１２月１６日
要求開発アライアンス 2014年12月 定例会
ビッグデータによる要求開発
（ハッシュタグ#redajp）
に行って来た！その内容をメモメモ
はじめに
・IT戦略支援部
・ビッグデータ推進G
・公共PMO支援G
・九州先端科学技術研究所
・ビッグデータビジネスのドライバー
予知、予見だけでない
高度ICT利活用
予見－販促、デリバリー、故障箇所：キャリブレーションから(先のこと）
監視－カードの不正利用、IoT、異常行動者の発見（現在）
診断－病名診断、販売不振原因（過去）
３つのわけかた－重要
解決方法
分析手法
※ワインの数式モデル：使いきり、バッチで十分→Hadoop:バッチのJCL
異常発見者：バッチじゃ困る、CEP
診断：バッチ、リアルタイム両方あり得る
・HPC&CEP
背景は情報爆発 info-plodion（和製英語）
２００６年まで １６エクサバイト
２００６～２００８年 そのくらいに
ものすごくニーズがあるのは：役に立つデータ
・データを捨てる技術
例：Amazon Kinesis
１年でペタいく場合→データセンター作る話
オンメモリー アベイラビリティーゾーンで処理
→機械学習：HPC
クラウドに来る前にどうするか？
・SDN（このあとに４８はつきません）
PFC（ぷろぐらまぶるふろーこんとろーらー）
・監視はニーズある
実際は、入口から問題ある
自部署が必要なデータは社外にある
オープンデータ 政府が公開するデータ
RDF
SPARQLのエンドポイント
総務省の事業で開発
→コンテスト、グランプリ５０万、副賞２０万
bodic.org
G空間：長野県と国土交通省
登山する人にiBeacon
準天頂衛星
Webで場所が分かる。危険の予知
ビッグデータによる要求開発
１．スタッフが少ない力不足
２．データの分析活用方法が分からない
３．大量データの処理システム基盤がない
４．分散しているデータの統合が困難
５．データ収集・分析コストの増
データの分析活用方法が分からない→どちらともいえない
業務システムの要求開発
・何をどうして自動化するのか
ビッグデータの要求開発
・何をどのような情報で決めるのか（意思決定）
因果関係≠相関関係
因果関係＝かならずそうなる
相関関係＝９割あたればいい。
因果木の限界：経済的効果のあるアクションは因果律に縛られる必要がない
特性要因図－理屈が正しいか（特にビジネス活動）
業務の自動化＋意思決定のできる限りの自動化
Industry4.0 ドイツ→すばらしいショーケースになっている
→アカデミズムが先行？
何を、どのような情報で決めれば良いのか
因果木からはじめない
BSC戦略マップは、本当に戦略性があるのか
戦略空軍、
亀岡太郎：戦略とは、差別化である
ビジネスモデルキャンバス→戦略キャンバス
現場が作るBSC戦略マップには限界がある
→概念になってしまう
事実から始まる
まずは、ゴール記述書
課題：ゴールを達成する障害は何か
お金をもらうのに、かっこいい言葉は要らない
データで証明できればいい
→１０年分の仕訳解析がいっぺんにできる
PoCというアプローチ
→ぷるーふおぶこんせぷと
コンセプトの確認だけはできる
BODIC.org,wCloud
リポジトリ、データマーケット
エンジンAWS
e-ラーニングも仮想プロジェクトルームで行う
人材育成
「ビックデータ事始」無料で見れます。
一通りやると、理解できる。マーケティング寄り
絵は自動的に作ってくれる
反転学習
インタラクティブマーケティング
２２日開発者サイトオープン
福岡 BODIK コンテスト
で検索してね！アプリコンテストの案内出るから
事業を興すとき
・売る人と売るもののどちらが先
売る人
マーケットがなけりゃ、物は売れない
・マーケットを知る
要求開発アライアンス 2014年12月 定例会
ビッグデータによる要求開発
（ハッシュタグ#redajp）
に行って来た！その内容をメモメモ
はじめに
・IT戦略支援部
・ビッグデータ推進G
・公共PMO支援G
・九州先端科学技術研究所
・ビッグデータビジネスのドライバー
予知、予見だけでない
高度ICT利活用
予見－販促、デリバリー、故障箇所：キャリブレーションから(先のこと）
監視－カードの不正利用、IoT、異常行動者の発見（現在）
診断－病名診断、販売不振原因（過去）
３つのわけかた－重要
解決方法
分析手法
※ワインの数式モデル：使いきり、バッチで十分→Hadoop:バッチのJCL
異常発見者：バッチじゃ困る、CEP
診断：バッチ、リアルタイム両方あり得る
・HPC&CEP
背景は情報爆発 info-plodion（和製英語）
２００６年まで １６エクサバイト
２００６～２００８年 そのくらいに
ものすごくニーズがあるのは：役に立つデータ
・データを捨てる技術
例：Amazon Kinesis
１年でペタいく場合→データセンター作る話
オンメモリー アベイラビリティーゾーンで処理
→機械学習：HPC
クラウドに来る前にどうするか？
・SDN（このあとに４８はつきません）
PFC（ぷろぐらまぶるふろーこんとろーらー）
・監視はニーズある
実際は、入口から問題ある
自部署が必要なデータは社外にある
オープンデータ 政府が公開するデータ
RDF
SPARQLのエンドポイント
総務省の事業で開発
→コンテスト、グランプリ５０万、副賞２０万
bodic.org
G空間：長野県と国土交通省
登山する人にiBeacon
準天頂衛星
Webで場所が分かる。危険の予知
ビッグデータによる要求開発
１．スタッフが少ない力不足
２．データの分析活用方法が分からない
３．大量データの処理システム基盤がない
４．分散しているデータの統合が困難
５．データ収集・分析コストの増
データの分析活用方法が分からない→どちらともいえない
業務システムの要求開発
・何をどうして自動化するのか
ビッグデータの要求開発
・何をどのような情報で決めるのか（意思決定）
因果関係≠相関関係
因果関係＝かならずそうなる
相関関係＝９割あたればいい。
因果木の限界：経済的効果のあるアクションは因果律に縛られる必要がない
特性要因図－理屈が正しいか（特にビジネス活動）
業務の自動化＋意思決定のできる限りの自動化
Industry4.0 ドイツ→すばらしいショーケースになっている
→アカデミズムが先行？
何を、どのような情報で決めれば良いのか
因果木からはじめない
BSC戦略マップは、本当に戦略性があるのか
戦略空軍、
亀岡太郎：戦略とは、差別化である
ビジネスモデルキャンバス→戦略キャンバス
現場が作るBSC戦略マップには限界がある
→概念になってしまう
事実から始まる
まずは、ゴール記述書
課題：ゴールを達成する障害は何か
お金をもらうのに、かっこいい言葉は要らない
データで証明できればいい
→１０年分の仕訳解析がいっぺんにできる
PoCというアプローチ
→ぷるーふおぶこんせぷと
コンセプトの確認だけはできる
BODIC.org,wCloud
リポジトリ、データマーケット
エンジンAWS
e-ラーニングも仮想プロジェクトルームで行う
人材育成
「ビックデータ事始」無料で見れます。
一通りやると、理解できる。マーケティング寄り
絵は自動的に作ってくれる
反転学習
インタラクティブマーケティング
２２日開発者サイトオープン
福岡 BODIK コンテスト
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事業を興すとき
・売る人と売るもののどちらが先
売る人
マーケットがなけりゃ、物は売れない
・マーケットを知る