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がかかる物なので、システム投資をして環境構築するよりも、構築にも分析にもノウハウをある程度もつ業者へ投げてしまうわけです。おりしもデータの置き場も発生場所の近くへホスティングする時代...データを保管する業者がこぞって分析代行をサービス化している訳です。『分析の外注』は直近に大きな問題が発生する訳でもないのですが、そこには課題発見能力や対策ノウハウを外に依頼する事に点で、長期的にはとても良くはない事を多くの企業は実施しつつあります。分析画面も自社で作れない、データはWANの遠く外、そして動かせないほど莫大なデータがたまってしまう...という状況が多くの企業が抱えるビッグデータの実態です。分析を自社でしない為にデータを「まびく」事も出来なくなるのです。HADOOPやNOSQLで安く早くデータが取れるとは言えど、よくない問題です。して重たい足かせになってします。面倒で、手間もかかるし、大変ではありますが、ある程度自社で分析担当者を置かなければ、外注の麻薬のとりこになってしまう事が関の山です。専門家に分析を任せる事が100%悪いわけでもないかもしれないという評価もあります。単なるSQLの延長としての由緒正しいBIに加えて最近は、データマイング、プチ統計が色々と脚光を浴びています。Analyticsの分野になるとド素人には分析結果を取得する事さえできない事に加えて、出た結果の理由が分からない為に結局判断できないという事にもなりかねません。その点をサービスとしての外注は多少緩和してくれるでしょう。回帰分析や分類、クラスタリングくらいは、その特性と課題を知っておいて損はないでしょう。Analyticsは多少の眉唾はありますが、確率論の解析結果を取る事は出来る為に、ある一定量のリスクを避ければ、一定量の結果は予測できるというまっとうな考え方です。BIで過去だけを見るのではなく過去から未来を若干示唆してくれるデータマイニングは活用しても罰は当たりません。データマイニングの話は別の機会にするとしまして、本題に戻しますが、分析の外注が増える時代になると手元には断片的な情報しか残せない純正分析品による社内環境が出来上がります。分析外注を選択しなかった真っ当な企業でも、莫大なDWHシステムが社内に居座る事になりITで厳格に管理された仕組みが出来上がります。なると、次には手元で「とりあえずデータを集めたい」需要が浮上する訳です。これがアジャイルBIとかパーソナルBIとかと、一部ベンダーが言い始めた傾向で、外注BI対インハウスBIや、社内認定の標準BI対個人デスクトップで動かす勝手BI、のような構図が出来上がるわけです。BIベンダーはリレーショナルDBに接続するかつての由緒正しい数社と、新規組の非DB型に大きく現状分かれています。クラウド系BIベンダーがどちらへ流れるかは私も分かりませんが、この構図では、どちらがどちらへ採用されるかは比較的明らかです。両者は共存関係にあり、どちらか一方で済むと良いのですが、使い分けを誤ると結構無理な実装、無理な課題に頭を悩ませる事になります。byしてくれる時代にN/Wとハードが成長すればよいのですが、残念ながらデータの成長はハードよりもはるかに速い事が現状です。IoTやM2Mでデータの種類は悲しい事に又しても音速的に増えています。分析対象に加わる事は明確です。なるとますます、この傾向は顕著になり、分析サービスVSデスクトップBIの流れが大きく分かれてくることになると思います。この分析の特徴を知って、システム投資のバランスを考える事は、無駄使い出来ない予算配分を考えるにおいて重要な要素になるのではないかと私は思っています。システム投資というよりは、意思決定コストとして、費用償却されるから良いのか?という議論もありますが・・・ガートナーも由緒正しき観点からのBIにはコメントをしてくれないので、誰もまだこの領域を考える事は出来ないようです。topBIツールベンダーランク2013。2013年12月31日2013年も最後になりました。Intelligenceに従事出来た事を感謝しつつ、今年1年を振り返って私個人が勝手に思うランキングです。当然ですが、完全に感覚的な私の感想で、印象で勝手にベンチマークしたリストになります。今年もBIは昨年同様に注目されつつも、経験済みの方が増えて印象の2極化が更に進んだと思いました。同時に純粋なBIはより一層価格破壊が顕著になってきました。10年前と比べると半値どころか酷い場合は70%程度程もスタート予算が減った気がします。プロジェクトによっては破壊的過ぎてベンダー側も対応でき無い場合があったり、また顧客側も問合せ前にベンダー選択をある程度決めてしまう事も多くなってきた事でしょう。それだけベンダーランクが市場に浸透している意味ではITカテゴリの中での習熟度が成熟期に達している気がします。ビッグデータというキーワードで新しい人たちが沢山加わった1年でもありました。広告系やマシンデータ系が一時期より近くなりましたが、2014年にかけては、広告系はテキスト解析からよりCRMに、マシンデータ系はよデータマイニングに特化されていく事でしょう。Intelligenceは切れない関係の為、データマイニングの前工程と後行程にBIの再活用が行われる事になります。