そういう、モデルなんです。

ビジネスモデル、設計図、模型などの現状と動向を考察、関連書籍の紹介

JDMCデータマネジメント2021(2021年3月)

「戸建SPA」を支えるIT戦略とデータドリブン経営(オープンハウス)

良い話だった。

目指す姿

デマンド/サプライ両チェーンの需給データを統合して可視化

SPAではエンジチェーンではなくデマンドチェーンと組み合わせた絵になる点が一般的な製造業とは異なると思った。

ポイント

データ+経営ではなく、データ→(仮説・想定)→経営

  • ファクトフルネスを受け入れる 経営陣から担当者まで向かい合う
    そんなはずないというデータも出てくる
  • 想定以上の成績だった場合でも、仮説・想定が甘かったという意味で逆にダメ
  • PDCA、最低週次可能なら日次(日締め)
    リアルに数字見えれば報告作業は激減、1600h

 

データドリブン経営で大事なポイントは、どの業種でも同じだな。
製造業ならQCDxがファクト、カイゼンサイクルが日次に短縮がメリットか。

やりざま

一足飛びにはいかない、順序立てて(自社の)データを蓄積

  • 既存データ繋ぐ
    建設以外のシステムは何もなし、強味である販売に集中
  • 走りながら整理
    経営指標に通ずる数値から「自分たちで」データ項目を定義
  • 蓄積しながら活用して資産に進化させてく
    現場の理解力が最も大事

 

これも同じ。ビジョンがなくて最初の投資ができないのがほとんどだが…
使いもしないのに何で繋ぐの?みたいな

アーキテクチャ

  • フロントはUI/UX重視、アジャイルで「内製」
    小回りきくよう会社の中にエンジニアをもつ(グローバルに)
  • データ層はGoogle BigQuery(ETL、DWH)
    寄せていくデータレイク/DWHを決めた、ETLも内製

RDBってもう要らないんだ orz

集中演習 SQL入門 Google BigQueryではじめるビジネスデータ分析 (できるDigital Camp)

集中演習 SQL入門 Google BigQueryではじめるビジネスデータ分析 (できるDigital Camp)

  • 作者:木田 和廣
  • 発売日: 2021/02/19
  • メディア: 単行本(ソフトカバー)
 

スピード感

事業会社なのに、えらい速さ…欧米なみの内製力、ITベンダ要らず

HENGEセミナーの佐川急便(だったか?)はアジャイル開発者を事業部門に常駐させてアジャイル開発するといっていたので、考え方はよく似ている。

デジタルツイン”で実現する産業デジタル変革~その具体像からアーキテクチャ、得られる効果まで~(Aker BP)

効果について、ほとんどの課題は単にデータで解ける、もう72個解いたとバッサリ。それよりプロセス変革ができる方が大きい

Aker アーカーは、デジタルツイン・ソフトウェアの Cognite の親会社なので当然これを活用しており、Cognite から後日 2020/9 開催済みのセミナー動画の案内がきた。種明かしという意味ではそちらの方が詳しかった。

  • 3Dモデルと実際の点群データを紐づけて統合管理、操作や制御は行わない
  • デモの3Dモデルは Aveva のモデルを取り込みブラウザ表示できるように軽量・高速化したもの
  • ブラウザではなく Unreal Engine での表示も可能

比較的新しいソフトで、今後のロードマップなども解説されていた。
親会社 Aker が石油会社なので、石油業界に強いプラットフォームだと想定できる。

MDMの最新事情をひもとく「MDMとデータガバナンス」研究会のご紹介

18時を超えて、Wimax の速度制限となり最初の10分しか聞けず。
会員は現在32名で募集中とのこと。

トレンド(次年度テーマ)

  1. データファブリック
    データガバナンスの次は、データファブリック(ガートナー用語)
    クラウド上のデータとの統合、データの仮想化
  2. グラフデータ
  3. メタデータ
    Ground Data Context Service …メタデータ管理の最新理論(多元的メタデータ管理方法の否定)を継続研究

ベンダ討論

SAP、DENODO、Contentservice PIM(製品情報管理)の再解釈・定義?

tombi-aburage.hatenablog.jp

続きが聴けず残念。   

オンプレ・クラウドに散在するデータの活用と民主化の実践方法(インサイトテクノロジー

2012年から続いている db tech showcase というエンジニア向けイベントの話から。

www.db-tech-showcase.com

  • データマネジメント基盤のカオスマップ、毀誉褒貶激しすぎてワロタ
  • 扱える製品の時系列リストなども面白い、Amazon の上昇が顕著
  • GPUのデータベースという特殊分野 Niche Player が登場しているらしい

部署間のサイロ化以外に、テクニカルなサイロ化も起きているのでは?

というエンジニアリング視点からの課題の建て方。

後半は、Qlik Replicate の紹介。
クラウドデータ基盤のデータもセキュアに統合できる代物らしい。
QlikViewの姉妹品か? 

