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Big Data Analyticsによる価値創造

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Big Data Analyticsによる価値創造
SAPのDNA = 真のリアルタイムビジネスの実現
SAPは、お客様のビジネスを極限まで「速く」していきます
①創業から35年間、SAPは基幹業務システムを
提供してきました
NEW
– ビジネスを動かすためのシステム
– それに伴って情報(Information)が発生する
④モバイル対応
SUP・Afaria
=人のリアルタイム化
②ここ5年間で、SAPは大きく変貌しています。
まず情報系の提供を開始
– BO(BusinessObjects)を買収
– Informationを分析しIntelligenceに変える
③続いて、リアルタイム化を推進
①基幹系
②情報系
R/3・ECC
Analytics
→ 分析 →
Intelligence化
Information
発生
③リアルタイム化
SAP HANA
⑤クラウド
=②/①のリアルタイム化
=システム提供のリアルタイム化
– 超高速インメモリDB、SAP HANAによりまず②を、
次いで①をリアルタイム化
④同時に、モバイル対応を推進
– Sybase、Sycloの買収→SAP Mobile Platformへ
– モバイル=”PCの前”からの解放=人のリアルタイム化
⑤クラウドからの提供を推進
– SuccessFactors/Aribaの買収、HANA Cloudの
提供
– すぐに使える=システム提供のリアルタイム化
この「五位一体」で、SAPはすべてのビジネスを
「真のリアルタイム化」していきます
© 2013 SAP AG. All rights reserved.
2
Big Data Analyticsはビジネスをどう変えるのか?
基幹業務プロセス高度化/
各種レポート生成の高速化
 締め処理、決戦業務高速化
 財務、管理会計レポートの高速化
 経営分析レスポンスの向上
取引ビッグデータ解析/全社最適化
 不正防止、リスクマネジメント
 コモディティーリスクマネジメント
 為替リスクマネジメント
リアルタイムサービス最適化
予防保全, サービスレベル高度化
メンテナンヅパーツ在庫削減
予防医療、QOL向上、医療コスト削減
人事, 総務
財務、会計
経営管理、情報管理
研究・
開発
調達
リアルタイムサプライチェーン
 リアルタイム生産計画、需要ド
リブンなサプライチェーン実現
 生産管理、品質管理、安全管理
のリアルタイム化
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生産
在庫・
物流
マーケ
ティング
リアルタイム販売−在庫マネジメント
 需要予測、売り上げ機会の最適化
 発注点分析、在庫最適化
 販売収益性の向上
販売
サービス
リアルタイムマーケティングインサイト
 解約分析/解約防止オファリング
 リアルタイムオファリング、ARPU、
コンバージョンレート向上
 顧客満足度・ロイヤリティー向上
3
TSG 1899 Hoffenheim
センサーデータを活用し選手のパフォーマンスを測定しトレーニングを最適化
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4
TSG 1899 Hoffenheim Movie
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5
Grundfos
ケニア南部の人々の命を繋ぐきれいな水を届け続ける
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6
Grundfos
設置したポンプの故障を予防し、アフリカの人々にきれいな水を供給
 Grundfosはアフリカを始めとする発展途上国において安全な水へのアクセスが
困難なコミュニティに、Grundfosのポンプテクノロジーを活用したシステムを導入し、
安価に水を供給することを目指したプロジェクトを実行。
 2009年からケニヤでのパイロットを開始し、現在では12000人に安全な水を供給。
 SAPはLIFELINKが発するセンサーデータをもとに、故障を未然に防ぐ予防保守と、
次の最適なポンプ配置場所を分析する最適化のための分析基盤を提供
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7
Grundfos
設置したポンプの故障を予防し、アフリカの人々にきれいな水を供給- 全体構成
センサー情報から故障の予兆を捕捉し、
故障を未然に防止。LIFELINKでしか
水を得ることができない人々の生活を
守ると同時に、広大な土地に点在する
ステーション保守の効率を向上。
外部の統計情報や水の消費量データ
から次にLIFELINKステーションを設置
すべき場所を予測、最適化。
SAP HANA
LIFELINKステーション
のポンプ
センサーが敷設されており、水圧、水
量、温度等をモニタリング
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LIFELINKステーション
センサー情報をGrundfos Lifelinkの
SAP HANAに送信
8
Grundfos
設置したポンプの故障を予防し、アフリカの人々にきれいな水を供給- 予防保守
メンテナンス効率を上げるため予測モデルを構築し、故障予兆を補足
 ドットは各ステーションを表す。ドットの大きさは各ステーションの
水の消費量を表す。緑は正常なポンプ、薄茶色は故障の
恐れがあるポンプを表している。
 薄茶色のドットをクリックすると、ポンプのとある部品が3日以内に
