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SAP Forum 2015 日立講演資料を公開しています。(PDF
日立ならSAP HANAをこう使いこなす！ ～データを最大限に活用する組み合わせとは～ 2015/11/12 株式会社 日立製作所 情報・通信システム社 ITプラットフォーム事業本部 サービスビジネス推進部 大坂 弘江 © Hitachi, Ltd. 2015. All rights reserved. 1. データ利活用による価値の創出 © Hitachi, Ltd. 2015. All rights reserved. 1 価値観の変化とニーズの多様化 市場の成熟(飽和)、製品・サービスの供給過多の時代 • モノの豊かさ • 所有する喜び • 心の豊かさ • 利便性、快適性の追求 • 所有から利用へ © Hitachi, Ltd. 2015. All rights reserved. 2 組み合わせによる価値の創出 これまでも、組み合わせによって新たな価値が生み出されてきた。 その中心にいるのは“ヒト”。 © Hitachi, Ltd. 2015. All rights reserved. 3 これまでに生まれた価値の例 © Hitachi, Ltd. 2015. All rights reserved. 4 これまでの価値の生み出し方 アナログ × アナログ © Hitachi, Ltd. 2015. All rights reserved. 5 従来と何が違ってきているのか ネットワーク化 デジタル化 競争の激化 ●生活環境にコンピュータと ネットワークが浸透 ●ライフスタイル、嗜好の デジタル化 ●商品生産のデジタル化 ●コモディティ化 ●異業種の参入 ●スタートアップブーム © Hitachi, Ltd. 2015. All rights reserved. 6 これから必要なこと 情報量の爆発的な増加・ コトが生み出されるスピードが加速 デジタルとリアルが互いに干渉 従来よりもはるかに早く 高い確度の 新たな価値を生み出す ITシステムと実世界 相互に生かせる 体制と仕組みへ転換 © Hitachi, Ltd. 2015. All rights reserved. 7 これから必要なこと 人力では限界・・・ © Hitachi, Ltd. 2015. All rights reserved. 8 データ利活用による新たな価値の創出 Data ・・・ 通信 道路 鉄道 Data 農業 工場 プラント データ センター 建築 オフィス 電力 インフラ ・・・ © Hitachi, Ltd. 2015. All rights reserved. 9 データ利活用による新たな価値の創出 対策 立案 現場への フィード バック Data Data 収集 蓄積 ・・・ 通信 道路 鉄道 分析 農業 工場 プラント データ センター 建築 オフィス 電力 インフラ ・・・ © Hitachi, Ltd. 2015. All rights reserved. 10 イノベーション創出の基盤となりビジネスをご支援します 対策 立案 現場への フィード バック Data 収集 蓄積 Data 分析 © Hitachi, Ltd. 2015. All rights reserved. 11 2. 日立ならSAP HANAをこう使う！ ～活用例のご紹介～ © Hitachi, Ltd. 2015. All rights reserved. 12 活用例 Case 1 Case 2 © Hitachi, Ltd. 2015. All rights reserved. 13 活用例 Case 1 未来予測を活用した 「攻め」のサービスへの転換 従来よりもはるかに早く 高い確度の 新たな価値を生み出す © Hitachi, Ltd. 2015. All rights reserved. 14 タクシー会社の現状と課題 ・ 流し ・ 付け待ち ・ 無線配車 実車率 44.5％ 出典：『東京のタクシー 2015 タクシー最前線からの報告』 © Hitachi, Ltd. 2015. All rights reserved. 15 タクシー会社の現状と課題 ベテランドライバー あのイベントの後は こっちに流れるね 大体あの辺りに 行く人が多いんだよ 仕事仲間とは 飲んで情報交換さ この時間なら あそこに行けば… 経験から得た ノウハウを活用 © Hitachi, Ltd. 2015. All rights reserved. 16 課題解決のカギは｢データの利活用｣ 属人的なノウハウは横展開が難しい ドライバー全員が同じことはできない 効率を上げるにはどうすれば… データの利活用 © Hitachi, Ltd. 2015. All rights reserved. 17 ｢今｣と｢過去｣のデータを組み合わせて｢未来｣を予測 「今」の人の流れ 「過去」の 行動パターン 「未来」を予測 人はどこへ移動していくのか ©OpenStreetMap and contributors、地図はCC BY-SA としてライセンス © Hitachi, Ltd. 2015. All rights reserved. 