1.
Google Cloud Platform Seminar｜Feb 2013
BigQuery｜ビッグデータをビッグバリューに変える術｜Ci&T ASPACビジネスディレクター 上田 善行
ueda@ciandt.com - @yoshiyukiueda - www.slideshare.net/yoshiyukiueda

2.
Agenda
#1 Ci&Tについて
#2 ビッグデータ分析
#3 BigQueryシステム構築サービス
#4 アジャイルBIサービス

3.
#1
§ アジャイルアプリケーション開発サービスを企業に提供
§ 1995年設立、連結社員 1700名
§ 米国、南米、ヨーロッパ、日本、中国に事業拠点
§ ブラジル、アルゼンチン、中国にグローバル開発センター
§ 2001∼2012年の年平均成長率 35％
§ グローバル企業顧客 60社

4.
サービス
§ アプリケーション開発保守 § 金融
§ モビリティ § 通信・メディア
§ 製造
§ クラウド § サービス・流通
§ SAP § 製薬
§ ビジネスインテリジェンス § エネルギー
§ 政府 etc…
Google BigQuery
Google App Engine

5.
コアバリュー
品質 効果
ビジネス
予測可能性
バリュー
ビジネス
アジリ
ティー
「ITの役割とは、60日、90日、120日単位で、柔軟かつ画期的なシステムを作ることです。」
アラン・トレフラー

6.
ツールボックス：ITが価値を提供し続ける

7.
顧客

8.
#2
ビッグデータ分析
Big Data Analytics
with
Google BigQuery
x
Ci&T Agile Delivery

9.
人間が生み出し続ける大量のデータ・・・
業務・研究データ ソーシャル
位置情報・センシング
購買・行動履歴
モバイル

10.
データの向こうに・・・
§ データは企業が活用するスピードよりも早いペースで増え続けている
§ 如何にデータを分析することによってビジネスプロセスを最適化するこ
とが出来るか？
§ 如何にデータに基づき将来を予測することやビジネスの発見を行うこと
が出来るか？
§ 如何に顧客が本当に求めている製品・サービス・コンテンツを生み出す
ことが出来るか？
§ 如何にデータからパターンを見出し、マーケットのトレンドや売上の予
測をすることが出来るか？
§ 我々は如何にデータを意味や価値に変換することが出来るか？

11.
従来のビッグデータ問題
§ ビッグデータ分析は予めパターンや関係性を定義出来るものではなく仮
説検証のプロセスで事象を発見していく。その為にスキーマ依存の従来
型DWHやBIツールでは管理上のオーバーヘッドから活用フェーズで問
題が生じる
§ 従来型ソリューションは購入や運用共に莫大な投資が必要で、一部の企
業しか導入できない。或いはCIOがCEOやCFOに投資に見合う効果を説
明出来ずにいる
§ インフラ構築、アプリ設計開発、レポーティング、運用設計などとても
長い期間がかかり最初の仮定は実ビジネスにもはや適用出来ない
§ 構築や開発をする為に並列処理や分析フレームワーク設計などにおいて
専門的知識の習得が必要か、すでに知識経験のある人員の確保が必要

12.
求められるビッグデータ分析システム基盤
如何にこれらの問題を解決し、ユーザーのニーズに
応じてシンプル、低コスト且つ高レスポンスな
アドホック分析を数百億件のデータに対して
実行する環境を俊敏に構築することが出来るか？
BigQueryシステム構築サービス

13.
求められるビッグデータ分析システム活用
如何に仮説思考でタイムリーに経営に有用な分析レポート
の開発を行い、ユーザーに提供することで
ITが価値を生み出し続けることが出来るか？
アジャイルBIサービス

14.
#3
BigQueryシステム構築サービス
ラージデータセットの為の超速クエリーサービス
仮説検証・トライ＆エラー型のアドホック分析を提供
Google BigQuery https://cloud.google.com/products/big-query
§ アジャイル開発とGoogleサービスを用いてビッグデータ分析システム
のコンサルティングと構築サービスを提供
§ 分析対象のデータのETLや自動化バッチの設計実装
§ BigQuery及び他Googleサービス（GAE、Cloud Storage、
Prediction APIなど）と企業情報システムのセキュアな統合、システム
アーキテクチャ設計
§ BigQueryのクエリー・レポートの設計実装
§ BigQueryを分析エンジンとする分析システムの設計実装

15.
#4
アジャイルBIサービス
アイデアマッピング
アイデア デリバリープラン エグゼキューション
リザルト・マネジメント
チェンジ・マネジメント
ナレッジ・マネジメント

16.
アジャイルBIサービス｜アイデアマッピング
マクロプロセス
（KPIs）
ビジネスゴール
Systems
意思決定プロセス

17.
アジャイルBIサービス｜アイデアフレームワーク
ストラテジー
主要成功要因
コアプロセス
ベンチマーク
潜在的価値
目的と課題

18.
アジャイルBIサービス｜デリバリープラン
ビジネスゴール / ドライバー
アクション MGM Cost Form Turn
バリュー 13 5 13 8
アクション1 x k m o
アクション2 y w l z

19.
アジャイルBIサービス｜エグゼキューション
1∼2週間単位
アジャイルデリバリー
複数の分析結果の提供形態
IT アーキテクチャ + ビジネスソリューション

20.
アジャイルBIサービス｜チャンジマネジメント
ビジネスゴール
どのよ
うに?
いつ？
誰が?
何を?
スコープマネジメント
ビジネスゴールに精通した
運用チーム
優先順位の変化 / 価値創出

21.
アジャイルBIサービス｜リザルトマネジメント
プラニング
マッピング リザルト
アクティビティ
ユーセージ
プロセス
インベストメント
スケジュール

22.
アジャイルBIサービス｜事例
要求 提供サービス 結果
セールスダッシュボード + ビルド：ダッシュボード + 成約率が高い訪問の増加
開発
+ 営業のナレッジ強化
+ ラン：BI
+ 売上の増加

23.
アジャイルBIサービス｜事例
要求 提供サービス 結果
収益の予測と結果分析の + ビルド：プロセス、組織、 + 利益の改善
時間短縮 収益構造モデルの変更に伴
う既存システムの改修 + 新プロセスの導入
+ ラン：BI + 新コンピテンシー開発

24.
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