データサイエンティストのスキルとその育成～事例を交えて～2013年11月28日
EMCジャパン株式会社
コンサルティング部内田 信也© Copyright 2013 EMC Corporation. All rights reserved.

1

アジェンダ EMCコンサルティングのご紹介 データサイエンティストとは？

 データサイエンティストをどう育成するか？
 データサイエンティストの仕事– ビジネスとITをどう橋渡しするか？

© Copyright 2013 EMC Corporation. All rights reserved.

2

EMCコンサルティング・サービスラインのご紹介
EMCは「情報インフラの最適化サービス」を出発点として、ITコンサルティングのサービスラインを拡充して参りました。日本でご提供中の3つのサービスラインのうち、本日は「情報活用＆分析」を中心にご紹介します。

サービスライン

製造

金融 生命科学 公共

流通

アプリケーション設計・開発の標準化

Application Architecture / SOA
Application Rationalization
Information ArchitectureEnterprise Content Management
Application Development / Systems Integration

アプリケーション
開発インフラApplication / Desktop virtualization
VDI
SAP landscape optimization
Oracle Database Management

情報管理＆分析BIG DATA

Master Data Management
Data Warehousing
Business Intelligence
Enterprise Reporting
Database Migrations & Optimization

セキュリティ／リスク管理

Business Continuity/Disaster
Recovery
SecurityCompliance

クラウド ＆仮想
データセンタ インフラ

Data Center
Optimization/Consolidation
ITSM
Server Virtualization
Network & Systems Management

TRUST

CLOUD
© Copyright 2013 EMC Corporation. All rights reserved.

3

コンサルティング・サービスラインと製品ライン
EMCの製品戦略は、「お客様に選択肢をご提供する」ことで、相互にベンダーロックさせないところに特徴があります。
EMCコンサルティングは、製品ラインを跨って、お客様のあるべき姿を提案しています。

Data-Driven
Application
Development

Pivotal Data
Science Labs

Cloud
ApplicationPlatform
Data &Analytics
Platform

BIGDATA

Virtualization

CloudTrust

Cloud Storage© Copyright 2013 EMC Corporation. All rights reserved.

4

Pivotal Data Scientist Teamとのコラボレーション
EMCコンサルティングのBIG DATAチームは、Pivotal Data Science Teamと連携してお客様の「分析支援」「データサイエンスチーム立ち上げ・サービス」を展開しています。

Pivotal Data Scientist Team (Senior Members)•Annika Jimenez – データサイエンスサービス・グローバル責任者 (Sr.

•Michael Natusch – データサイエンスサービス・欧州責任者 (Chief Analyst•

Hulya Farinas – ヘルスケア業界における最適化及びリソース配置(Modeler•

Rahel Jhirad –定量モデリングと貿易と金融におけるリスク管理 (Global Risk •Derek Lin – ネットワークセキュリティ、不正検知、音声及び言語処理(Principal•

Michael Brand –小売、金融、ゲーム業界におけるテキスト、音声、ビデオ分析•

Kee Siong Ng – ヘルスケア業界におけるデータマイニング (Sr. Data Miner•

Woo Jung – ベイズ推定と需要予測(Sr. Statistician at M-Factor, M.S. in•

Jin Yu – 確率的最適化、機械学習におけるロバスト統計及びコンピュータビジョン•

Noelle Sio – デジタルメディア分析及び数学的モデリング(Sr. Analyst ateHarmony, Fox Interactive Media (Myspace), M.S. in AppliedMathematics, Cal Poly Pomona)•

Hong Ooi – 保険、金融業界のリスクモデリング(Statistician at ANZ, Ph.D.

