見えない情報を可視化するために【資料ＮＯ.４】

ＩＴライブラリーより （pdf １００冊）http://itlib1.sakura.ne.jp/

一般社団法人 情報処理学会

腰山 信一

ftks7856@ybb.ne.jp

正会員

2

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ＩＴライブラリー （pdf １００冊）http://itlib1.sakura.ne.jp/

目次番号 ７５０番 ８８０番 他

DataWarehouse/ＢＩのあるべき形

パワーユーザーによるアドホック分析 管理者向けダッシュボード

アプリケーション・サーバー

ＢＩツール

ＢＩサーバー

セントラルDataWarehouse

分析モデル

ＤＷＨサーバー

基幹システム １ 基幹システム２ 基幹システム ３3

DataWarehouse/ＢＩのあるべき形

パワーユーザーによるアドホック分析

管理者向けダッシュボード

アプリケーション・サーバー

ＢＩツール

ＢＩサーバー

セントラルDataWarehouse

分析モデルＤＷＨサーバー

基幹システム １ 基幹システム２ 基幹システム ３

課題

課題

課題 課題

課題

課題

データは提供するがセキュリティはしっかりとかけたい

既存システムにはない切口で分析したい！

大規模データの格納が難しい！

マスタデータとの同期が不十分で参照キーがない！

しかし多くの課題が！

4

次世代ＢＩ基盤に求められる要件

過去のデータを前提としたレポートとアナライズだけのＢＩ

誰もがアクセスするＢＩ

個別最適でコストのかかるＢＩ

汎用的な機能中心型のＢＩ

過去情報だけでなくリアルタイム情報も同時に分析・評価できるBI分析基盤

情報提供範囲の拡大だけでなくデータ保護、アクアセスコントロール等を確実に行うセキュアなＢＩへ

エンタープライズの視点でグランドデザインされ、堅牢かつ統合された機能を投資効果の最大化とあわせて実現できるＢＩへ

業種および業務に特化したソリューションー化されたＢＩへ

5

完全に統合されたプラットフォームの必要性

ＢＩ製品に求められる機能要件

管理・開発 セキュリティ

ポータル統合 分析・帳票 Web展開 ＯＬＡＰ データベース ＥＴＬ

従来のＢＩ（Business Intelligence）

うまく行かないアプリケーション連動 情報漏洩、アクセ

ス制御できない

最適化されないＳＱＬ

データ統合がうまくなされない

6

従来の開発上の問題を解決するＢＩ（Business Intelligence） 導入手法

従来のＢＩ導入アプローチ

５．エンドユーザーによる情報化

４．ＢＩツールの導入

３．目的指向のデータセット（ＤＭ化）

２．データの格納機能（ＤＷＨ化？）単なるデータのステージング

データソース群

これからのＢＩ導入アプローチ手法

１．情報体系の提示

（全社視点による可視化イメージ）

２．優先度の高い情報提供を目的としたＢＩ基盤の導入

３．論理的なデータ統合

目的指向のデータの物理的な構築は極力避ける

可視化

データ整備

ＤＷＨ/ＤＭ依存型の方法論経営視点での情報体系を前提とした方法論

１．データの抽出機能（ＥＴＬ処理）

４．必要に応じて物理的なデータを格納 ＤＷＨ化及びＤＭ化

データソース群

５．企業全体を流通するデータ群を統合的に管理する

7

テンプレートを活用した場合のＢＩ推構築手順

ＢＩソリューション構築における必要ステップ

評価指標が決まっていない場合

実装すべき（効果が出易い）業務領域の確定

目指すべき「ＴＯ－ＢＥ（経営戦略にそった）」の仮定

テンプレートの適用範囲の選別

使用するＫＰＩ/レポートの絞込みとギャップの把握

必要とするデータソースの洗い出し

実装（設計～構築～ テスト）または評価検証

適用業務（事業）領域/階層の拡大

ＢＩ（Business Intelligence） の実現

ＰＤＣＡの実践

データソースとレポートのマッピングと修正要件

8

評価指標が決まっている場合

実装すべき業務領域でのＫＰＩの選別

目指すべき「ＴＯ－ＢＥ（経営戦略にそった）」の仮定

合致するテンプレートの絞込みとギャップの把握

必要とするデータソースの洗い出し

データソースとレポートのマッピングと修正要件

実装（設計～構築～ テスト）または評価検証

適用業務（事業）領域/階層の拡大

ＢＩ（Business Intelligence） の実現

ＰＤＣＡの実践

9

次世代ＢＩ基盤とは？

個々の業務に特化した個別適用型のＢＩから

企業全体で活用するエンタープライズ・ワイドなＢＩ基盤へ

10

解決策：リアルタイムのデータ参照

集計（ＤＷＨ/ＤＭ）と詳細（業務アプリ）を横断的に参照

マルチデータソース対応（Ｅｘｃｅｌ、Ａｃｃｅｓｓも直接参照可能）

ＢＩ（Business Intelligence） サーバー（リアルタイム参照）

最新のデータ（詳細）

業務アプリケーション

部門別データマート

ＥＴＬ ＥＴＬ

エンドユーザー

昨日のデータ（集計）

DataWarehouse

・販売実績は集計データの分析

・在庫情報は業務アプリの参照Cube

Cube

先週のデータ（集計）

11

次世代ＢＩ基盤：プッシュ型の情報提供

時間がない！

ユーザーからの不満（使われなくなる理由）

忙しいので必要なレポートを探すのが面倒

アラート、メール配信によるプッシュ型の情報提供

プッシュ型の情報提供

次世代ＢＩ基盤による解決策

12

プッシュ型の通知で、重要な情報をユーザーが見逃さずに把握

データが指定値を超えた際のアラート処理も可能

配信先、配信形式、配信デバイスを指定可能

例 在庫数が安全在庫を下回った

ＤＷＨＢＩサーバー

パワーユーザー

配信設定

アラート配信

一般ユーザー

メール通知

プッシュ型の情報提供

13

これからのＯＬＡＰの満たすべき要件

レスポンスが早い事

簡単な操作で分析できる事

たくさんのユーザーで同時に使える事

いろいろな視点でデータが見れる事

大きなデータでも簡単に扱える事

データが何ＧＢあろうが、使う側はこれを意識せずに情報を同じように取り出せること！

大量のデータ集計・表示を迅速に行える事

マウス操作を中心に、複雑なコーディングを行わずに分析することができること

複数のユーザーで相手を気にせずに扱える事

部門別、月別、地区別及び購買動機別の売上分析

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人事

ＯＬＡＰは、何かを、任意の視点で対話的に分析すること。

会計 製造

マーケティング部門 経営 流通

財務分析、コスト管理、資産管理、予算作成など

成果、評価、人件費などの分析、管理

生産能力、在庫、販売能力分析。製品コスト分析。在庫、行程管理など。

顧客分析、市場予測、チャネル分析など

売上、コスト、収益の分析、経営戦略

製品の在庫、物流、および商品需要分析、チャネル別顧客管理、チャネル成果管理など

あらゆる場面でＯＬＡＰ分析のニーズがあります。

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