勝手なイメージでのベンダーランキングは以下の通りです。SAP)----------------------------------------------------長きにわたる歴史をもつ老舗のBI。買収による長い影響とまた後発ベンダーの勢いに押されてくすぶる期間が続いたと思いますが、ガートナーや富士キメラのランキングでも復活評価がされ製品としての安定性もこなれてきた模様。分かれたラインナップに、トラクションがかかってきたように思います。SAPインストールベースの+影響は少なくないように感じますがインメモリDBの影響もあって市場側にエンジンがかかっている印象です。過去長い歴史をもつユーザーもSAP買収による影響も時間の経過とともに落ち着いているはずですから、調査会社の期待評価の通りに進むんでしょう。Analaysisというデータマイニングプラットフォームがゼロ開発されていますが、KXENの買収でInfiniteInsightというデータマイニングツールもファミリーに入るためより広範囲なビジネス要件をカバーできるBI,BA,DB統合基盤が期待されます。Japan)----------------------------------------------------日本市場への誘致を行ったSI日本企業からバトンを渡される形で日本法人ができ、日本でもエンジンがかかり始めたツールです。TechとWingarcに占領されている気がしますので、この次の展開がどうなるかお手並み拝見でしょうか。先駆けとして、老舗ベンダーとは少し毛色の違うクラウド系のベンダーとのタイアップを発表したり、彼らが好むライセンス体系を持っていたり(はず)と、市場活性化の新たなプレイヤーになりつつあると思います。ジャパンが出来たのが恐らく2013後半と思いますので、2014にかけてメジャー事例がいくつ出せるか認知度争奪の戦い次第かなといったところでしょうか。古くは別ベンダーの分析系データベースにOEMされたりしていたものですが、データ探索としては十分な気がします。データ探索&ダッシュボードが主眼のツールであるはずなので、二言目にはレポーティングと未だに言い続ける日本市場でどこまで啓蒙できるかも勝負所かもしれません。(Microsoft)----------------------------------------------------隣人の声で多かったのがMicrosoftでした。少なからず増えているようです。当初、厳し目に指摘された価格戦略の変更が効いてる気がします。規模の力というと怒られるかもしれませんが、新たなベンダーを使うよりMicrosoftならリスクが低い、ことに加えてExcelとの親和性も高く間違いは少ないと思われます。使い勝手ではMOLAP課題が私には気がかりですが、MOLAPならではのUIメリットも確かにあり、MOLAPでなければ分析できない特徴もあります。Pivotも控えているわけですし、インメモリオプションの登場と加えて引き続き今後に期待です。Tech)----------------------------------------------------根強いパワープレイヤがクリックビューです。大きくするには敵ながら天晴と感じている方も多いのではないかと思います。データロードのスクリプトがネックでしたがETLを買収したようで解決の浸透も間近?かと思っています。後はデータソースが肥大化した時の解決策でしょうか。私は詳しく知りませんがBIは類型的にデータの増える仕組みですからブラックボックスのデータモデルは必ずいつかは破たんするリスクがあるはずで、消込処理もしなはずですから、速さが売りのクリックビューを損ねてしまわないか気になるところです(取り越し苦労かもしれませんが)。最近少し、クリックの噂を聞く機会が減った気がします。その他の気になるソリューション。イタリア系のBIツール。予算管理から一通り持っているフルクラス系のBIの模様です。日本での体力などは知りませんが日本法人?はあったと思います。今年にどこかの企業が販売店契約を開始のプレスがでていたはずです。日本はどうしてもパートナリングがキーとなるため個人的視点では経過観察です。(http://www.domo.com/jp)ここの日本社長のブログはBIブログの中でも継続的に書かれている物ですが(翻訳が主の模様ですが)、クラウド系(と思われる)BIです。Webサイトが全て問合せしなければ情報を出さないタイプにデザインされているようなので情報はあまりなく私も分からず仕舞いです。私が気になる理由は、日本法人の社長さんの経歴です。クラウド系としてうまく広がってくれることを祈ります。(spotfire.tibco.com/‎)このツールは新しい物ではなく、TIBCOが長く提供している物ですが、買収によるラインナップの整理の後、私は勢いの落ちたツールだと思っています。他の製品との差別化が難しくなったんでしょうか。製品に何か変更が加えられてかまではチェックしていませんが、たまに名前を聞きます。・・事もあり経過観察の対象です。Finはライトを求めるBIとしては、頻度こそ毎回ではありませんが名前を継続して聞きました。Tech)の勢いが少しだけ落ちてきた気がします。