•

Rashmi Raghu – 数値シミュレーションと分析 (Ph.D. in Mechanical••

Jarrod Vawdrey – マーケティング分析及びSAS (Analytics Consultant at ••Sarah Aerni – 遺伝子工学 及び機械学習 (Ph.D. in Biomedical•Srivatsan Ramanujam – 非線形計画法及びテキストマイニング(Natural•Director, Audience and Advertising Analytics at Yahoo!, M.I.A. inInternational Management, UCSD)

Kaushik Das – エネルギー、小売、通信業界における数学的モデリング(Director of Analytics at M-Factor, M.S. in Mineral Engineering, UCBerkeley)Management at Saloman Brothers, Morgan Stanley, Ph.D. inEconomics, Princeton, M.S. in Mathematics, Courant Institute)(Chief Scientist at Verint Systems, M.S. in Applied Mathematics,Weizmann Institute)
Statistics, Stanford)

Engineering, Stanford)

Language Scientist at Sony, Salesforce.com, M.S. in ComputerSciences, UT Austin)•Emily Kawaler –臨床情報学及び機械学習 (M.S. in Computer Sciences,•Niels Kasch – テキスト分析及び非線形計画法 (Ph.D. in Computer•

Regunathan Radhakrishnan – 機械学習、信号処理、マルチメディアコ

University of Wisconsin-MClinical Informatics adison)
Science, UMBC)

ンテンツ分析、指紋認証及び電子透かし (Research Staff at Dolby
Laboratories, MERL, Ph.D. in Electrical Engineering, NYU-Poly,Brooklyn)© Copyright 2013 EMC Corporation. All rights reserved.

at M-Factor, IBM, Ph.D. in Operations Research, University of Florida)

Scientist at RSA, M.S. in Signal Processing, USC)

at Medicare Australia, Ph.D. in Computer Science, and Postdoctoral
Fellow, Australian National University)(Research Associate at U of Adelaide, Ph.D. in Machine Learning,
Australian National University)

in Statistics, Australian National University)

Aspen Marketing, B.S. in Mathematics, Kennesaw State University)
Informatics, Stanford)

at Cumulus Analytics, Ph.D. in Theoretical Condensed Matter Physics,
University of Cambridge)

Vivek Ramamurthy – 適応学習、確率論的モデリング及び凸最適化(Ph.D.
in Operations Research, UC Berkeley)

Noah Zimmerman – 統計学及び免疫学 (Ph.D. in Biomedical
Informatics, Stanford)•Mariann Micsinai – 次世代塩基配列決定 (Market Risk Management•

Victor Fang – 画像分析、グラフ分析及び機械学習(Sr. Scientist at•

Anirudh Kondaveeti – 軌跡データマイニング及び機械学習 (Ph.D. in•

Joseph Zadeh – IT/ネットワークトラフィック分析及び金融モデリング(Ph.D. in•

Alexander Kagoshima – 時系列分析、統計学及び機械学習 (M.S. in

Associate at Lehman Brothers, Ph.D. in Computational Biology, NYU /Yale)Riverain Medical, Ph.D. in Computer Sciences, University of Cincinnati)
Computing & Dec. Systems Eng, Arizona State University)
Mathematics, Purdue)

Economics/Computer Science, TU Berlin)

5データサイエンティストとは？

© Copyright 2013 EMC Corporation. All rights reserved.

6

BIG DATAに対するお客様の動向

日本でも、BIG DATAへの意識変化
2011年末2013年初以降～
・BIG DATAの取り組みを始めねば・・

・BIG DATAって何？
・BIG DATAはバズワード？

・BIG DATAへのスタンスは決めたい・「IT部門がビジネス貢献」するには
BIG DATAが鍵になる© Copyright 2013 EMC Corporation. All rights reserved.

7

アクションに移る際の問題意識
1.総論賛成・各論反対•自社のどんな業務にどんな形で役に立つのか？

2.組織・体制の整備•データサイエンティストとは？
•人材を自社で育成すべきか？

3.情報インフラの整備•非構造化データを含めた情報系の姿は？
•SNS分析の基盤は自社で準備すべきか？

•活用可能性の検証•人材像の見極め•実際の動き方© Copyright 2013 EMC Corporation. All rights reserved.

8

データサイエンティストの役割
ビジネス部門から施策テーマや分析テーマを引き出してくるのが、データサイエンティストです。データサイエンティストが社内にいることが重要と考えています。

ビジネス

分析力

部門別のノ ビジネスウハウ
構想力

OLAP分析 自然語解力
析／画像解析

従来のＤＷＨ(構造化データ)

ソーシャル・メディ
ア・データ(非構造化データ)

Ｍ２Ｍデータ(非構造化データ)

構造化データを活用した業務提案とリード事業部門のユーザー

業務課題の抽出、新業務ス
タイルの検討、業務部門への展開© Copyright 2013 EMC Corporation. All rights reserved.