90%の確率で故障すると言う警告が表示される。過去の類似
の故障パターンから、Predictive Analysisで予測モデルを
構築することで、故障予測を行うことが可能となる。
 故障原因の分析を行う。ポンプのセンサーから振動情報を
レビュー。閾値を2度超えている振動があり、これが故障の
原因と推測される。
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9
Grundfos
設置したポンプの故障を予防し、アフリカの人々にきれいな水を供給- ポンプ配置最適化
次のステーションをどこに設置すべきか、様々な変数から統計的に割り出し最適化。
各LIFELINKステーショ
ンの水の消費量
降水量パターン
人口密度
X
X
ステーション配置最適化
マラリアの発生パターン
X
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X
etc
=
10
BigPoint
プレイヤーの行動を分析し、最適な有料アイテムを提案
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11
Bigpoint
– Prescriptive Analyticsで収益拡大 リアルタイムオファリング
1.プレイヤーの宇宙船爆発・ゲームオーバー
数秒のタイムウィンドウ
イベント(ゲームオーバー)
発生を検知
2.最適な有料コンテンツをオファー
プレイヤーのプロファイル(ゲーム履歴、
トランザクションデータから予め分析)
に合致するオファリングを選択
x 5000
イベント/秒
オファリングをゲームエンジンに
引き渡し
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Bigpoint
– Prescriptive Analytics で収益拡大
全体アーキテクチャー
モデル構築
ビッグデータからプ
レイヤーの行動を予
測するモデルを構築
イベン
トログ
SAP HANA
トランザ
クション
データ
プレイ
ヤー情報
プレイヤー
リアルタイムモデル実行
ゲームエンジン(Bigpoint社システム)
毎秒5000件
のイベント
発生
SAP Sybase
ESP(イベント検知)
SAP
HANA
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リアルタイム
オファー
オファー
リアルタイム
オファー選択
SAP Real Time Offer
Management
結果か
ら自動
学習
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Mercedes AMG
プレディクティブアナリティクスによる製品テスト工程の革新
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Mercedes AMG
プレディクティブアナリティクスによる製品テスト工程の革新
背景
 メルセデスをベースに高性能、高品質にチューニン
グ。全数テストによる品質保証を行い、メカニック
のサインをプレートに刻印して出荷
 エンジンやインテリア、テストベンチに取付けた約
300のセンサーから毎秒3,000~30,000のデー
タセットが発生。
 リアルタイム処理が出来ず、テスト所要時間の5
0分を経て始めてデータを分析、合否を判定、そ
の時点でエンジンの再調整、再テストを行う
1秒間に
3,000~
30,000
のデータセットを
処理
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ソリューション
エンジンテストの  センサー情報をHANAでリアルタイム処理し、モバ
イルダッシュボードで可視化
結果をテスト開
 Predictive Analysisにより、不合格パターンを
始後2分で予
モデリング。テスト開始後2分で結果を予測し、不
測し、テスト工程
合格テストを中断することで、テスト時間の短縮と
を効率化
効率化を実現
15
Mercedes AMG
プレディクティブアナリティクスによる製品テスト工程の革新
50分
Before
テスト
開始
•センサーデータは大量に発生するが、リアルタイム処理能力が無い
ため、エンジンに今何が起こっているのか分からない
テスト
終了
•テストが終わった50分後に、失敗テストが判明することもしばしば
2分
After
テスト
開始
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センサーデータを
リアルタイム処
理し、開始後2
分のテスト実績
を以って成功/
失敗を予測
50分
テスト
続行
or
中断
成功すると予測されたテストのみ続
行、無駄なコストや時間を削減
テスト
終了
テスト中のエンジンの
状態をモバイルダッシュ
ボードで可視化
16
Mercedes AMG
プレディクティブアナリティクスによる製品テスト工程の革新
モバイル
ダッシュボード
(Dashboard)
OLAP分析
(Analysis
Office)
SAP Business Suite
テスト開始後約2分でテ
スト成功/失敗を予測
テスト中のエンジン
状態を可視化
テスト証明
予測分析
(Predictive
Analysis)
SAP HANA
SAP BusinessObjects Data Services
(Real-Time ETL)
300のセンサーから毎秒3000~30000のデータセットが発生
テスト・ロット
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エンジン試験場(Test Bench)
