クラウドを宣伝する毎日で、『やめとけば良いのに、お客さん遠回りしてるなぁ~』という心の叫び、とかビジネスアワーだと言わない本心も綴ります。CPMもBIもご贔屓や好みは持っているものの...純粋に思ったことをぞろぞろと書いていくつもりです。http://bit.ly/dsrvaYかれこれ20年間のBI黎明期から、長ーくBIと生きてきた技術営業マン。Intelligenceは$のために導入されるのだ』と原典回帰し、FIN系BIのCPMでクラウドを説き売りしています。Intelligenceメーカー経験社数も、今では多くなってしまいましたが、そんな『エスキモーに氷を売るマーケット』でいまも9時ー5時を生き延びています。営業プロセスの進め方、客側とメーカー側の本音と建て前、陥る落とし穴を、納得して選んで頂くポイント等等いろいろと学びました...回想。ビジネスパートナーの垣根なく、市場形成のための仲間を増やしていきたいと切に願っている毎日です。『敵は海外にあり』...日本企業を強くするために会社を支える仕組みが重要です。...と言いつつ、ずっと外資で働いてますがーー;。係らせて頂きました...『日本人は勤勉といわれている』と今でも信じている人が多いですが、今の日本は先進国から離脱しつつあります。「何言ってるか分からないけど取りあえず動かない」「日本は独特とすぐ言う」...がリアです。「現状維持はただの阿保。今の激変の時代に怖いから止まる姿勢をもつ農耕民族は危機に瀕しています。新しい事をとりいれて変化を楽しみましょう。CPM&BI、は簡単そうに見えますが、数字を見せたい人と見られたくない人の柵の中で、見せすぎてはいけない順序を守らないと、導入逆効果を生む事になる結構面倒な商材です...にもかかわらず会社には必要な仕組み。結局、社長と社員はきれい事では仕事をともに出来ない原則に影響されるデリケート商材なのです。私の得意分野は、予算、管理連結など経理財務系と、製造、流通の営業系BA/BIです・・・。BA/BI系にはスポンサーをどう説得するか?何見せてどう展開するか?という根回しが重要です。悩みはありますが、このブログには第三者的視点で問題提示を公開したいと思っています。長く諄いブログですが気が向けば読んでくださいませ。Intelligenceツールに、シュミレーションや将来予測を求めて良いものかどうか。(01/11)BIツールベンダーランク2014。(01/02)低欲望社会で、どうやって物をうるか。(06/10)BIツールベンダーランク2013。(01/01)なぜビッグデータにそんなに期待するのだろうか。日記のように少し整理して考えてみる。(12/24)最新コメントshinochika:BIツールとExcelの違いとは?共存しても良いのかどうなのか。ジュンヨン:BIツールとExcelの違いとは?共存しても良いのかどうなのか。(05/10)shinochika:BIプロジェクトの進め方について・・・つぶやく。(02/21)fhkzzyg8:BIプロジェクトの進め方について・・・つぶやく。Intelligenceツールに、シュミレーションや将来予測を求めて良いものかどうか。2016年5月23日https://www.tumblr.com/blog/shinochikabi/もう何年間か分からない程長い期間、BIとお付合いしていますが、「昔のデータはもう良くて先が知りたい」...や「シュミレーション・・」と10年以上変わらず聞く続ける問いに関して一言思う事を書いてみました。私も確固たる答えはなかったのですが、最近答えが出てきました。BIツールにシュミレーションや予測を求めても無駄な気がします。予測でも統計解析系の『予測』は別ですが、業績予測や見通し系の、将来視点...については、それもBIツールはミスマッチではないかと思います。データマイニング系の予測も、BIではなく、BAツール系で、狭義にはBIからは外れます。私が、「業績予測」や「シュミレーション」に恐らくベストマッチと思うのは、やはりEPMとかCPMとか言われるツールです。BIツールは、レポートを見せたりダッシュボードを見せたりしますが、対話手的なやりとりを、そもそも想定して設計されていません。一部の製品で例外もありますが、BIツールは基本的にデータベースから一方向にデータをSELECTするように基本設計されているからです。「対話操作」に対応...