BIアナリスト

ＩＴ
統計学的知識

プログラミ
ング力
（分析）

データ・サイエンティスト

チーム全体のリード及び統計学的知見やSMやM2Mデータを活用した業務提案と迅速な情報提供のための分析・プログ
ラミング

ＤＢモデリ
ング
知識

データ・
アナリスト

迅速なデータの準備やマスタやメタ情報、データ品質の担保、定型的分析基盤提供に向けたプログ
ラミング

クラウド
運用知識

ＨＷ技術
知識

データ・プラット
フォーム管理者必要となる計算資源の柔軟な提供とそのためのアーキテ
クチャ標準化と維持

9データサイエンティストの役割
ビジネス部門から施策テーマや分析テーマを引き出してくるのが、データサイエンティストです。データサイエンティストが社内にいることが重要と考えています。

ビジネス

分析力

部門別のノ ビジネスウハウ
構想力

OLAP分析 自然語解力
析／画像解析

従来のＤＷＨ(構造化データ)

ソーシャル・メディ
ア・データ(非構造化データ)

Ｍ２Ｍデータ(非構造化データ)

構造化データを活用した業務提案とリード
BIアナリスト事業部門のユーザー

業務課題の抽出、新業務ス
タイルの検討、業務部門への展開

統計学的知識

プログラミ
ング力
（分析）

データ・
サイエンティスト

チーム全体のリード及び統計学的知見やSMやM2Mデータを活用した業務提案と迅速な情報提供のための分析・プログ
ラミング

テーマ発見

© Copyright 2013 EMC Corporation. All rights reserved.

ＩＴ

分析実施

ＤＢモデリ
ング
知識

データ・
アナリスト

迅速なデータの準備やマスタやメタ情報、データ品質の担保、定型的分析基盤提供に向けたプログ
ラミング

クラウド
運用知識

ＨＷ技術
知識

データ・プラット
フォーム管理者必要となる計算資源の柔軟な提供とそのためのアーキテ
クチャ標準化と維持

10

データサイエンティストの役割
ビジネス部門から施策テーマや分析テーマを引き出してくるのが、データサイエンティストです。データサイエンティストが社内にいることが重要と考えています。

ビジネス

分析力

ＩＴ

データサイエンティストが社内に必要な理由
OLAP分析 自然語解 統計学的 プログラミ ＤＢモデリ クラウド
部門別のノ ビジネス
ウハウ
構想力
力
ング力
ング
運用知識
析／画像 知識• BIと違って、分析手法をビジネス部門のすべての人が理解し、解析
（分析）
知識

ＨＷ技術
知識

活用することは難しい(非構造化データ, 統計解析)• ビジネス現場の要望をタイミング良く把握する必要がある• 過去の施策の結果(特に失敗)が分からない
構造化データを従来のＤＷＨ(構造化データ)活用した業務提案とリード事業部門のユーザー

BIアナリスト

データ・サイエンティスト

データ・アナリスト

ビジネス部門とIT部門のコラボレーションが重要な理由
迅速なデータソーシャル・メディ
ア・データ(非構造化データ)

Ｍ２Ｍデータ(非構造化データ)の準備やマスタやメタ情報、データ品質の担保、定型的分析
基盤提供に向けたプログ
ラミング

データ・プラット
フォーム管理者必要となる計算資源の柔軟な提供とそのためのアーキテクチャ標準化と維持• 本当にビジネスに役立つテーマを発見するにはビジネス現場のチーム全体のリード及び知恵や情報が必要統計学的知見やSMやM2Mデータを活テーマ発見用した業務提案と分析実施• 試行錯誤が必須＝ビジネスプロセスに組み込む必要
迅速な情報提供のための分析・プログ

業務課題の抽出、新業務ス
タイルの検討、業務部門への展開© Copyright 2013 EMC Corporation. All rights reserved.

