Archive for ビジネスアナリティクス

Rush events

秋のイベントシーズンになり、ほぼ毎週のように当社メンバーが講演・出展しております。
データ分析関連のイベントは創業当初は集客に苦労しましたが、今は本当に多くの方に興味を持っていただき、ありがたい限りです。お時間許せばぜひ参加ください。

10月23日(月) IoTカンファレンス 【展示・東京】
10月23日(月) データサイエンティスト・シンポジウム 【講演・東京】
10月24日(火) イノベーションリーダーズサミット、次世代ベンチャーショー 【展示・東京】
10月25日(水) NIDays2017 【講演・東京】

11月1日(水) データ分析・統合ツール無料紹介セミナー【セミナー・東京】
11月7日(火) Cloudera World Tokyo 2017 【展示&講演・東京】
11月13日(月) データサイエンティスト協会 第3回セミナー 【セミナー・大阪】
11月16(木) データ統合・ETLツール「Pentaho」の活用法 【セミナー・大阪】
11月24(金) データ統合・ETLツール「Pentaho」の活用法 【セミナー・東京】
11月28日(火)29(水) RapidMiner トレーニング Pt1 【セミナー・東京】
12月6日(水) データ分析・統合ツール無料紹介セミナー【セミナー・東京】

イベント等の詳細

 

誰もが当たり前にデータを分析・活用できる社会

KSKアナリティクスは、Data Analysis for Everyone! (誰もが当たり前にデータを分析・活用できる社会)をビジョンにしています。私たちは、高価で使いづらい分析ツール、分析人材の不足、分析ノウハウの欠如の課題を解決し、日本のビジネスパーソンが真の意味でデータを活用できるようにしたいと思っています。これを2025年までに行うのが目標です。それはゆっくりと、しかし確実に進んで行きます。

例えば、2025年のビジネスミーティングは以下のようになっているでしょう!

meeting

見た目は今と何も変わっていません。。。多分PCやスマホ、タブレットなどのハードウェアはそれほど変わらないでしょう。しかし、その中で動作するツールは、表計算ソフトやBIツールに加えて、機械学習ツールが活躍しています。ツールはより使いやすく、低価格になり、業務と一体化することで、現場のビジネスパーソンが当たり前に使うようになります。また機械学習の概念もより一般化し、データ分析のスキルも広く行き渡るようになります。当然今よりも生産性は格段によくなります。

AIにより、仕事を奪われる・・などの議論がありますが、ディープラーニングも機械学習の一つにすぎません。業務や課題により、どのアルゴリズムが最適なのかは変わって来ます。2025年のビジネスミーティングは、機械学習による仮説発見&検証と、人間の経験を合わせたハイブリッドな意思決定が当たり前になっていると思います。

また、オフィス街にあるお弁当屋さんは、以下のようになっているでしょう!

bento

こちらも見た目今と何も変わっていません。。。しかし、ここに並んだお弁当は、ほぼ欠品なく、廃棄ロスなく売り切れるようになります。そしてそのお弁当屋のおばちゃんは翌日の弁当仕入れ量をスマホのアプリを通して勘案し、発注決定できるようになります。発注システムは、シンプルなインタフェースの後ろで洗練されたアルゴリズムが動くことで、効果的な意思決定支援を可能にします。

KSKアナリティクスでは、現場の方が使えるデータ加工&機械学習ツールを現在開発しており、今年後半にリリースする予定です。また時期が来ましたら発表させていただきますので、ご期待ください!

 

「データ分析」と「料理」に共通の3要素

素晴らしい料理には、新鮮な食材、磨かれた調理器具、調理スキルや経験が必要です。データ分析も同じように3つの要素が必要となります。

「データ」は、いわば「食材」です。その量はもちろんですが、質の良い食材が必要です。その鮮度も重要です。古すぎてメンテナンスされていないものは有効に使えません。統合化されたオリジナリティのあるデータは素晴らしい資産となります。

「ツール」は、いわば「包丁」です。切れ味の良い包丁は、使い手の意のままに食材を加工することを可能にします。データ分析プロジェクトの80%はデータ加工に費やされると言われます。データを分析しやすい形にするために、使いやすいデータプレップ(前処理)ツールが必要です。(現在当社でも開発中、また近々ご紹介いたします)

「分析ノウハウ」は、料理人の「スキルや経験」です。優れた料理人はさまざまなノウハウやレシピの引き出しを持っており、顧客ニーズを理解して美味しい料理を提供します。優れた料理人がチームとして活躍できることも重要です。

