88FC-47B9-A65C-FECA40F59A41 初年度費用 初年度５人 次年度費用 次年度5人 Oracle Business Intelligence Standard Edition One Named User Plus ¥175,680 ¥878,400 ¥31,680 ¥158,400 Data Visualization Cloud Service Named User Plus ¥108,000 ¥540,000 ¥108,000 ¥540,000 初年度５人 次年度5人 合計 ¥1,418,400 ¥698,400
- 本ワークショップでは、Oracle Data Visualization Cloud Serviceに含まれる、Oracle Data Visualization（デスクトップ版）を使用する予定です。 また、Oracle Database 12cで提供しているAdvanced Analyticsを使用する予定です。 別途、Oracle Database Cloud ServiceのHigh Performanceモデル等を購入する必要があります。 Oracle Consulting Service 標準期間：4-5週間 クラウド利用及びコンサルサービス料金（目安）について Oracle Consulting Serviceと Oracle Data Visualization Cloud Service（108万円）で 300万円～の料金を予定しています。 ※ Oracle Data Visualization Cloud Serviceの費用(現行<価格変更前>の場合、5ユーザー分<年間 108万円>を想定。 新価格<価格変更後>の場合には、10ユーザー分を想定)としているのでご注意ください。 さらに、Oracle Database Cloud ServiceのHigh Performanceモデル の追加費用が必要となりますので、ご注意ください。 ※ 今回想定している機械学習向けの構成の場合、上記の費用も含めて 約450万円前後の価格帯(目安)を予定しています。 ※ （機械学習向け構成例） DBCS EE-HP Automated – Metered、 月－金、3時間/日の利用 ：(2ocpu)：1年間（52週）稼動
- ■支援の前提 支援を開始するにあたり、次の3点が予め整っていることを前提としています ・RDF、ナレッジグラフの基本的な概念を理解していること ・グラフ化対象データがリレーショナル表、もしくはCSVなどの構造化データであること ・DBCS、およびJCS もしくは IaaS 環境が利用できること
- Mitch: Thanks Barry, now that concludes the positioning for OAC. Lets review it to go over some important points about the sections. If you take a look at the slide sorter and view the total slide deck, you will see a large appendix of additional content. Again that is so you can tailor your presentation in the way it makes sense for your situation. There are 3 or more options for delivery of this deck. Introduction – seminar, or a customer’s first intro to OAC. Overview – more detailed, with the detailed section slides we presented today and… Product need specific overview – adding or removing slides to meet the focus of the customer – need more Essbase focus? You delete some of the standard Viz slides and add additional Essbase centric slides from the appendix to each section. Most of the marketing and challenge statement slides would be removed for a more specific meeting. This can easily be the positioning overview before diving into features and details specifically for Essbase, or DV, or BICS, or Cloud in general. So having said that, we will now turn it over to Vasu to discuss competitive positioning with OAC, specifically when competing with Microsoft.