ラミング

11

データ分析のライフサイクル
1

発見

パイロット検証を行い、評価する
最終レポート、技術ドキュメントを提供する
必要であればモデルのアップデートを行う

ビジネスの問題を分析課題に落とし込む・ビジネス事業領域の問題点を明確化、目標を設定
リソースを査定する（テクノロジー、データ、人材、タイムスコープ）
初期仮説を立てる

2

6

運用化

データの準備ELTを用い、データを“analytic sandbox”に取り込む
データの選別、整形

35

モデル・プランニング

結果の伝達Phase1の仮説が成功か否かステークホルダーと議論する
鍵となる発見や、ビジネス価値などを特定する© Copyright 2013 EMC Corporation. All rights reserved.

4

モデル構築

仮説やデータ構造、量に応じた分析手法を決定する
変数・モデル選択を行う
テスト用ににデータセットを展開
Phase3で決定したモデルをテスト実行するモデル、ワークフローの実行にベストな環境（ハードウェア、分散処理基盤）を整える

12

データサイエンティストのスキル
データ分析のライフサイクル
データ
サイエンティストのスキル

発見

データ
準備

定式化力

分析手法の選定ﾉｳﾊｳ

Quantitative
ﾃﾞｰﾀﾏｰﾄ設計
ﾉｳﾊｳ

IT技術力
Technical

コミュニケーション力と協調性
Communicative& Collaborative

好奇心と創造性
Curious & Creative

モデル
モデル構築
プランニング

結果の伝達

運用化

分析ﾓﾃﾞﾙﾚ評価ﾉｳﾊｳ

分析ﾂｰﾙ操作分析基盤
構成ﾉｳﾊｳ
ﾃｰﾏ選定ﾉｳﾊｳ

社内調整
ﾉｳﾊｳ

可視化・ﾌﾟﾚｾﾞﾝﾉｳﾊｳ
ﾌﾟﾛｼﾞｪｸﾄ推進ﾉｳﾊｳ

社内調整
ﾉｳﾊｳ
ビジネス構想化ﾉｳﾊｳ

施策ｱｲﾃﾞｱ
出しﾉｳﾊｳ

批判的精神
Skeptical© Copyright 2013 EMC Corporation. All rights reserved.

施策ｱｲﾃﾞｱ
出しﾉｳﾊｳ

分析結果・施策結果
ﾚﾋﾞｭｰﾉｳﾊｳ

13

BIG DATA活用するにはビジネスとITが密に協働する必要がある

課題を把握する施策を決める計画を立てる

ビジ
ネス
側

コ
ラ
ボ
作
業

課題把握

Ｉ
Ｔ側

データ収集
・前処理

実行する

検証・モニタリン
グする

アクションプランの実施

アクション結果
ウォッチ

施策仮説群の発見・検討

アクションプランへの落とし込み

プランの修正
可否判定

施策の評価
・選定

検証計画の作成

プラン立て直し© Copyright 2013 EMC Corporation. All rights reserved.

データサイエンティストが、ビジネスとITを繋ぐ部分

14データサイエンティストをどう育成するか© Copyright 2013 EMC Corporation. All rights reserved.

15データサイエンティスト育成支援の構成•Pivotal Data Scientist Teamの方法論を日本向けにアレンジして、データサイエンティストの育成を支援しています。

エデュケーション

コンサルティング

５日間

3～4か月

BIG DATA
価値検証

ﾃﾞｰﾀｻｲｴﾝﾃｨｽﾄ
ﾄﾚｰﾆﾝｸﾞ

検証用
分析テーマ
選定

データ
準備

分析・検証

BIG DATA
構想策定

ﾃﾞｰﾀｻｲｴﾝｽ
ﾁｰﾑ
運営支援

スキルトランスファ
チーム
立ち上げ
分析用
仮基盤準備

© Copyright 2013 EMC Corporation. All rights reserved.