であったとしても付加的な機能の一部かと思います。2016年度手前にかけては、コラボレーション系の仕組みが流行したりし、コメントつけれるとか、FacebookやChatter、Twitter的な文字補足情報の追加が出来るなどの話がありましたが、私は余り利用イメージがわきません。瞬間的には便利なのかもしれませんが、相手とタイミングが合わない限りNGである点と、またGoogle並にテキスト解析エンジンが投稿を整理分析&リスティングしない限り、事実上は使い物にはならないのではないかと感じます・・・BIがセルフサービス≒「カイゼン」を意図するTry&Errorのプロセス、である掲示板ではNGは多分正解でしょう。企業内Facebookなどの利便性も知っているつもりですが、BIに求められるのは、掲示板ではなく、レポートを見て更新者に電話して理由を会話し、その数字を合意できる値に上書きする的な話の方が、業務上フィットするはずです...そうなると、BIツールと分類されるツールではなく、CPM/EPM製品がマッチします。その手のツールやサービスは、数はさほど多くはないものの、基本的に組織の考え方を持ち、複数の人が値を更新しあう事が想定された製品です。この手のツールは経営管理とか予算管理[予算編成]製品と呼ばれており、経営企画や経理部を想定しているため、勘定科目・・・などの管理会計用語が大体付属してきます。従って、とっつきにくい印象を持つ事が多い他、レイアウトやチャートの表現能力もBIツールと比較若干劣るものが多い傾向があります。多次元DB型の製品が多い点は少し残念です。多次元DBは慣れると、すこぶる使いやすいのですが、運用の癖が普通の人には大変です...ともあれ、BI選定は、初心者の方は、だいたい画面に騙されます(笑)。画面は実は(ほぼ)どうでも良いのですが影響されやすい...分かる気はします。BIツールのほとんどは、入力を伴えないので、入力画面の別開発だったり、入力は元システムからDWHに直エントリーなどとなるので、結局運用に載らないか、諦めて使うのがせきの山なんて話もよくあります。Acrobatで十分だったりする時代なので、複数のビジネスユーザの互いに知識を活かすような、発展KKDを活用する想定の場合、経営管理の製品やサービスを一度見てみてみると良いと思います。セミ玄人判断の視点では中々良しと判断頂けるのではないかと思います。現行のCPM/EPM製品やベンダーも、BIツールを塗り替える需要がある事を認識していないと思いますが、時間がそれを変えていくのだろうと思います。綺麗なレポートだけを求めないBIの場合は、CPM・EPMを拡張してTwitter・Chatter的なコラボレーションが加えられる形が次のベストになるのだろうと思います。以上、独断と偏見のコメントではありますが、同じく感じられる方が居られると幸いです。予算編成や予実管理、見通し予測etc,...の業務周辺では、社員の莫大な時間が日々消費されています。その多くは徒労な作業です。第1フェーズはまず其れに気づき止めること。このExcelからの卒業で容易に解決できる工数が沢山あります。加えて、この段階で経営陣が気づかなければいけない事は「正しいデータが報告されて無い」ことです。現場は絶対に正しくない事を認めません。正しいと思い報告しているからです。現実は違い「訂正」という形で後日知らされます。この間違いによるビジネスロスは顕在化されませんが相当量が失われているはずです。続けて第2フェーズでは、工数改善による捻出時間を生産的な業務にふりかえる事で効果の加速を生み出します。この生産的な業務変革が始まると様々な業務上のロスが、より解決され、多くの監視ポイントKPIが見えてきます。中には非優先KPIなども出てきますが、TOCやカイゼン、スコアカード、CSFなどの管理手法はこの段階で最も効果を発揮します。第2段階に「完了」はなくスパイラル的に続くことが組織にとって健康的な状態ですが、徐々に第3段階として普遍のKPI(変わらない監視ポイント)が確立されます。絵に描いた餅ではありません。ユーザー企業は沢山います。Adaptiveは顧客満足度が異常なまでに高いクラウドサービスなのです。top予算管理ブログを始める事にしました2016年1月25日かつてビジネスインテリジェンスのブログが少なかったころに、このブログは思い付きで始めたプライベートなものでしたが...