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SAPのアナリティクスソリューション全体像
SAP InfiniteInsight
SAP Lumira
アジャイルな
ヴィジュアル化
先進的な
アナリティクス
エンタープライズBI
SAP BusinessOjbects
Helping customer become Best-Run Company
transformation
core
innovation
Analytics
mobile
cloud
hana
×
BPR
= Business Platform Company
© 2013 SAP AG. All rights reserved.
19
Thank You!
Copyright 2013 SAP AG
All rights reserved
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企業情報管理ソリューションのご紹介
SAPジャパン株式会社
ソリューション&イノベーション統括本部
テクノロジーソリューション部
2014年2月26日、27日
企業情報管理(EIM)
Enterprise Information Management
収集・統合
1
蓄積・最適化
データ統合
SAP Data Services
用途別のDB
BW+BWA
HANA
ETL: Data Integrator
Sybase IQ
クレンジング:Data Quality
Sybase ASE
テキスト解析:Text Data
Processing
長期・大量蓄積
2
多様な
接続方式
多様な
データ形式
ビジネスフロン
ト向け最適化
ユニバース
(セマンティック
技術)
活用
情報活用基盤
Business Intelligence
Platform
活用しやすく
加工・集計
統合マスタ管理 SAP MDG/MDM
首尾一貫性の保持
多様なデバイス
多様なユーザー
多様な用途
1
エンタープライズデータモデリング SAP Sybase PowerDesigner
1
データ品質管理 SAP Information Steward
情報バリューチェーン全体の把握
3
文書管理 SAP Extended Enterprise Content Management by OpenText
非構造化データの管理
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Public
2
低品質のデータ
数字でみるビジネスインパクト
40%
失敗
20%
悪影響
15-25%
負担
40%
エラー
目的が達成できな
かったビジネス上
の取り組みの40%
はデータ品質の低
さが主たる原因と
なっている
データ品質は全体
の労働生産性の
20%に影響を与え
ている
低品質のデータは
運営予算の15%25%の費用がかか
る
採番済の顧客デー
タの40%にエラー
がある
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Public
3
情報を取り巻く環境
データ品質が会社存続やCIOの権威に影響する時代
データ品質の低さが原因となって
発生する組織の損失は、
年平均で8,200,000
ドル
- Gartner, Inc., Measuring the Business Value of
Data Quality, October 2011
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情報管理規制の敷かれている業界
では、2016までに
CIOの20%が情報ガバナン
スの問題が原因で失職する
- Gartner Predicts 2012: Information Governance
Programs Gain Traction, Published: 23 November 2011
Public
4
①SAP DS EE
SAP DS EE
Data Services, Enterprise Edition
SAP DS EEは企業情報管理に必要となる様々なソリューションのセット
で、企業全体の情報管理、統合、および、品質管理などが実施可能となり
ます。分析や業務に対して高品質な情報を提供し、価値創出に貢献します。
Data Services, Enterprise Edition
Data Services,
Enterprise Edition
PowerDesigner
Data Services
Information
Steward
Replication Server
DQM for SAP
Solutions
Migration RDS
Content
EIM Solutions
技術
SAP Sybase PowerDesigner
エンタープライズアーキテクチャー、モ
デリング
SAP Data Services
ETL、クレンジング、テキスト解析
SAP Information Steward
プロファイリング、査定、メタデータ管
理、スコアカード、影響/訴求分析
SAP Sybase Replication Server
ログベースCDCとのデータ複製
SAP Data Quality Management, SAP ECC、CRM、MDG内の入力データ
のクレンジングと重複チェック
version for SAP solutions
SAP Data Migration content
SAP ECC、CRMへのデータ移行を支援
する事前定義済ジョブとコンテンツ
EIM主要ソリューション
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Public
6
Data Services, Enterprise Edition
SAP Sybase PowerDesigner