ﾃﾞｰﾀ/IT基盤
現状調査16データ・サイエンティスト・トレーニング概要「Data Science and Big Data Analytics」

1日目

2日目

3日目

4日目

5日目

ビッグデータ分析
入門 ＋ データ分析のライフサイクル

データ分析の基本～「R」を使って先進的分析の理論と手法

先進的分析の技術とツール

分析結果の可視化とプレゼンテーション＋ 課題チャレンジ

・Big Dataの概要

・R言語の基礎知識

・K平均法クラスタリング

・非構造化データの分析（MapReduceとHadoop）

・分析プロジェクトの実施と運用・分析実務の現状

・データの調査と分析

・アソシエーション・ルール
・Hadoopエコシステム

・最終成果物の作り方

・ロジスティック回帰

・In-database 分析 –SQLの要点

・ビジュアル化のテクニック

・単純ベイズ分類機（Naïve BayesianClassifier）

・In-database分析で活用する先進SQLとMADlib+ 課題チャレンジ
データ分析ライフサイクルの適用業務（ケーススタディ）・データサイエンティストとは・モデル構築と評価

・線形回帰

・業界別のBig Data 分析

・データ分析のライフサイ
クル・決定木・時系列分析
・テキスト分析© Copyright 2013 EMC Corporation. All rights reserved.

17データサイエンスチーム育成プロジェクト事例
社内のデータサイエンスチームへのスキルトランスファーを実施しながら、分析プロジェクトを実施。後半はお客様メンバーが分析を実際に担当。
1ヶ月

2ヶ月

3ヶ月

PLAN

4ヶ月

5ヶ月

Do

See

キックオフ

分析方針

分析 中間報告検証/追加分析
施策検討/社内啓蒙活動

データ移行

施策実施
効果測定

顧客セグメンテーション

最終報告

顧客ターゲティング
ロマンス

サスペンス

SF

アップセルモデル© Copyright 2013 EMC Corporation. All rights reserved.

ホラー

解約モデル

18

データサイエンスチーム立ち上げサービスで目指すゴール
本サービスで分析への信頼を獲得（第１段階から第２段階への移行）することを目指します。

第１段階第２段階

第３段階

分析への信頼半信半疑

腹落ち

ビジネスモデル転換

分析活用組織個人スキル依存

全社集中組織ビジネスラインに分散

集計
OLAP
多変量解析

データマイニング
機械学習
自然言語解析

複合分析
独自ロジック分析
自動化

既存データ

データ整備・蓄積（マスタ・実績）
施策結果蓄積ビジネスラインによる自主的収集

意思決定
への定着

分析手法

分析
高度化
データ整備

BIG DATA活用成熟度© Copyright 2013 EMC Corporation. All rights reserved.

19

分析事例
統計・機械学習系
相関・分類
主要分析対象
顧客分類(CATV)
顧客分類(金融ｸﾞﾙｰﾌﾟ)

顧客・消費者

行動予測・
事象予測

事業活動
・その他

定量予測

ｱｯﾌﾟｾﾙ候補者予測(CATV)
ﾀﾞｳﾝｾﾙ候補者予測(CATV)
解約候補者予測(CATV)
ﾀｰｹﾞｯﾄ広告(金融ｸﾞﾙｰﾌﾟ)
犯罪・違反発見(金融)
営業訪問先ﾘｽﾄ(EMC社内)TCE(EMC社内)商品ﾚｺﾒﾝﾃﾞｰｼｮﾝ(CATV)

商品・サービス

テキスト系

商品ﾚｺﾒﾝﾃﾞｰｼｮﾝ
(銀行)

設備故障予測(石油精製)停電予測(電力)© Copyright 2013 EMC Corporation. All rights reserved.

数理計画系

トピック分析

ネットワーク分析

最適解探索

話題分析
(通信)
話題分析
(小売)
話題検知
(公共)
リスク検知
(公共)

ｲﾝﾌﾙｴﾝｻ抽出(公共)ｱﾄﾘﾋﾞｭｰｼｮﾝ分析(Webサービス)

解約ｲﾝﾌﾙｴﾝｻ
抽出(通信)

需要予測(中食小売)
広告・販促
効果分析(加工食品)
広告・販促
効果分析
(雑貨)

機器障害問合せ傾向分析(EMC社内)

交通量予測
(公共)

競合ﾎﾟｼﾞﾈｶﾞ分析
(小売)
リスク管理
(公共)

最適価格設定(航空)

研究開発
ｲﾉﾍﾞｰﾀ検知(EMC社内)最適航路設定(航空)

20

データサイエンティストの仕事
ビジネスとITをどう橋渡しするか？

© Copyright 2013 EMC Corporation. All rights reserved.