その後、少し噂をして頂いたりした時期を経たりしましたが、Microsoftを始め色々なBIベンダーがブログを始めたので頻度を落して細々としるしたりしておりました。次はテーマを少しねじって、経理財務のビジネスインテリジェンスについて書き続ける事に致しました。立場上、若干の宣伝が入る事はご容赦いただきたいのですが、CPMの需要は非常に的が絞られているので市場をささえる全製品は、お客様の同じ課題を解決するために存在しています。その辺り顧客目線で字に起こしてまいります。Intelligenceの商談機会で、対象者が経理部や経営企画室の場合、話がもやっと終わる事が多いですよね?CPM出身ではない方なら経験があるはず。それは幾つかの前提知識の問題なのです。その辺りを予備知識として理解してください。BI人口は多いですが、CPM人口はまだまだ少なく、このカテゴリは、ユーザー企業への啓もうだけでなくSE陣、SI企業陣への啓蒙もできたらよいなと考えています。タンブラーでの宣伝ブログと、似たテーマをこちらではニュートラルな立場で(出来るだけ?)、書き続けようと計画しています。topベンダーによってビッグデータの定義が微妙に違っている件...2015年1月11日ベンダーによって「ビッグデータ」の内容は実は色々と違いますよね。ビッグデータという言葉が一時期グッと延びた事とも関連しますが、多くの業者が一堂に会せる共通エリアです。サル、ソフト屋、システムインテグレータ、箱屋、ストレージ屋、に加えてデバイス屋、回線屋、クラウド屋さんなど様々な業種がビジネスを展開します。当然なのですが、それぞれ売り込む内容が違います。分析して結果を追求するためのビッグデータとはどの辺りなのか、少なくとも各ベンダーの説明を聞く前に、クリアにした方が良いと思うので思うところを書いてみます。...とは言っても別に難しい話ではありません。何を売りたい業者さんなのかを知れば済む話なのですが...ビッグデータの種は、大きく2つに分類されます。業務だ、業種だ、のデータ分類視点は何でもいいのですが、把握できるサイズのデータとそうではないデータの2つに注目してみたいと思います。把握できるデータは、昔からあるDWHとかBIとして由緒正しく考えれば良いのですが、要確認は、把握できない(サイズの)データです。Webログやマシンデータなど莫大なメッシュのデータ量をはく種類のものをさしているつもりですが、IoTブームで密かに広がる問題かと思います。分析系は、オプショナルなものなので、この辺の考慮が足らない事によって最も誤った状態になってほしくないので懸念しています。「これらのデータが使いものにならない」とか「貯めても意味がない」という間違った方向に、ベテラン以外の方々が向かわないかを心配しています。最近のIoTブームはそれが実現する未体験のUXあたりがブームですが、膨大なデータが生まれている背景へもトレンドがすぐに波及します。センサー屋さんやハード屋さんは兎に角、データ量に向きます。解析屋さんも同じでしょうか。解析屋さんはデータ量がないと傾向把握にならないから不可抗力としても、分析屋のいう「ビッグデータ」とは、この大量データの事ではありません。この手のマシンデータは、いわゆるOLTP系のデータと同じです。それ単体は、事実や瞬間を意味しており、目的別にまとめ直さないと、そんなに意味がないデータです(少なくとも分析視点では)。この明細データは、手に入らなければ困るので捨てにくいのですが、センサーレベルで捨てる=取らない、選択も重要かです。検討すべきビッグデータは使わないレベルのメッシュを捨てて一旦小さくなったデータを、改めて分析軸ごとに細分化して、大きくなったデータです。大きくしたデータという言い方の方が正しいかもしれません。この「大きくしたデータ」は様々な分析の対象です。データマイニング側の言葉でも構造化データと非構造化データと言う言葉がありますが、同じかと思います。意味づけをする段階でメッシュの調整をして分析が出来るように調整するのです。勘定系や顧客系でも基幹系と情報系に分かれるのと同じように、情報系に改造してあげる必要があるかと思います。非構造化データをいくらためても、分析観点では意味がない≒即効性がない、ので気を付けましょう。いわゆる前処理をしないといけないが、そんなにすぐには出来なかったりします。