前が飛ぶ鳥を落とす勢いであったようなので、普通に戻った程度でしょうか。Cognosは私の周辺ではすっかり聞かなくなってしまいました。別のところで動かれているんでしょうか。Reportが耳に残っています。昨年聞く事のあったPentahoよりもJasperのうわさが多いような気がしました。Actuateも依然あまり聞かない気がします。ツールの機能で選択する時代は遠く昔に終わっていますので、BIツールを選ぶ際には何を基準に選択すべきか迷うところでしょう。2014年も1社でも多くの企業にBIによるメリットを享受して貰いたいと祈りつつBLOGを終了します。今回も最後まで読んで頂き、本当にありがとうございました。top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。2013年12月24日ビッグデータ...というと非ITの分野でも結構さかんに登場するキーワードになりました。何となくモヤッと騒がれているような気がしてらない。期待されるべきなのかのかという点を考え直してみました。由緒正しき「分析」とは長らく蓄積された過去のデータを、大凡決まりきった着眼点から集計をし直してみて、昔を省みる事でし。従って、観点も時間や地域、顧客などの比較的オーソドックスな観点となり、いわゆる決算書の考察にあるようなセグメント別分析というジャンルが多く流行りました。BSCなんてのもあり財務と顧客とプロセスと改善の視点で...とまとめなおす物もありましたが、過去を振り返るという点で共通で、(十分なんですが)現場の人の発想で、コンバージョン済みの実績を分析する物でした。其れを実現するために、データウエアハウスとか、マスターデータの統合とか、業界統一コード体系とか、色々なテクニックとテクノロジーが生まれては廃れてを繰り返してきています。これらは、少しでも売ろうという類稀なる努力の結晶で、CRMとかRFMとかABCとかの原点の延長に、SI企業とIT部門の努力が積み上げられてきた賜物です。Intelligenceと呼ばれて、大手企業から中小に至るまで、ほとんどの企業が少なくとも2度か3度は経験された仕組みです。最近はようやく?認知度もあがって「必要な投資」というか「仕方ない範囲の費用」?と考えられるようになってきています。時間の経過とともに、遡って「量」は貯めれるが、「次の分析」が必要になり別の視点が求められるようになりました。この「次」の観点ではビジネス系とテクノロジー系で発達があったのではないかと思いますが、ビジネス系では例えば、少し前にサプライチェーン系のキーワードで、デマンドチェーンへとか製販一致とかいう話がありました。これに端を同じくして「需要」をコントロールしようという発想が出てきて、過去だけでなく未来を知りたいと言い出す人が増えてきたわけです。この「未来」という観点では、未だ継続していますがビジネスインテリジェンスの類似用語としてビジネスアナリティクスと言葉を少し変えて、統計手法をもちいて「こうなるはず」を予測するようになってきました。統計というよりデータマイニングと書いた方が良いでしょう。切れない関係にあるためセット扱いが多いですが中々浸透してきませんでした。教師付きデータとかP値とか、マハラノミス距離が直交表がアノーバがとか...色々言われても報告を受ける方が理解できない事が多く、「それでなければならない」分析需要にしか展開されようがなかった事が原因でした。最近ではビジネススクール卒のミドルマネジメントが増えるなど「人間側が変わってきた」事もあり、少しずつ浸透している事と、「そうでもしなければ差別化要素を探せなく」なってきているためデータマイニングには着眼点が当たっています。この因予測を当てる事ができるのであれば、「個別化」を極めている需要の変化に応える事ができるため、主としてデータを集めやすいオンライン系リテールとか、Web解析系に広告屋さんがやっきになってCMしているわけです。一方でテクノロジー系では、例えばM2Mとか画像解析系が少しずつ変わってきたかもしれません。M2Mはデバイスの制約が許容範囲になってきた事が一番の理由と聞きますが、センサーから上がるデータを集めて何かに使おうという発想です。ICタグやバーコードによるトレーサビリティが少し古い話でありますが、基本は其れの延長で、NFCとかでスマホなどを特定してステルスマーケティングを狙うアイデアや、単純にセンサーとGEO情報を特定して、データのリアルタイム性を活かして何かに使うとかアイデアなどが実例として既にあったりします。某事例でフリート事業者がトラックについてるセンサーとその場所を特定して安全性と定時配送率を向上したり、アミューズメント施設で混雑率の調整にセンサーが使われていたり、皆が最近持っているスマホのロケーションを使ったクーポンの配布なんかは身近に使われている方も多いでしょう。appleもiBeaconを遅ればせながら始めましたし携帯キャリア屋さんも商品化に躍起になっているはずです。SuicaデータをJR東日本がビッグデータする...という話が出た時にクレームした一部の方もいるようですが、Googleマップで渋滞情報がなぜあんな広いレンジで出るのかを知れば、そんなクレームは時すでに遅しである事はその人にもわかるはずで、私たちは常にネットワークにつながり監視されている時代を生きている訳であったりします。