お客様は「データ」をお持ちです。当社は、オープンソースの「ツール」と、アジャイル型での「分析ノウハウ」を提供しています。そして、プロジェクトを通して、分析ノウハウをお互いに高めます。(スキルトランスファー)。OSSとスキルトランスファーを通して、お客様社内でデータ分析チームを作ることを目指しています。これによって、Data Analysis for Everyone!(誰もが当たり前にデータを分析・活用できる社会)を実現しようとしています。

社内にSafari Online(サファリオンライン)導入

先月よりKSKアナリティクス社内でSafari Onlineを導入しました。

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Safari, the world’s most comprehensive tech & business learning platform
(サファリ  世界で最も包括的な技術とビジネスの学習プラットフォーム)
https://www.safaribooksonline.com/

【特長】
・良質な海外技術書(Oraillyなど)を読み放題できる。
・最新のビジネスやテクノロジーの講座を好きなだけ受講できる。
・PCやタブレットで持ち運びでき、いつでもセルフスタディできる。
・コンテンツはすべて英語のため語学の学習にもなる。
・価格は個人契約の場合は、1人年間$399(4万円強)。

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今までオライリーの技術書籍などは書籍制度(月5000円まで支給)で各人で購入していましたが、Safariではこれがすべて読み放題となり、かつ電子書籍として閲覧&共有できます。またデータサイエンスの良質な教材コースが揃っています。ボリュームディスカウントしてもらえたので、個人で導入するよりも安価に導入ができました。

データサイエンスは、まだ新しい分野で決まった教育カリキュラムがないため、セルフスタディが中心となります。それであれば、やる気のある人にそうした環境を整えてあげることが一番重要じゃないかと思います。(私も文系ですがテクノロジー大好きですので、バリバリ活用する予定です。) データ分析、アナリティクスに本気で取り組みたい方、ご応募いつでもお待ちしています!

 

Intel Solution Summit@Macauに参加

Intel様にご招待いただき、マカオで行われたパートナー向けカンファレンスに参加してきました。パートナー向けとは言え、中国・ASEANのハードウェア&ソフトウェアメーカーが100社超(数百名)が参加する大規模なものでした。予め各社同士でアポイントを取れ、双方向でビジネスマッチングできる機会があり、具体的なビジネスの話もしやすい良い機会でした。改めて中国のIoT市場の大きさも感じました。中国語を勉強し直したくなりました。

Bigdata & Analytics Innovation Summit, Singapore

3月1日-2日とSingaporeで行われたBigdata & Analytics Innovation Summitに参加してきました。主催はInnovation Enterprise、主に米国&EU各国で同様のイベントを開催しています。Singaporeの参加者は約200名、講演者はユーザー企業が多く、ヘルスケア、IT、製造、政府、医療などグローバル企業からベンチャーまで約20社ありました。土地柄かDBSなどの銀行・金融が多かったです。参加者のバックグラウンドはビジネス側が半分、テクノロジー側が半分ということで良いバランスになっていたと思います。

Day1:
・DBS Bank CIOによる銀行でのデータ活用例:ATMでの効率的な配置で8000時間削減、機械学習での現金の必要量の予測、ATMのUIの改善での待ち行列の解消など

・BP データアナリストによるアーキテクチャ紹介、明細を明細のまま保存しておき、必要に応じて集計する、集計ロジックをコマンドとして保存しておき、組織で共有する。
KSKで考える分析プラットフォームの考えに非常に近く、やはりどこも次世代にはこのアーキテクチャが求められることを改めて実感。

・Gov Tech シンガポール政府のデータサイエンティストによる事例紹介、図書館ユーザーのクラスタリング、国会のディベートトピックモデル、国営住宅のセールス、投薬の効率化、オープンデータの提供、Beeline(データのKickstarter)のような仕組み、やはり規制緩和が進んでおり、国を挙げて活用する姿勢が強い。

その他、ANZ Bank, Spotify, Standard Charter Bankの講演など。

午後からはMachine Learningのセッションを中心に参加。Roll’s Royce、Indeed、ALIBABなどこちらは日本のセミナーやイベントで語られる内容と大きく違いなかった。