18 ｢未来予測｣のシステム基盤 可視化の技術 GIS(地理情報システム) ｢今｣のデータ ｢過去｣のデータ インメモリデータベース 超高速データベースエンジン ESRI ArcGIS SAP HANA Hitachi Advanced Data Binder データが示す意味を見える化 リアルタイムの分析 膨大な過去データの分析 * Hitachi Advanced Data Binder プラットフォームは、内閣府の最先端研究開発支援プログラム「超巨大データベース時代に向けた最高速データベースエンジンの開発と当該エンジンを 核とする戦略的社会サービスの実証・評価」（中心研究者：喜連川 東大教授／国立情報学研究所所長）の成果を利用しています。 © Hitachi, Ltd. 2015. All rights reserved. 19 ｢未来予測｣のシステム基盤 ･･･その仕組みとは 人の流れ ログ データ センサー データ 空間情報管理 リアルタイム処理 分析結果を解りやすく 高速にビジュアル化 SAP HANA ArcGIS 連携 アダプタ 過去の行動データ 膨大な過去データを蓄積し、 超高速にデータを検索 Hitachi Advanced Data Binder © Hitachi, Ltd. 2015. All rights reserved. 20 なぜ｢未来｣が見えるのか 秋葉原 Akihabara 上野→ 秋葉原 上野 新宿→秋葉原 横浜→秋葉原 秋葉原 東京 ｢上野 → 秋葉原 →？｣の過去パターン 上野→ 秋葉原 東京： 40% 浅草： 30% 有楽町：15% ・・・ 浅草 有楽町 ©OpenStreetMap and contributors、地図はCC BY-SA としてライセンス 東京、浅草、有楽町に人が流れる 可能性が高い © Hitachi, Ltd. 2015. All rights reserved. 21 ｢未来｣が見えてできること 予測通知と おすすめ配車ポイントの表示 これなら、効率よく お客様を乗せられる！ プラン提示 ○号車、30分後に 東京駅周辺に配車。 配車センター ※画面は開発中のものです。 運転手 （カーナビ） じゃあ、東京駅に 付けておくかな 乗りたいときに すぐに乗れた！ © Hitachi, Ltd. 2015. All rights reserved. 22 新たな価値創出の｢しかけ｣ 「今」×「過去」で｢未来｣を見える化の応用例 都市交通インフラ インフラ設備 故障予兆検知による インフラ設備の安定稼働と 保守作業の効率化 物流 行動予測・渋滞予測による 快適な都市交通インフラの実現 配送集中予測による 集荷・配送ルートの最適化 ほかにも、気象データや交通の運行情報、地域のイベント情報など さらなるデータを組み合わせ、価値を最大化 © Hitachi, Ltd. 2015. All rights reserved. 23 デモ展示のご案内 Discover Simple Arena ※画面は開発中のものです。 © Hitachi, Ltd. 2015. All rights reserved. 24 活用例 Case 2 在庫管理の最適化からの ビジネス強靭化 ITシステムと実世界 相互に生かせる 体制と仕組みへ転換 © Hitachi, Ltd. 2015. All rights reserved. 25 在庫管理の課題 最適な在庫のためには需要変動への即応が重要 Point 計画と外れたことをすぐに発見し適切な対処を行う 計画と外れた原因を追求し、需要予測を確認する 計画と実績のずれを早期に発見・対策できることが求められるが、 現状だけを見ても、いつから外れたのか、なぜ外れたのかがわからない… 過去データを活用した要因分析が重要になる © Hitachi, Ltd. 2015. All rights reserved. 26 組み合わせによる課題解決 実業によって培われた 業務ノウハウ システム装置製造の 在庫管理ノウハウ マートレスで高速かつ 柔軟な分析環境 ・SAP BO ・SAP HANA ・SAP HANA Live ・SAP Lumira © Hitachi, Ltd. 2015. All rights reserved. 27 日立の取り組み －在庫管理でのデータ活用－ 従来 手作業で日々ERPからデータを エクスポートして在庫状況を集計 生産管理 部門 ERP 部品 数十品目 ・一部の品目しか管理できていない ・課題発見に時間がかかり対応に遅れ ・データの抜け漏れも発生 ・エクスポート作業にほぼ一人が従事 現在 各品目の日々のスナップショットを自動取得し、 在庫状況の見える化と過去データの正確な把握を実現 →在庫管理にデータを活用できるようになった 生産管理 部門 部品 数千品目 ERP DWH SAP BO ・正確な情報 ・見える化 • 海外拠点を含む在庫滞留額をすぐに確認できるように • 棚卸資産回転率の適正化を実現 SAP BO：SAP Business Object © Hitachi, Ltd. 2015. All rights reserved. 