完全に統合された業務と技術モデル
 用語解説:
統一ビジネス言語
 インパクト分析
構造
 アプリケーションとテ
クノロジーモデリング
SAP Sybase PowerDesignerは、データ、情報、お
よびエンタープライズアーキテクチャーの強力なモ
デリングツールです。情報サイロをなくし、変更が
生じる前の段階にて変更に伴う影響を把握できます。
コミュニケーションとデータ管理の向上を図ること
により、重要な情報資産に情報の関係者がアクセス
できるようにし、ビジネスの機動性を高めます。
 全てのモデルを一元管理
協力で直観的なモデリングツールにより、データベース、
情報、企業のモデリングをサポートし整合性の向上
 コラボレーションの向上
企業の全てのアーキテクチャーに対応するソリューション
や視覚的にメタデータを処理することで情報サイロをなく
す
 データ管理のベストプラクティス
重要な情報資産をあらゆる角度で把握し、迅速かつ堅実に
変更可能
 企業モデリング
 業務と技術モデリング
の調整
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Public
7
Data Services, Enterprise Edition
SAP Data Services
SAP Data Services はファイルからERPまで多種多
様なデータの統合をプログラムレスで対応し、効率
なデータ収集・統合の仕組みを提供します。
Data Services
データ統合に必要な機能を1環境で
Data Integrator
あらゆるデータを統合、変換
Databases

