ビッグデータ解析で潜在的な需要を発見し、新たなビジネスチャンスを切り拓く。
ビックデータ解析サービス
ビックデータ解析 - データアナライシス・サービス
データ分析は、何らかの目的を持って行なわれます。従って、分析を始めるにあたっては、出てきた結果が目的に沿うものかの正しい判断が求められます。そのために以下の3つを理解しておく必要があります。
- 分析しようとする問題そのものについての理解
- 分析手法についての理解
- 分析結果に対する判断力
1. 分析しようとする問題そのものについての理解
データサイエンティストは、なぜ分析をするかという理由やその問題点について、正しい現状認識をしていなくては意味がありません。数学者や統計学者なら、データさえあれば何らかの手法や複雑な処理計算によって、それなりの結果を導くことができるでしょう。しかし、そもそもそのデータの意味やその背景にある状況などがわかっていなければ、分析方針を出すことができません。データをどのように取得し、データの前処理はどうするか、どのような分析をすればよいかなどの試行錯誤をしなくては、決して有益な結果を得ることはできません。企業の課題は、いかなる優秀な外部のデータサイエンティストより、その企業の担当者が最もよく知っているということを忘れてはなりませんし、逆にいえば外部のデータサイエンティストは、まずはその企業の課題整理をすることから始めるべきであり、コンサルタント的な立場でデータ分析に臨むべきだと思います。
2. 分析手法についての理解
分析手法については、データサイエンティストなら当然のことながら熟知している必要があります。統計ソフトやデータマイニングのソフトを用いれば、どんなデータを入れてもそれなりの結果がクリックするだけで出ます。しかし、正しく分析手法を理解していないと、明らかに間違ったデータ処理をしていたり、相応しくない手法で分析をしたりしていても、その誤りに気づきません。後で述べるはずれ値や異常値の処理や、アンケートデータとログデータによる分析条件の違いなど、一切考慮しなくてもあたかもそれらしい結果が出てしまうために、重大な間違いに気づかないことがあるので注意が必要です。
３. 分析結果に対する判断力
そもそも結果が出たときに、どのようなアクションを起こすかを想定しておく必要があります。概ね予想通りの結果が出る場合と、予想外の結果が出る場合があるわけですが、予想通りであればアクションを大きく変更する必要はありません。しかし、予想外の結果が出た場合は、それに対してどのようなアクションを取るべきかの判断が非常に重要になります。データの取得方法や処理方法が間違っていたのかもしれないし、分析手法が間違っていたのかもしれない。データも方法も間違っていないとすれば、そもそもの仮説が間違っていたということになり、そこでは方向転換を余儀なくされることもあるでしょう。想定外の結果が出たときこそ、柔軟に頭を働かせて様々な可能性を考えるべきだと思います。
サービス概要
本サービスは、企業内データサイエンティストが実現したい”コト”を支援するサービスです。具体的にはカタログ化されたデータセグメントをサイエンティストの要求に応じて必要データ（複数カタログ）へのアクセス法を提供すると共に分析支援するサービスです。またデータを評価した上でML/AI組込みサービスも提供致します。
提供サービス
- 受注分析サービス
- 発注分析サービス
- 原価分析サービス
- 在庫分析サービス
- IoTデバイス分析サービス
ビックデータ分析サンプル
Tableauを利用した分析サンプル
インデックス
値引きと利益の分析
正規分布
地域と利益の分析
三角関数
販売と利益の分析
EXP関数
商品と売上の分析
パレート図
売上分析
マークレイヤ
商品と利益の分析
極座標
月別顧客と利益の分析
浮動
県別売上と値引きの分析
ビックデータ解析 - IoTインジェスション
これまでドイツやアメリカ・中国の製造業が、積極的なICT技術の利活用を進めてきた一方で、日本の製造業はICTの利活用が遅れていました。特に、IoTなどセンサーを活用した品質、生産性、技術継承、経営改善に向けた稼働状況の「見える化」、データによる改善活動において特に遅れが目立っています。これからの製造業は、インダストリー4.0に代表されるIoTの利活用により、工場内、工場間、企業間が繋がることによる、新しい価値の創出が求められています。
工場にIoTを導入するメリット
工場にIoTを導入すると、生産性や品質が向上したり、製造業における技術の継承を行えるなどのメリットがあります。それらは、経営課題を解決することにつながるでしょう。ここでは工場にIoTを導入するメリットをご紹介します。
品質の向上
IoTの導入によって、工場内の機器や設備の情報をデータ化して収集・蓄積することができます。製品の生産情報や検査情報など、製造現場の稼働状況をより細かいレベルで把握することが可能です。また、蓄積したデータを分析することで、問題が発生した際の原因究明が早期に行えたり、トラブルを未然に防ぐことができるなど、より安定した製造につなげて品質を向上させることができます。
生産性の向上
IoTによって製造ラインの稼働状況を細かく把握することができるため、生産活動における課題を早期に発見し、改善していくことで生産性が上がります。設備の状態もリアルタイムで監視できるため、設備不良による生産ラインの停止を防ぐことができ、無駄なコストを発生させず高い生産性を維持します。
技術の承継
IoTでは従業員ごとの技術や知識の情報もデータベース化します。技術力の高い従業員のデータを数値化して分析し、スマートデバイスを使った教育やトレーニングを行うことで、技術の継承がしやすくなります。また、優れた技術やノウハウのデータは産業ロボットに反映させることで、人材不足を解消できるメリットもあります。
経営改善
IoTで設備状況をリアルタイムに把握し、設備要因のトラブルを防ぐことで、不良品を減らすことができます。不良品が発生する原因やトラブルの分析が可能になり、結果的にコスト削減につながります。
これまで人が行っていた生産日報や検査記録などの情報は自動データ化できるため、非生産作業を減らすことができます。生産性の高い作業と低い作業を分析して生産性を上げていくことができれば、コスト削減だけでなく利益増加につなげることも可能です。
IoT導入に向けてのシミュレータ
IoTデバイスシミュレータ
本シミュレータは、IoT導入のメリットを具体的にどの様な形で享受可能となるかの、データ発生エンジンです。このエンジンを利用して、「データエンジニアリング・サービス」、「データアナライシス・サービス」を組合わせることで価値を創造します。