28 部品在庫を最適化するための取り組み例 在庫計画との乖離を早期に発見し、過去にさかのぼって要因を調査。 迅速な対策を行うことを目指す。 ●需要予測 ●在庫計画 ●在庫実績 2014/3/17 2014/3/24 2014/3/31 予測 品目 日付 A Parts 2015/9/8 9/1 2015/9/15 在庫 2015/9/22 9/8 9/15 9/22 9/29 着荷 250 250 250 200 200 消費 220 200 150 200 220 在庫 2200 2250 2350 2350 2330 着荷 250 250 260 1200 1100 消費 220 130 900 900 900 在庫 2200 2320 1680 1980 2180 着荷 250 250 1180 1100 830 消費 220 130 400 900 900 在庫 2200 2320 3100 3020 2950 投影のみ 計画 スナップショットを取得 種別 実績 計画 © Hitachi, Ltd. 2015. All rights reserved. 29 部品在庫を最適化するための取り組み例 在庫計画との乖離を早期に発見し、過去にさかのぼって要因を調査。 迅速な対策を行うことを目指す。 品目 日付 種別 ●需要予測 在庫が急に増えている！前週の計画とも乖離がある ●在庫計画 着荷 A Parts ・・・これは正しいのか！？ 消費 2015/9/8 ●在庫実績 2014/3/17 2014/3/24 2014/3/31 予測 2015/9/15 在庫 2015/9/22 9/8 9/15 9/22 9/29 250 250 250 200 200 220 200 150 200 220 在庫 2200 2250 2350 2350 2330 着荷 250 250 260 1200 1100 消費 220 130 900 900 900 在庫 2200 2320 1680 1980 2180 着荷 250 250 1180 1100 830 消費 220 130 400 900 900 在庫 2200 2320 3100 3020 2950 投影のみ 計画 スナップショットを取得 9/1 実績 計画 © Hitachi, Ltd. 2015. All rights reserved. 30 部品在庫を最適化するための取り組み例 在庫計画との乖離を早期に発見し、過去にさかのぼって要因を調査。 迅速な対策を行うことを目指す。 品目 日付 ●需要予測 消費実績が、前週の見通しから ●在庫計画 大きく減っている！ A Parts 2015/9/8 ●在庫実績 種別 2014/3/31 2015/9/15 予測 計画 在庫 スナップショットを取得 2015/9/22 9/15 9/22 9/29 250 250 250 200 200 消費 220 200 150 200 220 2200 2250 2350 2350 2330 着荷 250 250 260 1200 1100 消費 220 130 900 900 900 在庫 2200 2320 1680 1980 2180 着荷 250 250 1180 1100 830 消費 220 130 400 900 900 2200 2320 3100 3020 2950 投影のみ 2014/3/24 9/8 着荷 在庫 先の消費予定は高い値のまま… 2014/3/17 9/1 この値に合わせて、 在庫 部品を調達してもよいか？ SAP BOによる集計結果 実績 計画 © Hitachi, Ltd. 2015. All rights reserved. 31 SAP HANAを組み合わせてデータ利活用の促進を図れます 日立の取り組み SAP HANAを活用し短期間で環境を導入 ERP以外のデータも取り込み 複数の部門でデータ分析を可能に 要望に応じて 数百画面を開発 ERP ERP 以外 DWH 分析スピードの向上に加えて、ユーザー部門が 蓄積されたデータを自由に分析できるように 事業計画 部門 生産計画 部門 調達部門 生産管理部門 日立のノウハウ ・ユーザー部門の要望に応じた分析方法 ・分析ニーズの取り込み ERP ERP 以外 SAP HANA Live Lumira + SAP HANA 事業計画 部門 生産計画 部門 調達部門 • 開発コストの低減 • 目的に応じた分析環境の準備スピードがアップ →分析ノウハウの活用をさらに強化！ 組織内でのデータ活用の促進が期待できる！ © Hitachi, Ltd. 2015. All rights reserved. 