IT ライブラリーより (pdf 100 冊 ) DataWarehouse の 構築と活用につきまして 御参考資料 一般社団法人 情報処理学会正会員 腰山信一 1

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1 IT ライブラリーより (pdf 100 冊 ) DataWarehouse の 構築と活用につきまして 御参考資料 一般社団法人 情報処理学会正会員 腰山信一 ftks7856@ybb.ne.jp 1

2 本資料の関連資料は下記をクリックして PDF 一覧からお入り下さい IT ライブラリー (pdf 100 冊 ) 目次番号 750 番 880 番他 2

3 目的 リスク管理の徹底収益管理戦略的営業の更なる強化顧客を巻き込んだエキストラネットの強化情報システムへの効果的投資ナッレジの共有業務シェアの更なる拡大 DataWarehouse の戦略的活用 手段 顧客 商品別の採算管理一取引毎の損益分析顧客の要望する情報を即座に提供顧客への情報開放と受注処理の自動化増大するサーバ群 業務システムの統合知識 情報を個人所有から会社所有へ ITをフル活用した新商品への対応 3

4 戦略的 DataWarehouse の構築 新商品への対応 業務システムの統合 客先情報配信 全社的コストの削減 出力帳票の電子化 自由帳票の作成 IT ビジネスの推進 多次元分析 DataWarehouse の構築 データマイニング ( 採掘 ) DataWarehouse の戦略的活用 協力企業も巻き込んだナレッジの共有 グループウェアの構築 汎用検索 実績把握 管理会計 取引履歴の集約 社員知識の集約 顧客情報管理 月残推移の把握 売上分析 収益管理 商品別売上推移 取引履歴の分析 リスク管理 収益管理 付加価値の創造 (in 営業現場 ) 顧客別資金需要予測 4

5 利用形態の変化 貯めることが中心のデータ ウェアハウスからデータを利用することを中心にしたデータ ウェアハウスの構築 ( 一般論 ) - データ活用の高度化 - B I( Business Intelligence ) ツールの高度な活用 二階層モデル / 三階層モデルから Web の活用へと進化 - セントラルデータウェアハウス - 部門データマート /OLAP データマート / マイニング データマート - Internet Intranet 5

6 スクラップ & ビルド型データマートの構築 - 多様なユーザニーズへの対応 - ユーザニースの変化への対応 データウェアハウスを中心とした他ソリューションとの連携 - CRM CTI SFA ERP Internet/Intranet 6

7 データの統合と情報活用 (DWH) 企業内に蓄積されたデータを経営資源として位置づけ全社的に活用できるデータとして最適化 一元的管理 データウェアハウス構築 データマート構築 データを積極的に活用する為の方法と関連する技術 OLAP 分析 Web レポーティング データマイニング 蓄積したデータを情報に変えて戦略的に活用することにより企業の競争力を強化する 7

8 ニーズと問題点 基幹業務データ 業務単位の DB 構築 データ項目の属性に整合性がない データは最新状態を反映 過去の履歴データは基本的限られた期間しか持つたない データは業務処理を最優先した 形式でしかも明細は大量 ユーザへの開放は困難 必要最小限データ収集が必要 他部門のサーバからのデータ 8

9 Windows!?! 基幹システム CRM Web アプリケーション グループウエア 9

10 ユーザの不満 ( 一般論 ) 最新データはオンライン検索できるが 過去データはレポートを集めて再編集が必要 ホスト サーバ 個人 PC とデータが散在しているため集めるのに手間がかかる SQL コマンド スクリプトを習得しないとホストやサーバからデータが抽出できない システム間でデータ項目のタイプやフォーマットが異なるためデータを簡単に加工できない 大量データを扱うため分析に時間がかかる レポートを作成しても頻繁に仕様が変る せっかくの貴重なデータを活用できていない 10