Day2:
・UBER のチーフデータサイエンティスト、タクシーの需要予測、自動運転の研究、現在300人のデータ分析チームを統括。単純にアナリストの数に驚いた。

・Johnson & Johnson、社内でのデータ活用例、・JLL(不動産)でのMeeting room最適化

・GoogleによるCloudMLの紹介、・ALLianz データサイエンスチームの育て方

・Sapho(シンガポールの大手小売店)Retail&ECのデータ分析

技術的な内容は、最近の日本のトレンドとほぼ同じであるものの、データの活用方法や分析チームの育成についていくつか先進的な取組みがあり、大変参考になりました。ただやはりシンガポールはファイナンスとサービスの国であることを再認識、やはり同じASEANでもベトナムやマレーシアとは市場やニーズがまったく異なるので、国ごとにマーケティングは変える必要があると改めて実感しました。

 

 

RapidMiner東京ロードショー2017

先週の2月9日、丸の内にて当社主催の「RapidMiner 東京ロードショー2017」を開催しました。あいにくの雨の中約80名の皆様が来場され、イベントは盛況となりました。

三部構成のイベントは、RapidMiner社の創業者兼CEOのインゴ・ミヤスヴァ氏の講演でスタートしました。ミヤスヴァ氏のユーモラスで軽妙な語り口からデータ分析の重要性に鋭く切り込む展開に、参加者も同時通訳を介し、集中してプレゼンテーションに聞き入っていました。

続いて当社セールス&マーケティング本部の高木が、操作デモンストレーションとともにRapidMinerを紹介。実践的なデータを使ったプログラミングで、分析プロセスのサンプルをスクリーンに投影し、参加者はビジネスインテリジェンスとビジネスアナリティクスの違いに注目していました。

最後のユーザーセッションでは住友金属鉱山株式会社 佐藤健司様より、RapidMinerの導入事例をご紹介いただきました。現場の生の声に、参加者の中にはメモをとる姿も多く見られ、熱心に聞き入る様子が数多く見受けられました。「システム屋にはデータ分析はできません」との言葉には多くの参加者が強く反応されていました。

講演終了後も、講演者の周りに人垣ができるなど、参加者の注目度の高さを感じることのできるイベントになりました。

イベント終了後、製品についてのご質問やデータ分析に関するご相談を数多くいただきました。今後とも継続して同様のイベントを企画して参りますので、その際にはぜひご参加ください。

企業はIT部門を捨て、分析部門を作れ!

アグレッシブなタイトルですが、要は企業は「早く自社内に分析部門を早く作ったほうが良い」ということを言いたいのです。

現在のような目まぐるしく変わっていくビジネス環境では、自社の強み(コア・コンピタンス)を磨くとともに、それ以外は効率的に運営する(アウトソーシング等外部を活用)ことが求められるのは、皆さんご存知のところです。

テクノロジーは、劇的に変化を遂げています。IT(ICT)は業務に不可欠な存在になりましたが、この20年で一気にコモディティ化が進んでいます。

これらを提供するハードウェア/ソフトウェアベンダーから見ると良く分かります。
40年前、ネットワークハードウェアを持つ企業がIT業界をリードしていました。
30年前、OSを持つ企業が覇者となりました。
20年前、その上で動くソフトウェアデータベースが重要になりました。
10年前からそれらはクラウドとなり、さらにその上に乗るデータやコンテンツ、ビジネスが競争優位の源泉となっています。

企業組織の観点から見てみましょう。企業は自社のコアとなる経営資源には、投資を行い自社で抱えねばなりません。一方で、代替の効くもの(コモディティ)はアウトソースしたほうが効率的です。ITはどんどん下のレイヤーからコモディティ化していっています。

今、巷で「データ分析」や「人工知能」が話題となっています。なぜなら、IT基盤に乗る「コンテンツ」や「ビジネス」は通常他の企業が真似できないオリジナルのものだからです。これらは、従来のIT部門だけで作り出すことは難しく、IT力+現場力+分析力をもつ部門横断的な組織「分析部門」が必要になります。

最近、多くの企業で分析プロジェクトチームや、分析グループの方とお会いするようになりました。ここで成功事例が数多く生まれ、分析部門が企業の中でメジャーな存在なることを願っています。

Jedoxパートナーサミット2016

Jedox KSKアナリティクス

2016年9月27-29日、ドイツ、ベルリンでJedoxのパートナーサミット2016が開催されました。世界各国から集まったパートナーとEU、US、アジアのJedoxメンバーが一堂に会するイベントです。

KSKアナリティクスは、アジア地区での売上貢献が評価され、今回初めてのPartner of the Yearを受賞しました!これも日頃お世話になっているお客様、パートナー様のおかげです。この場を借りて御礼申し上げます。

Jedox KSKアナリティクス

Jedoxは予実管理などに最適なExcelベースのBIです。Jedox日本語サイトはこちら

無料体験版もありますので、まだの方ぜひお試しください。

 

データ分析はBeforeとAfterが重要!?