32 扱うデータの範囲を拡大しビジネスを強靭化 SAP HANA導入の先にある、未来のあるべき姿 組織内に存在するデータ活用に加えて、現実世界のデータも活用していくことが主流に 社内 デジタル 社内システム SNS・オープンデータなど ERP ERP 以外 実世界 自社工場など 社外 SAP HANA データ利活用の 範囲拡大へ お客様の購入機器など © Hitachi, Ltd. 2015. All rights reserved. 33 扱うデータの範囲を拡大しビジネスを強靭化 社内 デジタル 実世界 社外 データの分析による業務改善から、データを活用したビジネスへと展開 生産管理部門 現地販売拠点 より詳細な在庫計画/配置へ 納入機器の稼働実績、 保守の計画/実績などを活用 お客様の先手をうつ営業活動 この動きは故障が おきそうだ・・・ 買替を提案しよう！ 伝えてないのに よく分かったね！ テクニカルセンター 予兆保守サービスの展開 故障予知があります A社の点検をお願い します SAP HANA 期待効果 ・HIT率の高い販売戦略 ・短納期化の実現 など 期待効果 ・保守部品の欠品防止 ・サービス品質の向上 など © Hitachi, Ltd. 2015. All rights reserved. 34 サプライチェーン全体でデータを活用し合う世界へ デジタル 実世界 社内 組立メーカー 部品メーカー 社外 お客様 センサー センサー 11874G NY696 センサー データ利活用 データ収集 品質向上 在庫最適化 SAP HANA 予兆保守 データ提供 LT最適化 など データ利活用 データ収集 データ収集 ニーズ把握 SAP HANA 稼働データ など SNS/オープンデータ 新たなサービスの提供 © Hitachi, Ltd. 2015. All rights reserved. 35 サプライチェーン全体でデータを活用し合う世界へ デジタル 実世界 社内 組立メーカー 部品メーカー 社外 お客様 センサー センサー 11874G NY696 データのオープン化と相互利活用 共創による最適化の実現へ センサー データ利活用 データ収集 品質向上 在庫最適化 SAP HANA 予兆保守 データ提供 LT最適化 など データ利活用 データ収集 データ収集 ニーズ把握 SAP HANA 稼働データ など SNS/オープンデータ 新たなサービスの提供 © Hitachi, Ltd. 2015. All rights reserved. 36 3. ユースケース：とあるIT管理者の奮闘記 ～データを最大限に活用するための｢しかけ｣～ © Hitachi, Ltd. 2015. All rights reserved. 37 イントロダクション グローバルに店舗展開している、とある小売業がありました。 © Hitachi, Ltd. 2015. All rights reserved. 38 奮闘のはじまり ある日のこと… ねぇ君、最近「ビッグデータ」とか「IoT」とかいろいろあるじゃない？ うちも大量のデータを分析して、売上アップにつながるサービスを作りたいんだよね。 お客様のニーズがわかるようなシステムを考えてみてくれない？ えっ!!?? あっ、はい… © Hitachi, Ltd. 2015. All rights reserved. 39 データと言っても多種多様 ERPデータ ・受注 ・売上 ・原価 : 外部データ ・TV番組 ・SNS ・天気 ： POSデータ ・販売商品 ・価格 ・日時 : 店舗情報 ・店舗規模 ・従業員数 ・取扱品 ： 何のデータを使うか… ポイント カードデータ ・購買者の 年齢層 ・購入履歴 ： センサーデータ ・監視カメラ ・温度センサー ・人流計測 センサー ： © Hitachi, Ltd. 2015. All rights reserved. 40 目的に応じて必要となるデータを決定 「だれが」「何を」買うのかと、「いつ」「どこで」買うのかが わかれば、お客様のニーズがつかめるかもしれない！新しいサービスも考えられるはず！ よし、この情報を集めて分析してみよう！ HITACHI BLOG 日 月 火 水 木 金 土 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 誰が・何を いつ・どこで 販売管理データ 2006年9 月 2006年9 月 2006年9 2006年9 月 月 2006年9 月 2006年9 2006年9 月 月 2006年9 月 2006年9 月 2006年9 月 2006年9 2006年9 月 月 2006年9 月 2006年9 月 2006年9 2006年9 月 月 2006年9 月 2006年9 月 2006年9 月 2006年9 月 2006年9 2006年9 月 月 2006年9 月 2006年9 2006年9 月 月 2006年9 月 2006年9 月 海・旅・美味い物 外部データ © Hitachi, Ltd. 2015. All rights reserved. 41 SAP HANAで大量データを効果的に分析 ブツ ERP どうやって集めよう… しかも、集めたデータは 大量になるぞ! ERP SAP HANA ERP ブツ ERP ERP そうだ！ うちは全世界に拠点がある から、それを集めないと… 大量のデータを 分析する仕組みか… そういえば、拠点の システムはSAP ERPが 多いな… SAP ERPと親和性が高くて、データ処理が速い SAP HANAをデータ分析の基盤にしよう！ © Hitachi, Ltd. 2015. All rights reserved. 42 SAP HANAで大量データを効果的に分析？ 大量のデータを分析するしくみか… ブツ ブツ うちは世界中に拠点があるから、 それを集めないと… ERP そうだ！ どうやって集めよう… そういえば拠点のシステムは SAP ERPが多いんだよな… ハッ・・・まてよ ERP ERP ERP SAP HANA SAP ERPと親和性の高いHANAでデータを集めてみよう！ © Hitachi, Ltd. 2015. All rights reserved. 43 奮闘１ グローバルに展開した多数のシステムからのデータ収集 バッチ処理でデータを収集しようとすると、いろいろ課題があるぞ… バッチ バッチ バッチ バッチ バッチ バッチ データのフォーマットや単位、 通貨単位などの違い バッチ バッチ バッチ バッチ バッチ SAP HANA バッチ バッチ バッチ バッチ バッチ バッチ バッチ間の 待ち合わせ 時差による収集 タイミングの違い システム間の整合性を取るため、バッチに次ぐバッチ… 業務システムに負荷が掛かるし、 データが揃うまでにどれだけ時間を要するのか… © Hitachi, Ltd. 2015. All rights reserved. 44 奮闘１ グローバルに展開した多数のシステムからのデータ収集 様々なデータをリアルタイムに収集・蓄積する技術があります！ －Hitachi Integrated Middleware Managed Service－ 日立のご提案 グローバルで利用している多種多様なシステムのデータをリアルタイムに収集し、 統合データベースに蓄積。全社のデータを使いやすい形で蓄積し、分析に備えます。 業務システム 収集・判断 センサー データ DB ログ データ 特長 更新 ジャーナル M2M基盤 加工・連携 統合・活用 データ を 標準化 •収集先のシステムに影響を与えずに、最新のデータを自動で収集 •データ形式が異なる大量の生データを標準化し、活用しやすい形で蓄積 © Hitachi, Ltd. 2015. All rights reserved. 45 日立の収集技術を使って大量データの分析をサポート ERP A-sys Sensor 日立の 収集技術 SAP HANA なるほど、ERPや他のシステムからのデータ収集にこの技術を使えば、 バッチプログラムに頼らずに最新データをリアルタイムに収集できそうだ。 よし、これで分析を始められるぞ。 © Hitachi, Ltd. 2015. All rights reserved. 46 日立の収集技術を使って大量データの分析をサポート？ ハッ・・・まてよ © Hitachi, Ltd. 2015. All rights reserved. 47 奮闘２ 大量データの蓄積、処理 世界各国の拠点から データを集めるということは… データ量が膨大 しかもセンサーデータを 分析対象とすると… 刻々と増加する センサーデータ うわ、大変… SAP HANA これだけ大量のデータを処理するとなると、 インメモリデータベースのSAP HANAではとても 扱いきれないぞ…！ メモリを増やすとコストが掛かるし… © Hitachi, Ltd. 2015. All rights reserved. 48 奮闘２ 大量データの蓄積、処理 蓄積した大量データを超高速で処理できる技術があります！ 日立のご提案 －Hitachi Advanced Data Binderプラットフォーム－ 日立のサーバとストレージに超高速データベースエンジンを加え、1つの筐体に統合。 大量データから特定のデータを探し出すことを得意とする基盤です。 大量の データ 高性能・高信頼の ストレージに蓄積 特長 サーバ 超高速 DB エンジン ストレージ 任意の データ 自社比較で従来の100倍の データ検索速度 •超高速なデータの検索が可能（自社比較で従来の約100倍） •ビジネスの規模に応じてストレージを追加でき、初期投資を抑えたスモールスタートが可能 © Hitachi, Ltd. 2015. All rights reserved. 49 日立の大量データ処理技術で膨大な量のデータ分析をサポート ERP A-sys B-sys Sensor 収集・蓄積 技術 大量データ 処理技術 SAP HANA リアルタイムデータ 大量データ処理技術のおかげで集めたデータもバッチリ扱えるようになるぞ。 リアルタイムデータは直接SAP HANAで扱えばよいね。 これで安心して分析業務を始められる！ © Hitachi, Ltd. 2015. All rights reserved. 