HANA
– Tables
–
views
Files/Transport

Text delimited

Text fixed width

EBCDIC
Applications

SAP Bus Suite
– Extractors
– ABAP
– BAPI
– Idoc

Oracle

XML

DB2

Cobol


SAP NW BW
Sybase ASE

Excel


SuccessFactors
Sybase IQ

HTTP


SQL Server

JMS
Oracle
applications

Informix

Web Services

MySQL

HADOOP

Teradata


ODBC

Netezza
VCF - Variant Call
Format for storing
gene sequence
variations
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多様なデータソースに柔軟に対応し、全社規模でのデータ統合を可能にする
GUIベース・ノンコーディングで高い生産性
高いパフォーマンス、スケーラビリティを実現するアーキテクチャ
バッチ、リアルタイム2つの処理方式を1つの環境で実現
Data Quality
データを補正し、品質を向上
住所、会社名、氏名から、固有の製品データまで標準化・正規化
同一人物、同一世帯、同一企業に属する複数データレコードの照合と名寄せ
製品・部品マスタなど固有データの整理・表記の統一
Text Data Processing
テキストデータを自動解析
非構造化のデータを分析・判別
ファイル、Webログ、ソーシャルメディアなどを解析
Public
8
Data Services, Enterprise Edition
SAP Information Steward
全社共通のデータ辞書
(項目の技術的・意味的定義などを一元管理)
SAP Information Stewardは、企業データの把握、調査、
定義、監視、および、品質改善を統合環境下で実行できま
す。またデータ・情報の一元化俯瞰ビューを提供すること
で、多様なデータや用途の組み合わせを効率的に管理・運
用できる環境を提供します。
リネージュ分析
そのオブジェクトの影響
(利用されている)範囲の表示
影響分析
データ品質をKPIダッシュボード表示
そのオブジェクトのソース(どう加
工・編集された結果か)の表示
ルールチェックタスクのスケジュール実行
による定期監視と傾向表示も可能
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Public
9
Data Services, Enterprise Edition
End-to-Endの最高のソリューションセット
SAP Information
Steward:
SAP Data
Services:
アクセス、統合、突合、
クレンジング、補強
Before
プロファイル, 品質監視,
メタデータ管理, ビジネス
インパクトの追跡
After
データ品質管理
SAP Sybase
PowerDesigner:
マスタデータ管理
データ統合
企業全体のデータモ
デル
統制
企業モデリング
SAP NW
Information
Lifecycle
Management:
情報のライフサイクル全体
を管理
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SAP Master Data
Governance:
集中的にマスタを登録、変
更、複製
コンテンツ管理
情報ライフサイクル管理
SAP Extended ECM
by OpenText:
SAP Business Suiteの中で、
関連する情報へのネイティ
ブアクセス
Public
10
SAP DS EEできること
一気貫通な企業情報管理
設計
企業データを把握・調査・分析