最近は、ほぼ毎週のようにIoTやデータ活用を始めたいので、相談に乗ってほしいというお声掛けをいただき、さまざまな業種・業界のお客様を訪問しています。その中で、よく課題に上がるのが、「データ分析前の問題」と「データ分析後の問題」です。

データ分析前の問題:Before Data Analysis
1.そもそも、何を分析してよいか分からない(課題設定の問題)
当然ながらデータで問題を解く前に、まず何を問題とするかが重要です。そして、その問題が、「データを使って解決できるものなのか」「解決した時のビジネス価値が高いのか」をお客様自身が判断しなければなりません。ブームに乗ってやみくもにデータ解析を行う前に、自社にとっての価値を決めなければなりません。これがないと期待したROIが得られません。

2.分析する人材がいない(分析人材の問題)
最近はデータサイエンティストの求人は完全な売り手市場です。なかなかビジネススキル、分析スキル、ITスキルを兼ね備えた人材の獲得は困難です。しかし、一人のスーパーマン獲得は難しくても、チームで協働することはできます。現場部門の人+IT部門の人+外部の分析コンサルタントにより、現場主導型の分析プロジェクトは可能です。

3.どのように分析してよいか分からない(分析ノウハウの問題)
データ分析はどれだけ引き出し(方法)を知っているかです。こういう問題にはこういう手法が使える、こういう見方もできる、優秀なデータアナリスト程、多くの引き出しを持っているものです。まったく初めてデータ分析に取り組む際には、外部の分析コンサルティングを使う価値は高いと言えます。なぜなら、業務スキルやITスキルは社内人材で見つけられますが、データ分析を経験した社内人材はまだ少ないからです。良い分析コンサルタントと活動することでスキルトランスファーが進み、自立的に分析ができるようになります。

4.分析ツールの購入費用が高い、または使いづらい(ツールの問題)
データ分析を阻むものの一つは高額なツール費用です。多くの場合、分析プロジェクト初期には潤沢な予算は得られません。そこではオープンソース・ソフトウェア(OSS)が役立ちます。OSSは初期コストを抑えるだけでなく、コミュニティによる素早い開発やカスタマイズ、またコミュニティメンバーやお客様と分析機能や結果を共有できるなど、データ分析に相性が良いと言えます。

 

データ分析後の問題:After Data Analysis
1.分析結果をどのように現場に適用してよいか分からない(データサイエンティストの現場感覚の欠如の問題)
XX社の有名なデータサイエンティストにお願いしたのに、結局現場で使えなかった。。。という声を聞いたりします。PhDを持つデータサイエンティストでも業務知識では現場の人には勝てません。良い分析結果が出ても、それを解釈して実際の施策や新たな課題解決を提起するには、そのビジネスを深くを知ることが必要です。そのため、分析をデータサイエンティストに任せるのではなく、現場の方が自ら分析を行うことが重要です。

2.せっかく施策を提示しても現場が使ってくれない(現場の職長を巻き込むマネジメントの問題)
営業現場や製造現場など、現場が強い組織ほど、一方的に分析結果を提示しても使ってもらえません。使ってもらう工夫が必要です。例えば、こうした故障予測のレポート1つでも工夫ができます。”XXX機種 1週間以内の故障A 発生確率 82%” だけでなく、エビデンスとしてのセンサー時系列チャートや対処方法ヘルプへのリンクなど、「現場(あなた)の意思決定をサポートします」という意図が入らないと使ってもらえません。

3.データ分析を継続できない(PDCAが回っていない問題)
コンサルタントにすべて依存した場合、そのコンサルタントが去った後は、元の状態に戻ってしまいます。必要なのは、コンサルタントを活用しながら、スキルトランスファを行い、自立的な分析チームを作ることです。そのためKSKアナリティクスでは、少し変わったデータ分析コンサルティング(データ分析チーム育成支援)を行います。OSSを使い、お客様と一緒に分析しながら、スキルトランスファーを行っていきます。すべてのビジネスパーソンが当り前にデータを分析・活用できた時、日本の生産性は飛躍的に向上すると思っています。