非構造化データを膨大に貯めても仕方ないのですが、でもビッグな構造化データを作れば良いと言うわけでもなかったりします。・・・いつもの話です(笑)。分析のゴールが「カイゼン」だとすると、見るべき(分析)データは何らか改善されるためにあります。改善されて問題点ではなくなると、別のデータを見に行く必要があります。理論的には、いわゆる前処理には終点がありません。構造化済みビッグデータ構築が完了する、という事もあり得ないということになります。通常、前処理には人手や時間がかかるので、「いつまで金を払い続けるんだ」と憤る方がいることがありますが、ITソフトウエア製品やプロジェクトの問題ではなく、先方の会社の問題であったりするのです。・・・話が若干それましたが、『考えるべきビッグデータ』は、前処理まえのデータではない事を再考してもらうきっかけになれば幸いです。少なくとも生データ系ではなくて、一時集約済みデータというか、再ブレークダウン済みデータということになります。知ってる人には当たり前ですが、気付いてない方も少なくないはず。何となくイメージを感じて頂ければ幸いです。最近は各ベンダーの課金モデルもデータ量をベースにする業者が増えてきています。ディスクも安くなったし、Hadoopとかで・・・とは言えど、金のかかる前処理でやめてまう蓄積であれば、ためても意味がありません。ソフトウエアは易くはないので、BIツール、分析ツール、DB、ETLなど外せないソフトウエアコストは馬鹿になりません。(コストではなく投資ですが・・)、そして前処理の金額も。センサー系のデータも、貴重な1ファクトとして利用すべきデータとして市民権を得ています。際限ないレベルのデータが生まれてくるのがこの種のデータであるため、疲弊に拍車がかからない事を祈る限りです。分析はそもそも100%持久戦になるし、すべき物なので、分析プロジェクトを正しく理解してハンドリングして貰えるよう考えてください。情報活用≒ビッグデータは、ゴールもなければ定石もなく、しかし、にも関わらずナマモノで、揮発性です。旬を過ぎたデータはただのバイトデータで使い物になりません。活かすも殺すも手段と目的いかんです。発生済みデータの再整理よりも、整理前に意味づけする事はとても重要です。正しいビッグデータの理解と活用が広がると良いと思う限りです。topBIツールベンダーランク2014。2015年1月1日2014年も飛ぶように過ぎました。Intelligenceがそれなりの脚光をあびてきた事に喜びを感じつつ、勝手ランキングをつけてみました。当然ですが、完全に感覚的な私の感想で、私個人が印象で勝手に書いた順序で独り言です。昨年を振り返ると一昨年に引き続きより一層とBIの需要細分化が進んだ1年でした。SQLに光が当たった事がありました。未整理のまま置いておく、安く置いておく、取り敢えずおいておくという蓄積方法も其れなりの指示を得てHadoop/Hiveも一定の市民権を確立した1年であった気がします。コアBIの流れでは、ようやくレポーティングからデータディスカバリーへのシフトがメジャーになってきました。データの増加が止まらにことに気付いた人間側が、レポートを作っても意味が余りない事に気づけた点で、とても良い流れだと思います。意思決定層や管理職層の世代交代も影響しているのでしょうか。「ビッグデータ」というキーワードにふり回される1年であった事も事実でしょう。バズワードになりかけた「ビッグデータ」ですが、第1次のWebログ、SNSからO2Oやオムニチャネルというレベルで認知され、第2にIoTに支えられる予防保全や分析サービスとして第2次の注目を維持しています。次年度にかけてIoT,IoEはロボティクス、AI系の影響も受けてさらに広がるはずなので、より日常業務に入り込んでくることでしょう。なればBIは水を得た魚状態です。群雄割拠の市場が少し緩やかになるかもしれません。ビッグデータはBIの人たちにもBAの可能性を教えました。Intelligenceと同じ言葉として使う記事も多いですが、厳密には前者はデータマイニングを含む拡張BIです。日常で利用されるBA分析は高いレベルではないものの、新たな領域を探し始めた時点で大きな進化です。レベルが高い事が重要ではないですし...。相関と回帰、クラスタ分析やアソシエーション、辺りだったりすると思いますが、BIがデータをビジュアル化して終わりなのに対して、BAは原因や動向などを初め次へのアクションを示唆してくれる・・・という事に気づいたという人たちが多かった事は画期的な変化であった気がします。