11 データウェアハウスの特徴と効果 データの追加 / 更新 / 削除 業務データ 販売管理 データウェアハウス 顧客情報 検索のみ ( 確定 ) 最新データ MAX2 年 アプリケーション中心 生産管理 受注管理 変換加工 製品情報 部材情報 履歴データ ( 時系列 ) 5~10 年 部門別 ( 主題志向 ) 各業務毎のデータ 全社共通の統一データ ( 統合化 ) 11

12 データ統合のメリット 部門別 : 情報の存在場所が明確になり 活用が容易になる 統合化 : データ ( マスターのコードなど ) を全社共通のクリーンなデータにすることで1つの情報をいろいろな角度でまたは 複数の情報を一緒に分析できるようになります とができる 受注と販売のデータを 顧客 という視点で合わせて参照するこ 時系列 確定 : 過去からの傾向を分析や 過去のある時点のデータ分析が可能となる : 更新処理との競合を意識する必要が無く 検索効率を上げられる 12

13 統合データベースの活用方法 OLAP(Online Analytical Processing) スライシング ( キューブの断面を見る ) やダイシング ( 分析視点の切り替え ) の手法を用いて様々な視点でデータを検索 / 分析 顧客体系別での視点 商品体系別での視点 地域 売上データ取引データ財務データ 時間 特定期間別での視点 商品軸 店舗軸組織軸 期間軸 アドホック ( 自由条件検索 ) での視点 13

14 統合データベース構築のアプローチ データマイニング ( Data Mining ) クラスタ分析や相関分析などの手法を持ちいてデータに潜む未知の規則やパターンを発見 ( データの中から一定のパターンや関係を発見 ) Microsoft Decision Trees Example 全顧客データ 100,000 件購入あり :28,350 件購入なし :71,650 件 年収 500 万以上 47,625 件購入あり :17,662 件購入なし :29,963 件 年収 500 万以下 52,375 件購入あり :10,688 件購入なし :41,687 件 既婚 35,207 件購入あり :11,642 件購入なし :23,565 件 未婚 12,418 件購入あり :6,020 件購入なし :6,398 件 既婚 15,207 件購入あり :3,276 件購入なし :11,931 件 未婚 37,168 件購入あり :7,412 件購入なし :29,756 件 購入者 33% 購入者 48% 購入者 22% 購入者 20% 14

15 利用シーンの考察 1. 抽出データ項目を自由に選択 分析の視点は利用者が自由に設定 / 様々な視点からの分析が可能 2. 出力に必要なテンフ レートを選択 呼び出されたテンフ レートを加工して帳票を作成 見たい情報を見たい時に を実現 1. 検索に必要なデータ項目指定 2. 結果表示 3. 様々な視点からの分析 分析軸は科目 比較軸は年度分析軸は科目比較軸は店所 テ ータ項目一覧 抽出データ項目 1 検索条件 視点変更 検索に必要なデータ項目を指定 1 で指定した範囲の検索結果をもとに自由に加工 表示 表示変更 表示変更 業務統合 DB 分析軸は科目比較軸は年度分析軸は科目比較軸は店所 2 1. 出力に必要なテンプレートを指定 テンフ レートの選択 テンフ レート一覧 選択テンフ レートプレビュー 2. 結果表示 レポート作成 利用者が自由な視点で表を加工し分析することが可能 出力に必要なテンフ レートを指定 15

16 統合データベース構築の要件 ~ 効果的なデータの保持 ~ 基幹システム 大量テ ータの保管 統合テ ータヘ ースとの連携 源泉データ過去 N 年分 統合業務システム 各種業務データ 各業務データ即日反映 蓄積 蓄積 分析 予測シュミレーション 統合データベース 定型検索自由検索 マーケティング部門経営企画部門リスク管理部門 明細データ 集約データ 各種業務テ ータ ユーサ ーニース への対応 鮮度 / 精度維持 ハ フォーマンス維持 セキュリティ維持 障害対策 情報システム部門 目的別データ 運用 多次元キューブ エンドユーザ ( 営業部門 バックオフィス部門 ) 統合テ ータヘ ースはこれら種々の要求に耐えうる 精度が高く鮮度の良いテ ータを大量に蓄積し 様々な情報検索要求に即座に応えられる必要がある 16