デジタル時代の企業に欠かせないデータガバナンス構築手順とその成功事例(Talend)

Talend はタレンドと読むらしい。

  • データカタログを作り
  • クレンジング処理を自動的に行い
    但しできないものはデータスチュワードが行う(ラストワンマイル)

これがポイント…ウムそりゃそうだが、データスチュワード(人)という職務を会社に認めさせたり、育成することのほうが難しそうだが、その辺はどうなの。

ベストプラクティスの説明(ブロック図)は、当たり前のことかもしれないが、簡潔で分かりやすかった。

詳しくはタレンドのサイト、もしくはDAMA DMBOK 2を見てネとのことだった。 

データマネジメント知識体系ガイド 第二版

データマネジメント知識体系ガイド 第二版

 

6つのビジネスネットワークとそれを支える情報基盤の実際(オートバックスセブン

JSOLからオートバックスに移った執行役員の方の話。10分位経って、やっと本題。

自動運転が進化するほど、整備ニーズは増える

とのことで、

自社実店舗で解決する発想を捨てて、既存の5つのネットワークをオンラインで結び付けてソリューション型ビジネスをやるということだった。

ソリューションビジネスをやるために、5つのネットワークの顧客接点の情報を集中・情報化するビジネス基盤(情報基盤)強化をガッツリやるぞと。

これからやるという話らしく、効果の話は特になかった。
この点は、来年あたり続きが聴けるかもしれない。

AGCにおけるエンタープライズ・データレイク構築の実践

普通の話。業務的に面白かったのは、ガラス輸送用パレットの話。

  • 約1割が回収不能になるらしいw(板ガラス協会)
  • Sigfoxでパレット紛失削減、位置情報から輸送効率化

この話に興味をそそられたが、話はここで終わったので、別途調べることにする。 

マスターデータ管理のROIを上げる決め手となる主成功要因は何か?(JSOL)

2010年ごろから取り組んでおり、J-MDM というシステムおよびサービスを提供。

  • 別のプロジェクトに組み込まれている場合はやりやすい、単体(単品)だと難しい

ビッグバン型、スモールスタート型の違いの説明はあったけど、定性的比較のレベルでは当たり前?数値があれば良かったけど・・・

単体(単品)だと厳しいので、他でプラスαを訴えるべきという論理展開に。
直球でROIを説明するのは難しいんだな…

まあ所詮マスタだし…それ自体に効果や価値はないよね…
言う通り運用カイゼン・運用コスト削減が限界か。

それ単独でROIを説明しろ!と言われたら、マアこう説明したら?という案としてはもっともではあった。

最後の Intarmart は出資者(NTT-Data)への配慮?

国内外のデータマネジメントの最新潮流、事例から読み解くその成功要因とは?(インフォマティカ・ジャパン)

最新潮流・成功要因の説明は、特にどこにもなかったような気が…あったかな?

冒頭に理論?の説明みたいなものがえらく長く続いて、

DIKWピラミッド

聴き流しつつ、この後どうなることかと思ったが、真ん中へん位からやっと、

航空産業のIIOTのデータドリブンジャーニー

の話になった。ケーススタディは具体的で分かりやすかったが、説明者が自分でやったことではないので話に深みはなかった。

クラウドデータマネジメントのアーキテクチャ

は参考になったが、OSSの最適配置図みたいな説明になっていて、どの部分がインフォマティカのワンストップ・ソリューションなのかは分からなかった。OSSの使い分けなんて全然したくないので、ここまではカバーしていますよ!と言ってくれればよかったのに…

次世代データカタログ

は画面イメージがあったので、これが強みなのかなとも思ったが、結局、最後まで何が売りなのかよくわからなかった。

Withコロナ時代にこそ求められるデータマネジメントとは?(JDMC理事)

同じ意味だが違う表現をされているコンフリクト・データ Conflict Data を整流化して扱えるようにすることが大事で、データカタログ・データスチュワードなどがキモとのことだった。

令和2年個人情報保護法改正、その解説と実務への影響

AIの法律を出版している西村あさひ法律事務所のパートナー弁護士が令和3年に施行されそうな個人情報保護法(パーソナルデータ)の改正内容について解説。 

tombi-aburage.hatenablog.jp

仮名加工情報

仮名加工情報は、氏名・住所・IDなどを削除し、自社内での分析に特化した利用を想定したもの(いわゆる匿名化したデータで、かつ第三者提供はしないもの)。

ややこしいが個人情報に該当する場合としない場合があり、該当する場合でも制限は少しだけ緩和される(漏洩の変更とか)。カメイカコージョーホーを繰り返し聞いていたら10分過ぎたあたりから超眠くなった。

個人関連情報

提供元基準に加えて、提供先において個人情報になる場合を想定した追加規制。

事業者が別々であってもサードパーティクッキー 3rd party cookie 同士で紐づけることで個人を簡単に突合・特定できる状態になっていたリクナビ事件を1つの契機として制定されたとのこと。

個人情報保護委員会のウェブサイト

この辺から資料は引いているようだ。

www.ppc.go.jp

新たなデータ可視化の潮流-3Dとデジタルツインの基本(元ダッソーの方)

アシモの話(モデル精度の話)は面白かった。基本なので他はマアいいかな。

拡大・深化するデジタル時代の中で、 「データ分析」から競争優位を勝ち取る方法(タッチコア)

題名と中身が釣り合っていなかったような。

事例、社名も業種も完全に伏せた説明なので、全然イメージできなかった。
そもそも RowデータってRawデータじゃないの?

GEとかスターバックスとかの例があったが、自分でやったことの説明ではなく伝聞なのであれば、別にココで二次解釈してもらわなくても…ソースを見ますんで… 

日経業界地図 2021年版 (日本経済新聞出版)