50 日立の大量データ処理技術で膨大な量のデータ分析をサポート？ ハッ・・・まてよ © Hitachi, Ltd. 2015. All rights reserved. 51 奮闘３ 大量データから売上に貢献する”何か”の発見 SAP HANAを使えば様々な切り口でデータを分析できるけど、 幹部が言っていた「ビジネスの売上に貢献する何か」を見つけ出すのは、 結局人手に頼ることになるよな… どの切り口で分析すれば 新しい発見にたどり着ける のだろう… 大量で多様な データ SAP HANA それって、データが増えれば増えるほど、 データの種類が多様になればなるほど、手間もコストも掛かるのでは… © Hitachi, Ltd. 2015. All rights reserved. 52 奮闘３ 大量データから売上に貢献する”何か”の発見 多種多様なデータの中から相関性を発見する技術があります！ －Hitachi AI Technology/H－ 日立のご提案 お客様が保有する大量かつ多様なデータを日立の人工知能で分析し、 業績向上につながる仮説をご提案します。 大量かつ多様な データ 特長 人工 知能 業績向上に つながる仮説 •ビッグデータから業績向上の要素を抽出 •専門家でも思いつかないような仮説も立案 •幅広い分野での適用実績（金融、交通、流通、物流、プラント、製造、ヘルスケアなど） © Hitachi, Ltd. 2015. All rights reserved. 53 人工知能による相関分析で大量データの分析をサポート ERP A-sys 収集・蓄積 B-sys Sensor 大量データ 処理技術 SAP HANA 技術 リアルタイムデータ 人工 知能 人工知能が示す仮説を使えば、より効率的に分析できるようになるぞ。 よし、さっそく分析を始めよう！ © Hitachi, Ltd. 2015. All rights reserved. 54 人工知能による相関分析で大量データの分析をサポート？ HIMMS HADB SAP HANA ハッ・・・まてよHAT/H よし、HADBで大量データもバッチリ扱えるようになるぞ。 これで安心して分析業務を始められる！ © Hitachi, Ltd. 2015. All rights reserved. 55 奮闘４ データビジュアライゼーション 分析によって見つけた「ビジネスの売上に貢献する何か」が、 具体的にどう貢献するか、わかりやすく伝えないといけないのか… ERP ERP ERP SAP HANA いろいろなステークホルダーから多種多様なリクエストが来ることは目に見えている… 毎回イチから作っていたら、とても追いつかないよ… データもいろいろな種類があるし、どうすればよいのだろう！ © Hitachi, Ltd. 2015. All rights reserved. 56 奮闘４ データビジュアライゼーション 手軽な準備でデータ分析・可視化をサポートします！ －Pentaho－ 日立のご提案 オープンソースコミュニティで開発される豊富な部品群を利用することで、 分析結果を最新技術によってビジュアル化できます。 多様なデータ関連製品 とつながる 特長 短い開発～分析サイクル 多様な分析技術と 組み合わせる •100個以上の豊富な提供部品で、コードレスに開発が可能 •さらにオープンソースコミュニティで開発・検証された最新の部品を随時提供 © Hitachi, Ltd. 2015. All rights reserved. 57 データを最大限に活用するための｢仕組み｣の完成！ 分析環境、準備OKです！ 人工知能 よし！ さっそくデータ分析を活用して、 売上をアップさせるぞ！ © Hitachi, Ltd. 2015. All rights reserved. 58 奮闘完了！ 後日・・・ いつもワインを週末に買う人は、 種類違いで同じ価格帯のチーズもよく買っている！ より美味しいモノを求めて、試しているのかもしれない！ 家族と同居していない高齢者は、 水や米などを頻繁に買っている… そうか、重くてまとめ買いできないのか！ 新サービス① アップセルを狙ったクーポン配信サービス クーポン 高級チーズ 30 % OFF どれが美味しいかしら・・・ Good timing！ いつもは買わないチーズで ちょっとリッチな気分♪ 新サービス② 高齢者向け特売サービス・お届けサービス 本日特売品 天然のお水 今日はちょうど特売日ですね～ Good timing！ ５００ｍｌ １ケース（２４本） 1,28０ 円 配送クーポン 重い荷物を持って 帰らずに済むね！！ まとめ買いできて助かる © Hitachi, Ltd. 2015. All rights reserved. 59 まとめ © Hitachi, Ltd. 2015. All rights reserved. 60 本日のまとめ 価値の創出・実世界との融合が求められる！ データを “組み合わせて” 対応できることが重要！ データを最大限に活用するには、ITを適材適所に！ © Hitachi, Ltd. 2015. All rights reserved. 61 日立はHANAに足し算 インメモリデータベースの先駆者として市場をリードしているSAP HANA。 日立の技術・ノウハウを組み合わせ、ビジネスに応えるデータ利活用を実現します。 ビッグデータ利活用のプラットフォーム Service Hitachi Integrated Middleware Managed Service Hitachi Advanced Data Binder プラットフォーム Middle ware SAP HANA Hitachi AI Technology/業務改革サービス Storage Pentaho Hitachi Unified Compute Platform for SAP HANA Server © Hitachi, Ltd. 2015. All rights reserved. 62 日立のSAPパートナーとしてのあゆみ SAP AWARD受賞歴 SAP AWARD 2015 1994年 SAPジャパンとパートナー契約締結以降、各種協業関係を構築 2008年 SAP AGとグローバル・サービス・パートナー契約締結 2011年 SAP AGとグローバル・テクノロジー・パートナー契約締結 1998年創設。顧客満足度調査の結果、お客様の満足度が 非常に高いと評価されたパートナーの功績を称えるために 創設された賞 SAP AWARD 2013 SAP AWARD 2012 SAP APJ Partner Excellence Award 2013 RESELL Excellence Award -Top Partner -OEMRESELL Excellence Award -Top Partner -BusinessObjects- SAP AWARD OF EXCELLENCE SAP AWARD 2014 SAP AWARD 2011 SAP AWARD 2010 SAP AWARD 2009 SAP AWARD 2008 2007 SAP AWARD 2006 SAP SAP APJ Contribution Award SAP Pinnacle AWARD 2007 SAP Global SME-Market Sales AWARD 2005 SAP AWARD 2004 SAP AWARD 2003 SAP AWARD 2001 SAP AWARD 2000 SAP AWARD ・・・日立製作所での受賞 ・・・日立グループ企業での受賞 ・・・Global AWARD © Hitachi, Ltd. 2015. All rights reserved. 63 日立展示ブースのご案内 社会インフラにおけるデータ利活用の実証実験 ESRIジャパン、SAP、日立の3社による 人流予測からのタクシー配車最適化の実機デモを ご覧いただけます。 ERPデータ可視化体験サービス SAP HANAによるマートレスなデータ分析を 体験できるサービスの実機を交えたご紹介です。 データ分析を始めてみたい業務部門の方や、 分析環境を開発されているIT部門の方に是非オススメです。 Discover Simple Arena UCP for SAP HANA SAP HANAの力を最大限に引き出す機構を備えた 日立の統合プラットフォーム“UCP for SAP HANA”に ついてご紹介いたします。 SAP HANA 統合プラットフォーム ※画面は開発中のものです。 for SAP HANA® © Hitachi, Ltd. 2015. All rights reserved. 64 おわりに 日立にしかできないデータ利活用を あなたのビジネスにお届けします 日立 ビッグデータ 検索 © Hitachi, Ltd. 2015. All rights reserved. 65 END 日立ならSAP HANAをこう使いこなす！ ～データを最大限に活用する組み合わせとは～ 2015/11/12 株式会社 日立製作所 情報・通信システム社 ITプラットフォーム事業本部 サービスビジネス推進部 大坂 弘江 © Hitachi, Ltd. 2015. All rights reserved. 商標類 ・ 「ArcGIS」は、米国Esri社の登録商標です。 ・ SAP、SAP HANA、および本文書に記載されたその他のSAP製品、サービス、ならびにそれぞれのロゴは、ドイツおよびその他の国々に おけるSAP SEの商標または登録商標です。 ・ Hitachi Advanced Data Binderプラットフォームは、内閣府の最先端研究開発支援プログラム「超巨大データベース時代に向けた 最高速データベースエンジンの開発と当該エンジンを核とする戦略的社会サービスの実証・評価｣(中心研究者：喜連川 東大教授／ 国立情報学研究所所長)の成果を利用しています。 ・ その他記載の会社名、製品名などは、それぞれの会社の商標もしくは登録商標です。 © Hitachi, Ltd. 2015. All rights reserved. 69