17 統合データベース構築の要件 ~ 効果的なデータの保持 ~ データウェアハウス構築の一つのポイントとして 様々なユーザの検索ニーズにいかに柔軟に応えられるか という点が挙げられます たとえば経営層が経営目標に対するモニタリングを行なう時と リスク管理部門が全社的なリスク 収益を管理する時 そして営業現場で各営業担当が顧客データや取引情報を参照にする時では それぞれ必要とするデータが違います これらの多様なニーズに応えるには 精度が高く鮮度の良いデータを大量に蓄積し さらにそのデータをいかに見せるか という点を考慮する必要があります 17

18 様々な検索要求に応えられる情報の蓄積 明細データ日々のビジネス活動の最前線で発生するデータをそのまま生データ ( 明細データ ) として蓄えます これらのデータは以降の分析などに実体を反映した情報として利用されます 集約データ明細データでは情報が細かすぎて傾向やトレンドなどを一目で把握しづらく また量も多いため 大きな傾向を把握するために種々の集約項目に沿ってあらかじめデータを集約しておきます 18

19 目的別データベース ( データマート ) 主にパターン化した定型検索などでその目的に合致したデータベースをあらかじめ作成しておきます また WAN 経由などの場合 一定のレスポンスを確保するために各検索拠点に配置することもあります 多次元キューブ分析 / 予測 / シミュレーションなどを効果的に行なうため 組織 商品 顧客 時系列など想定される視軸に沿った多次元データベースを作成します これらはドリルダウンやスライス & ダイスなどの分析手法に使用されます 19

20 情報共有とビジネスインテリジェンス ビジネスインテリジェンス ( 効果と課題 ) アプリケーション連携 システム統合 データ統合 データ一元管理 データ分析 情報共有 情報提供 Web による再構築 企業ポータル 情報共有 NW 集中化 EAI データ蓄積 / 活用 ポータル (EIP) TCO 削減 オープン化 既存資産継承 TCO 削減 全社データの整合性 企業戦略 経営指標 TCO 削減 既存資産継承 新技術導入 20

21 DWH とビジネスインテリジェンスの連携 データの統合と情報活用 ( データから価値ある情報へ ) 情報活用 分析結果に基づき行動を起こす BI ツールでデータを分析しビジネスを見直す ポータル Web レポート分析 OLAP データマイニンク ビジネスインテリジェンス プラットフォーム レポーティング 様々な情報源からデータを集約し DWH や DM を構築する キューブ DM DWH DM キューブ ビジネスインテリジェンス ETL( 抽出 変換 ロード ) 業務系データベース DWH DM の構築 レポーティングポータル レガシーシステム ERP POS SCM SFA CTI 外部 データ 外部データ 全社ポータル 21

22 あらゆる角度からの分析 22

23 情報活用 情報の可視化 と 情報共有 レポーティング ビジネスインテリジェンス 業務系データベース DWH DM の構築 レポーティングポータル 外部データ 全社ポータル 23

24 組織ごとの情報ポータルサイト 利用者によって欲しいポータル情報は異なります 全社ポータル ニーズに合った情報を如何に使いやすく見やすい環境で提供するかが重要 全社レベルの共有情報を格納 伝達 全社スコアカード 全社戦略マップ 関連ニュース 文書 統合検索機能 部門別ポータル 機能別ポータル 部門レベルの共有情報を格納 伝達 部門スコアカード 商品 / サービス別スコアカード ドリルダウン分析機能 チームサイト 部や課 バーチャルチームの共有情報を格納 チームスコアカード 特定 KPI のシグナル グループウェア機能 ( 予定表や連絡メモ 行き先管理など ) 24