企業内のシステム、プロセス、
アーキテクチャ、データ、モデル、
用語を一元管理
既存システムのテーブル構造とリ
レーションをリバース
開発
データ連携とクレンジング

多種多様なデータ連携や収集と柔
軟で効率的な開発

データクレンジング、名寄せ実行

テキストデータプロセッシング
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運用
データ品質監視、影響/訴求分析

データ品質を監視

システム変更におけるレポートなど
へのデータの影響度やレポートの値
がどこから来たものなのかを分析
Public
11
SAP DS EEが提供できる価値
企業情報管理基盤の成熟度
さらなる価値
レポートの信頼性と正確性の向上
変更によるインパクトの分析
ITランドスケープの最適化
ビジネス
価値
Step3:
さらなる価値
変化対応力
処理の信頼性
ITコスト削減
データの依存関係の管理
データ品質の監視と向上
Step2:
データ連携基盤
データ連携の自動化
横串分析の実現
部品化と再利用
Step1:
ピア・ツー・ピアの
データ転送
SAPの企業情報管理基盤だけ
がお客様に提供できる
ユニークな価値
転送と変換
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Public
12
②SAP MDG/MDM
SAP MDG/MDM
Master Data Governance/Master Data Management
SAP Master Data Governance (MDG)
SAP Business Suiteに焦点をあてたマスタ管理
複数システム内の重複したマスタメンテナンス作業を排除
し、中央集中管理により一貫性のあるデータ創出と調整
ステージングと承認、および監査証跡の集中化で、コンプ
ライアンスと透明性を実現
SAP NW Master Data Management(MDM)
洞察力向上
変化対応
ビジネスインテリジェンス
SAP MDG/MDM
品目
取引先
一貫性のある
マスタデータ
会計
ビジネスプロセス
設計
調達
生産
販売
あらゆるマスタやシステム、ユースケースに対応できる、
会計
業務効率化
汎用的なマスタ管理
複数システムに存在するマスタのコード体系の差異を吸収
し、マスタデータの一貫性の維持、品質を向上
成長戦略基盤
ビジネスメリット
グローバル全体の経営情報の把握
全社見える化にて素早い経営判断・戦略分析
M&A後のマスタ統廃合を加速
ビジネス統合による価値創出を早期化
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グローバルPSIの実現
拠点を超えた最適な生産、販売、在庫計画
経営品質の向上・担保
高品質な知的財産活用とコンプライアンス対応
Public
14
SAP MDGでできること
マスタの精度を保つための追加機能
ERPのみの場合
MDGがある場合
マスタへの変更が即本番反映
マスタの精度を保つための追加機能
ワークフローと使いやすいUI
追加チェックロジック
ERPと完全に適合したマスタモデルと
作業用ステージング領域
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Public
15
SAP MDGが提供できる価値
ビジネスメリットを最大化
MDGの強み
マスタデータの集中管理プロセスに
フォーカス
期待できるビジネスメリット
信頼に基づく意思決定支援
SAPの主要マスタデータと整合した定
義、権限、複製機能の提供
変化対応力の向上
SAPデータモデル、UI、ビジネスロ
ジック、パラメータ設定の再利用
ガバナンス強化、透明性
既存バリデーションチェック、DS連携
でのクレンジング、拡張など高品質の
データを提供
ステージング領域、承認、監査証跡に
よるガバナンス
配信先に応じてマッピング、フィルタ
リング、差分配信管理
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コンプライアンス向上
業務プロセス効率化
成長戦略基盤
Public
16
③SAP xECM
xECM
Extended Enterprise Content Management
SAP xECM
(Extended Enterprise Content Management )
 膨大なコンテンツ(MS-Office、PDF、Mail、ス
キャンなど)様々な種類の情報ソースの一元管理
 利便性の高い検索機能により、即時の情報アクセ
スを可能にし、業務効率・品質向上実現
 様々な規制・コンプライアンス要件にも対応
 人と業務とコンテンツの統合
 働き方の多様化への対応( 外出先業務充実、在
宅勤務等)
国内:本社
営業部
購買部
経理部
研究開発
生産部
品質保証部
社外
ビジネス
パートナー
国内←
→海外
SAP xECM
設計情報
・図面
・整備解説書
・取扱説明書
・ECUデータ
・用品・ニュー
ス関連
整備情報
・管理マニュ
アル
・故障記録
・対応履歴
・検査記録
・クレーム記
録
生産情報
・計画情報
一般文書
コンテンツ
、、、など
各システムに散在し
ていた文書を集約
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効果、訴求例
①各取引先、仕入先ごとに契約書、注文書、請求書などの取
引情報や製品情報など全てのドキュメントが一元的に参照で
き、営業部、購買部、法務部その他の社内関係者の作業効率
化を実現します。
②請求書、見積依頼など送付書類をWebで配信。各種書類の
発送にかかる時間・コストを大幅に削減
③社外の協力会社や顧客とのリアルタイムの情報共有・コ
ミュニケーションによる業務効率化や顧客満足度の向上
④取引先・仕入先との情報共有ポータルを提供
(製品情報、クレーム情報など様々な情報をインターネット
で共有)
海外拠点
<導入事例> 製造業 A社
【課題】
海外営業部
1. 情報管理基盤の統合
経理部
2. グローバルでのビジネスプロセスの標準化
生産部
3. 新しい経済状況に柔軟に対応できる変革可能な文書管理基盤
【範囲】改革対象とした業務プロセス
品質保証部
①ディーラー/サプライヤーポータル
③保証業務
④仕入請求・支払プロセス
<効果>
社外
①サプライヤ管理の効率化
サプライヤー
セキュアなポータル内で、社員、サプライヤー、