21

ビジネスとITを橋渡しするポイント

ビジネス部門と検討の合意

トップダウン•方針出し•体制（人）

ボトムアップ•事例提供•既存データの整理•ＢＩとの違い整理© Copyright 2013 EMC Corporation. All rights reserved.

分析テーマ（施策）の発見実行•支援策（お金）•トライアンドエラー方
針（時間）•分析テーマ発見の3要素•ビジネスでの活用可能性の検証•スモールスタート•インフォーマルコミュニケーション

22

分析テーマの発見の３要素3要素に対する理解度が高まるとともに、分析テーマ発見の効率は良くなる。

ビジネス課
題
新しい情報

© Copyright 2013 EMC Corporation. All rights reserved.

分析手法

23

統計・機械学習系

分析手法
相関・分類

行動・事象予測

テキスト系
定量予測

トピック分析

数理計画系
ネットワーク分析

最適解探索

類似点の発見や ２つのグループを ある連続的な変 発言の特徴を要 複数要素の間の ある命題の最適つながり関係を分 解(値)を探す手法
似たもの同士を 分けている要因 数の値を決定す 約する手法
析する手法
グループ化する を発見する手法 る要因を発見す
手法
る手法
主要分析目的
主成分分析

顧客分類

顧客特性
把握

因子分析

時間がかかるのはK平均法

商品レコメンデーション
アップセルﾀｰｹﾞﾃｨﾝｸﾞ広告
解約防止
故障予測
異常値検知

売上/来客
予測

・応用力

ｱｿｼｴｰｼｮﾝ分析

・リカバリー力

ﾛｼﾞｽﾃｨｸｽ回帰
決定木

原因分析
要因分析
影響度分析

数量化Ⅱ類
回帰/重回帰分析

ポジネガ分析

話題把握
インフルエンサー特定

ｲﾝﾌﾙｴﾝｻ分析
回帰/重回帰分析

最適価格設定最適ルート
設定© Copyright 2013 EMC Corporation. All rights reserved.

線形計画法

動的計画法

24

新しい情報の例
顧客が購買に至る心理的変化や嗜好を理解・推定できる
BIG DATA領域

Attention（注目）Interest（興味）

Desire（欲求）

Motive
（動機）

店舗

BI領域

Action（購入）
POSシステム

会計システム

販売

会計
会計
システム

ECシステムE-Commerce
アクセスログ
流入元情報

アクセスログ
Click Stream

会員情報

販売

会計
システム

カメラ付き自動販売機

自動販売機
映像

© Copyright 2013 EMC Corporation. All rights reserved.

検討時間・動作

会計

年齢・性別

販売

会計

25

ビジネス課題（分析テーマ）の検討
ビジネス課題の整理と新しい情報（今まで見えなかった情報）を組み合わせて分析テーマを抽出する。
今まで見えなかった情報

課題
売上への貢献が大きな業務

ビジネス
課
題の整
理

ユーザーの生活・消費行動

ユーザーの購入決定
プロセス•販売ﾁｬﾈﾙ選定 •販促施策検討 •広告ｺﾋﾟｰ検討
成約率向上•ﾚｺﾒﾝﾄﾞ商品選定
製品競争力向上

成功率の悪い業務•故障要因把握•離反防止

リコール対応コストが大きい業務•製品需要予測 •競合製品把握
在庫削減
資産の大きな業務 設備稼働率向上

リスクの高い業務
結果がすぐ出ない業務© Copyright 2013 EMC Corporation. All rights reserved.

ユーザーの実際の利用状況

ブランド力向上•製品評判分析

製造工程の詳細状況

・・

•納期保証

•不良原因把握•部品需要予測 •生産設備故障予知

•鮮度保証

26

分析テーマ選定（例）分析テーマをリストアップしたのち、価値や実施難易度で評価して選定します。

分析テーマのリストアップ
分析テーマの選定© Copyright 2013 EMC Corporation. All rights reserved.

27

ビジネスでの活用可能性のチェック© Copyright 2013 EMC Corporation. All rights reserved.

28

ビジネスにおける活用可能性の検証
ＰＬＡＮ
施策を決める
課題を把握する•市場把握/業績把握(多次元分析)施策を発見する•顧客理解(顧客分類)（K平均法,）

計画を立てる
目標を決める•市場予測,需要/販売予測(回帰 ..)