画像解析系でも少し前に、人を識別して陳列を変える自動販売機がテレビに出たりしましたが、年齢、性別くらいはかなりの精度でカメラが特定するようになっています。物体の向こう側を透視するかのように、見え方を解析して投影するカメラ&モニターも試行品としてもう出てきています。カメラも小さくなっていますから、そのうち粉のような部品で出来るようになるはずですから「007の消える車」も実用化直前という事でしょうか。モーションセンサーとカメラ映像を重ねて判定する事でより精度の高い特定を行ったり、2点から映像をとらえる事で、動きを監視しながら追跡するカメラも登場したりしています。これらは全て「パターン解析」によって分析されデータとしてデジタルに利用可能になっています。カメラで追跡されてスマホで特定されて...と、このように24時間365日の間ミリセカンド単位で監視されながら生かされているといっても過言ではない時代になっていたりします。これらのデータをとれる仕組みを活用するためには膨大なインフラが必要で、その受け皿がビッグデータと漠然と言われているわけです。漠然とビッグデータと騒がれているだけで、具体的に何をする?という所までは落ち着いていないため、騒がれつつもモヤっとした感じになっているわけです。それでもデバイス系の人やストレージ系の人、SCM系の人からリテールの人、Web系の人や、モバイル系の人から、広告系、ソフトウエア系の人など様々な人たちが、何かしら接続できる共通キーワードがビッグデータなのでユビキタスにつながる事の出来る丁度良いキーワードなのです。多岐にわたる可能性がある仕組みですから、「ビッグデータ=?」と簡単にキーワード化出来るものでもないのでしょう。各論では既に沢山の「ソリューション」シナリオが出始めているかと思いますがビッグデータ関連の商売は、まだしばらくは続きそうです。書きましたが、このように大容量のデータをどう使うかという観点で色々な可能性があるわけですが、データには面白い特性があります。粒度を突き詰めていけばパターンの解析ができるという事です。最終的に何故ビッグデータが注目されるのかというゴールは、ある観点ではここに終結できますが、見れない未来がデータマイニングによって予測できるという事です。旧来の分析では、「実績」を分析する中で「予測」するためには情報量が足らない事が多かったわけですが、それらが「解禁」されたのが今の時代と言えるでしょう。機械系、M2M系では必ずしも該当しませんが、広告系では「実績」と「予測」の間にも注目が入っています。それがWebログや口コミのデータです。広告の発想では「旧来の分析」対象として実績データは色々と分析しつくされていますが、それらは全て「売れた」人たちのデータであるわけです。したがって、データマイニングによって予測したとしても、それは「売れたデータ」が元になっており「売れなかった」直接要因は分かりません。それらがあるのが「口コミ」系のWebログです(少し飛躍しますが)。やる事はそんなに新しくない「顧客の声(VOC)」とかと同じテキスト解析ですが再度注目されているのは、データマイニングで売れると思うデータ」と、「売れなかったデータ」の突合せが出来そうになっているわけで、本当に欲しい「次に売りたい」人のデータでが、これによって醸造できる所まで来ているからだったりします。安く調達できる完成したリテールモデルは聞きませんが、この予測とテキストマニングのハイブリッドは私も期待しています。売れない属性の特定はすぐそこまで来ています。理想論を現実に落とすと、まだまだデータの品質が課題になるため、現場の苦悩は続くわけですが、少なくとも高い粒度のデータを、貯め方によっては破格の蓄積コストで貯める事の出来る仕組みがビッグデータです。未コンバージョンのデータも含めて活用でき、旧来の分析をし尽くした人たちには、まず第1歩何をすべきかがクリアなパンドラの箱になります。逆に何をすべきか分からない人たちはまず「由緒正しき分析」がまだ不足しているわけで、その後にビッグデータすればよいと思います。市場はそろそろ「使わないデータを貯めても意味がない」事に気づき始めていますが、これよって更に「蓄積されたデータ」の値段が今後下がっていき、より買わなくてもただで使える時代になっていきます。データの品質の課題があるため「タダほど高いものはない」という意見もありますが、ここでも「ムーアの法則」がより加速化する事は間違いないと思います。なんだか、まとまりが無くなってきましたが、最近ビッグデータが注目される理由は、分析しなければ生き長らえる事ができない「売る」人の苦悩と、旧来から存在してた「データマイニング」を使えば予測は出来るという事実が出会い、その制約であったデータの蓄積コストが段階的に革命されて、さらにテクノロジーによってデータの取得粒度にも制約がなくなった、これらのハイブリッドがよりCRMを面白くするビッグデータとして注目されていると結論付けたいと思います。財務系はオペレーションの最適化がゴールですし、サプライチェーン系はジャストインタイムができれば後は経費のマネジメントですので、やはり最後は誰に売るか、どこに売るかというCRMに話が尽きると思っています。