ディーラーがコラボレーションできる環境を提供。
代理店
②全てのコンテンツに対するアクセス方法の明確化。
顧客
③支払業務プロセスのグローバル標準化
年間1800万件も発生する請求支払業務のプロセスを電子化
Public
18
事例
SAP:SAPがSAPを運用
情報ガバナンスの強化とSAP®ソフトウェアの活用で数百万ユーロのコストを削減
社名
事業概要
達成項目
導入目的
3,100万€
SAP AG
本社
ドイツ、ワルドルフ
業種
ハイテク
ソフトウェアプロバイ
ダー
事業内容
ビジネスソフトウェア
及び関連する顧客向け
サービス
従業員数
61,000名
売上高
142億ユーロ
Webサイト
www.sap.com
•データ処理の標準化と簡素化
•リード管理/見積作成プロセスの迅速化
•営業利益率の向上と戦略的アカウント管理の強化
•合併/買収に伴う統合の迅速化
解決施策
情報ガバナンスの徹底に
よるコストメリット
>90%
•ビジネス主導型のグローバルマスターデータ管理/ガバナンスプログラム
顧客アカウントのエラー
•各業務部門(LOB)の代表者がデータ協議会に参画
数を1以下に削減した割合
•情報管理において業界トップクラスのSAP®ソリューション
(SAP Master Data Governance、SAP Data Services、SAP
Information Steward、SAP CRM powered by SAP HANA®)を活用
導入メリット
50%
ビジネスプロセスの効率
•リソース生産性の向上
向上
•販売/マーケティング活動の効率向上
•テクノロジー主導型でビジネスポリシーを遂行することによる財務リスク
の低減
「プロセスの良し悪しは、その基礎となるデータによって決まります。正
確性とデータ品質の確保こそ、当社のあらゆるビジネスプロセスの中核と
なるべきです」
Herbert Illgner氏 SAP AG プロセス管理責任者
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20
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Public
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SAP HANA
イノベーションを通じたリアルタイムビジネスの実現
Big Data時代のシンプルなプラットフォーム
2014年2月26日/27日
SAPジャパン株式会社
“ビッグデータ” 活用への期待
ビッグデータ活用が出来そうなデータ
ビッグデータ活用で実現したいこと
各種システムのログデータ
購買行動分析による広告最適化
財務・会計系のデータ
不正アクセス等のリアルタイム監
視
顧客や見込み客の個人情報データ
部品引き当てや在庫の適性化分析
社内グループウェアや社内SNS…
わからない
Webサイトのアクセスログ
新たな知見
POSデータ
小売店鋪データ活用による販売予
測など
各種センサーデータ
センサーデータ解析による品質向
上
TwitterやFacebookなどにおける…
製品等に搭載されたRFIDデータ
Facebook等から評判や口コミを解
析
ポイントカードや電子マネーの…
位置情報マーケティング
製品等に搭載されたGPSデータ
その他
その他
特にない
特にない
0%
20%
40%
0%
10%
20%
30%
矢野経済研究所 ビッグデータに関する企業アンケート
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2
Top 10
1
2
3
4
HANA x Big Data の適用領域
攻め
守り
5
6
7
8
9
10
:-)
リスクの軽減、
リアルタイムな対応
市場価値の維持
資産追跡
生産性の向上
製品の提案
売上の拡大
ブランドへの思い入れ
NPS の向上
内部の脅威
セキュリティの強化
リアルタイムの
需要/供給予測
効率の向上
あらゆる角度からの
顧客ビュー
ロイヤルティの高い顧客
解約傾向の分析
顧客維持の強化
不正の検出
リスクの軽減
ネットワークの最適化
コスト削減
予知保全
ダウンタイムの減少
予防医療・個別治療
疾病リスクの低下
内部活用
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対外活用
3
SAPのビッグデータ活用
VELOCITY
Mobile
Inventory
Emails
GPS
CRM Data
Planning
Demand
Speed
Opportunities
Instant Messages
Tweets
Velocity
Customer
Things
Service Calls
VOLUME
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Sales Orders
Transactions
VARIETY
4
リアルタイムビジネスに対するデータ管理を再考する
無駄なデータのコピーや集計、キューブ化をなくすことが重要
A Common Database Approach for OLTP and
OLAP Using an In-Memory Column Database
Hasso Plattner
Transactions + Analysis + Acceleration
processes separated
One atomic copy of data for
Transactions + Analysis, all in Memory
SAP HANA
ETL
トランザクション
ETL
分析
Cache
VS
(DRAM)
高速化
 異なるデータモデルに3つのデータコピーが存在
 不要な複雑性や遅延を排除
 データ処理の待ち時間は不可避
 管理対象ハードウェアを最小化
 イノベーションの効果も徐々に劣化
 シンプル化とインメモリを通じて、イノベーションを加速
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5
最新のHWの能力を最大限に活かすために考え直すと。。。
SAP HANA
Yesterday
CPU
CPU
I/Oボトルネック
50ナノ秒
Memory
+
1000倍
Row and
Column Store
No aggregates
Memory
+
+ ++
キャッシュとしてのSSD
Disk