効果の出しやすいテーマか？
ＤＯＣＨＥＣＫ

実行する

検証・モニタリ
ングする

実行する

施策の効果を確認する•モニタリング(多次元分析,SNS評判分析..)

ＡＣＴ
原因分析する
効果未達の原因を分析する•要因把握(因子分析..)

計画を具体化する•ターゲットリスト作成(決定木,ロジスティクス回帰..)施策を評価・選択する•施策効果評価(What-if分析..)© Copyright 2013 EMC Corporation. All rights reserved.

29

分析事例抜粋

効果の出しやすいテーマか？
統計・機械学習系

主要分析対象

テキスト系

相関・分類

行動予測・
事象予測顧客分類(CATV)

ｱｯﾌﾟｾﾙ候補者予測(CATV)

話題分析
(通信)

顧客分類
(金融ｸﾞﾙｰﾌﾟ)

解約候補者予測(CATV)

話題分析
(小売)

定量予測

トピック分析

数理計画系
ネットワーク分析

最適解探索

ﾀｰｹﾞｯﾄ広告(金融ｸﾞﾙｰﾌﾟ)
犯罪・違反発見(金融)

顧客・消費者

営業訪問先ﾘｽﾄ(EMC社内)解約ｲﾝﾌﾙｴﾝｻ
抽出(通信)

TCE(EMC社内)商品・サービス

商品ﾚｺﾒﾝﾃﾞｰｼｮﾝ(CATV)

需要予測(中食小売)

商品ﾚｺﾒﾝﾃﾞｰｼｮﾝ
(銀行)

広告・販促
効果分析
(加工食品)

機器障害問合せ
傾向分析(EMC社内)最適価格設定
(航空)

広告・販促
効果分析
(雑貨)

事業活動
・その他

設備故障予測(石油精製)© Copyright 2013 EMC Corporation. All rights reserved.

交通量予測
(公共)

競合ﾎﾟｼﾞﾈｶﾞ分析
(小売)

研究開発
ｲﾉﾍﾞｰﾀ検知(EMC社内)最適航路設定(航空)

30

ビジネスでの活用可能性検証
業務の精度に合うか？

食品メーカーの需要予測（出荷函数）
業務によってアローワンスが異なる2012年数値

2013年数値（施策計画）
競合・同ジャンル製品との価格差
キャンペーン
実施有無

GRP(広告投入量)

GRP①広告計画（GRP）に基づいて営業計画（函数）を検討する。
⇒在庫量を減らすのに、意味のある精度は？
②売りたい函数から、必要GRPを検討する。
⇒GRPを考える上で、意味ある精度は？

広告接触度

認知度

認知度
中間指標

出荷函数

© Copyright 2013 EMC Corporation. All rights reserved.

出荷函数

31

ビジネスでの活用可能性検証
業務のタイミングに合うか？
ネットワーク障害の予測どのタイミングに予測ができればよいか？
障害発生検知障害回復時間原因切り分け＋対応時間

障害予測すべきタイミング？

原因切り分け

時間経過対応

ネットワーク障害発生予測ができても、対応できなければ意味がない
対応時間は、環境によって異なる© Copyright 2013 EMC Corporation. All rights reserved.

32

ビジネスでの活用可能性検証
データ量は十分か？
アップセルの予測は、基本的に成功の横展開
顧客DB
顧客DB
か買 買っっ 試験わた 販売
た人な人© Copyright 2013 EMC Corporation. All rights reserved.

買いそうな人か買 買
BっAわ った案 案
た人な人

買ない人そう33

まとめデータサイエンティストは手が届くものになってきている
データサイエンティストの育成方法が整備されてきているビジネスで実行に移すところに辿り着くところが勝負
何よりトップダウンの方針が重要
効果が出やすいテーマから始める
ビジネスで活用できるところまで詰めるスモールスタートで半信半疑を克服

何より大切なのは「新しい施策」「新しいビジネスモデル」を思いついて、失敗を恐れずトライアンドエラーを繰り返す© Copyright 2013 EMC Corporation. All rights reserved.

34© Copyright 2013 EMC Corporation. All rights reserved.

35