BIの選定過程では、過去に経験済みの方が増えており、新規の方と比べると印象の2極化が更に進んでいます。同時に純粋なBIはより一層価格破壊が顕著になっています。10年前と比べると半値どころか酷い場合は70%近くもスタート予算が減った気がします。破壊的過ぎるプロジェクトでは、対応を見合わせるベンダーもあって良いほどのレベルだと思います。顧客側も問合せ前にベンダー選択をほぼ終えるなど、それだけ市場にカテゴリが浸透している意味では、成熟期を実感する今日この頃です。成熟期の先には転換か衰弱かの分岐点が、生涯サイクル的にはある訳です。ナンバー系の『元祖』に最終的には分析はつながる訳ですが、広告やマシンデータ、テキスト解析などで人とテクノロジーとが広がっている事はよりよいイノベーションにつながりそうです。データの幅と粒度は今後もより急速に間違いなく増える訳で、ロボットに負けずに人間が判断を続けるためには、データの扱い方と意思決定の相対速度を自分たちの創意工夫でやりきる以外にありません。2015年もデータの増加は続くほか、より幅広い分野から情報活用のニーズは流れてくるため、BIのみならず広義のBIは活況間違いなしです。前置きが長くなりましたので、本題の勝手ベンダーランキングは以下の通りです。鉄板組ばかりで面白くないのですが、今年は私はこれつしか聞かなかったと言えるほど多かった気がします。Software)----------------------------------------------------今年飛ぶ鳥をおとす勢いで日本シェアを延ばした成長した製品はやはりタブローでしょう。Discovery分野ではQlikViewと競る2つだろうと思いますが、この2つだとQlikがDBレスで使える分値段が高くなってしまう...からかどうか分かりませんが、SI各社がこぞって始めた製品ではなかろうかと思います。どの製品でも表現能力はある程度までは差がないのですが、設定操作がよくできている点と、DB/データソース接続のバリエーション、対応の早さが本気度を感じさせられた気がしました。あと中間ファイルが出来るのも以外と良いのです。この先どの方向へ拡充していくのか、企業としての財務体質など、どこでもFundの支援は避けられないので、方向性が楽しみな企業です。BIは一般化され過ぎているのと企業値段として全般的に高いので買収リスクはさほどないのかもしれないかもしれません。(QlikTech)----------------------------------------------------引き続き根強いFun層の多い製品。Discovery分野の老舗という感じでしょうか。Tableauが出てくるまではDr.Sumと競いながらも圧勝の勢いだったかと思いますが、最近少しとられているか(私見)。弱点補強のために買収したETLは早く出れば良いのにと思いますが(もう出てるのでしょうか?)噂を追跡できていません。このロードスクリプトの部分は競合が指摘しますが、さほど難しい物でもない模様です。モバイルも含めたビジュアルの軽快さはこの緑の会社の売りでしょう。この企業もこの先5年後どこへ行くのか専業ベンダーならではの難しさがあるのではないかと個人的に思います。独立の良さもあるとは思いますが。BIだった気がします、あくまで私見ですが。製品としてもこなれてきた気がしますが、余計な細かい飾りはせずに体力を提供する系のBIと定義しています。買収統合によるBrio、Discovererの影響もこなれて無くなりだし、型が良く定まってきたのでしょうか。Endecaとのマッチはよく分かりませんが、再度の混乱は続けてほしくない物です。シンプルなダッシュボードを表現するには適した製品であったためEP系のBIには適しているでしょう。Discoveryとは違う伝統系ポジションです。Discoveryに特化してSAPらしからぬフリーミアムモデルを取り入れたりDROPBOX(みたいな物)を無償で付けてみたり、ユーザーから何が求められるのか次の世代を熟考している気がします。BOのマイグレーション話も出たりしているし、この会社は買収による消滅リスクはないので今後の展開に期待でしょう。DocumentsのJSプラグインに対応していたりと表現の拡張もナカナカです。