保存用DISK
Disk IOのスピードを上げるためにSSDを使用した
だけで、DISKベースのアーキテクチャに変わりは
ない。• IO の制約
•
Partitioning
I/Oボトルネック
50,000ナノ秒
I/Oボトルネック
5,000,000ナノ秒
•
Multi-Core
64-bit address space
Massively Parallel
supports 2TB RAM
SingleOptimized Platform 100GB/s throughput
多くのプラットフォームをサポート
最適化されていない
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Insert Only on Delta
Disk
Logging and Backup –
Solid State / Flash / HDD
ハードウェアの最新技術を活用
• 最少のIO時間
• x86プラットフォーム用に最適化
Compression
最新の
intel XEON X2
プロセッサ
(15CORE)
•
6
Solution Portfolio
マーケットの変化に対応して、SAPの成長を担うソリューション
リアルタイム情報分析・活用
カスタム Big-Data アプリ
リアルタイムトランザクション
3rd Party Software
SAP Fiori
SAP
BW
SAP
Business Suite
Technology Products
Tech. Products
SAP
SAP
Mobile Analytics
カスタム
アプリ
テイラー
メード医療
予防保全
リアルタイム
オファー
ゲノム
解析
不正防止
M2M /
ITS
nexvisionix
SAP HANA Platform
SAP HANA
インメモリー
Information Composer
モデリングスタジオ
テキスト検索
予測分析ライブラリー
計画および
計算エンジン
地理情報エンジン
アプリケーションサービス
(JS, Odata, など)
HA/DR構成
ビジネスルール
エンジン
R & Hadoop 統合
Smart Data Access
SAP
Sybase
ASE
2011 SAP
SAPAG.
AG.AllAllrights
rightsreserved.
reserved.
©© 2013
MS SQL
Teradata
Oracle
SDK for
Custom
Adopter
Public
77
HANA のモメンタム
104
13
(2010/12月販売開始)
うち、その上でSAP
Business Suiteを利用
するお客様
136% 成長
47%
日本におけるSAP
HANA購入社数
日本におけるSAP
HANAビジネスの売
上成長率
516
日本のSAP HANA
認定コンサルタント
© ©2013
SAP
AG.AG.
All rights
reserved.
2011
SAP
All rights
reserved.
As of 2013/Q4E
3,021
800+
> 520,000
グローバルのSAP
HANA購入社数
うち、その上でSAP
Business Suiteを利用
するお客様
エンドユーザー
昨年国内でSAP
Business Suiteを採
用したお客様におけ
るSAP DBのシェア
5,100+
950
69% 成長
Up to
SAP HANA Oneを
利用しているお客様
グローバルにおけ
るSAP HANAビジ
ネスの売上成長率
パフォーマンス向上
SAP HANAのトレーニン
グ受講者数
100,000 倍
Public
88
あらゆるビジネスシーンに対応したSAP Database
OLTP
OLTP
RDBMS
Mobile
Embedded
Mobile
組込型高速DB
SAP SQL Anywhere
SAP ASE
一般的なトランザクション
処理に適したRDBMS
OLAP/Analytic
DB Engine
OLTP/OLAP問わず
リアルタイム要件を満たす
インメモリプラットフォーム
Realtime
In-Memory DB
DISK
In-Memory
OLAP
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大容量を超高速に分析可能
にするOLAP Platform
9
HANA x Big Dataはビジネスをどう変えるのか?
基幹業務プロセス高度化/各種レ
ポート生成の高速化
 締め処理、決戦業務高速化
 財務、管理会計レポートの高速化
 経営分析レスポンスの向上
取引ビッグデータ解析/全社最適化
 不正防止、リスクマネジメント
 コモディティーリスクマネジメント
 為替リスクマネジメント
リアルタイムサービス最適化
予防保全, サービスレベル高度化
メンテナンヅパーツ在庫削減
予防医療、QOL向上、医療コスト削減
人事, 総務
財務、会計
経営管理、情報管理
研究・
開発
調達
リアルタイムサプライチェーン
 リアルタイム生産計画、需要ド
リブンなサプライチェーン実現
 生産管理、品質管理、安全管理
のリアルタイム化
© 2013 SAP AG. All rights reserved.
生産
在庫・
物流
マーケ
ティング
リアルタイム販売−在庫マネジメント
 需要予測、売り上げ機会の最適化
 発注点分析、在庫最適化
 販売収益性の向上
販売
サービス
リアルタイムマーケティングインサイト
 解約分析/解約防止オファリング
 リアルタイムオファリング、ARPU、
コンバージョンレート向上
 顧客満足度・ロイヤリティー向上
10
SAP カスタマーのビッグデータ活用
VELOCITY
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CRM Data
Planning
Demand
Speed
Opportunities
Instant Messages
Tweets
Velocity
Customer
Things
Service Calls
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Sales Orders
Transactions
ハイテク
製造業
VARIETY
11
ブース内でデモをご覧ください
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