25 ポータルネットワーク 目的別ポータルの連携による 情報ネットワーク 情報共有のためのグループウェア コラボレーションポータル 全社ポータル より詳細なスコアカードへの展開 部門ポータル バーチャルチームでの情報共有 チームサイト データ分析 検索機能別サイト 個人のデスクトップ / プロフィール 個人用サイト 25

26 企業情報ポータルに対するニーズと課題 ニーズと課題の関係 利用者 / システム部門の主なニーズ 顧客 / 利用者の満足を得たい 経営層からの要求に応えたい 顧客 / 利用者の期待に応えたい 不足している知識を身に付けたい 成功事例の横展開 情報鮮度のアップ 部分的な検討による拡張性のないアーキテクチャの構築 必要がない機能を数多く実装 情報共有の仕組み ( ビジョン 目的の共有 ) が不十分 導入の評価基準が曖昧 情報の鮮度を保ち続ける仕組みが不十分 情報の公開基準 セキュリティ基準の検討が不十分 情報公開に対する動機付けがない 26

27 情報活用 データ統合 と 情報活用 レポーティング ビジネスインテリジェンス 業務系データベース DWH DM の構築 レポーティングポータル 外部データ 全社ポータル 27

28 データウェアハウス構築におけるアプローチ DWH 計画 繰り返しによる改善 成長 保守サイクル 業務要件分析 レビューと評価 データモデル分析 DWH 設計 構築テストと検証適用 ソースデータ分析 28

29 データウェアハウスの構築手順 開発方式のポイント 大きな構想のもとに小さく始める というアプローチにて 開発方式は短いサイクルで開発 導入 評価を繰り返す スパイラル型 が望まれます 構築手順概要 スパイラル型開発 情報戦略策定論理設計物理設計開発 / 導入テスト評価 データウェアハウス データマート ビジネス戦略の策定 ビジネス情報活用の機会分析 計画作成及び評価 情報技術調査の検討 効果分析評価と承認 データウェアハウス論理設計 分析要求洗い出し 対象データ洗い出し エンティティ洗い出し 論理データモデルの作成 効率化検討 モデル検証 データマート論理設計 分析要求洗い出し 対象データ洗い出し エンティティ洗い出し 論理データモデル作成 次元定義 変数定義 効率化検討 モデル検証 データ連携 運用論理設計 データマッピング データ連携手段の決定 運用要件定義 リカバリ要件定義 データ量把握 データ連携 運用論理設計 データマッピング データ連携手段の決定 運用要件定義 リカバリ要件定義 データ量把握 データウェアハウス物理設計 要求仕様分析 クエリの分析 更新方法検討 システム拡張性検討 ディスクボリュームの見積もり 物理配置決定 データマートの物理設計 更新方法検討 システム拡張性検討 ディスクボリュームの見積り キューブの分割検討 システム開発 開発標準化検討 開発環境詳細設計 クライアント詳細設計 フ ロク ラム詳細設計 運用方法詳細設計 システム開発 開発標準化検討 開発環境詳細設計 クライアント詳細設計 フ ロク ラム詳細設計 運用方法詳細設計 システムテスト テスト計画立案 & 作成 結合テスト / 総合テスト実施 検証 システムテスト テスト計画立案 & 作成 結合テスト / 総合テスト実施 検証 評価 ヒ シ ネスニースの観点 ハ フォーマンス 使用 S/W アーキテクチャ / 運用 評価 ヒ シ ネスニースの観点 ハ フォーマンス 使用 S/W アーキテクチャ / 運用 29

30 本資料の関連資料は下記をクリックして PDF 一覧からお入り下さい IT ライブラリー (pdf 100 冊 ) 目次番号 750 番 880 番他 30

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データマートで動作するリレーショナルデータベースとスプレッドシート データマイニング等の分析ツールからなるプラットフォームで構築された統合的なシステム展開により 業務情報や戦略情報の確実な伝達とリアルタイムな業務処理予測と問題追究 ナレッジの活用とコラボレーションによる業務実践といった 一連のマネジ 5.1.BI/DWH/ETL 5.1.1.定義 適切な意思決定をより素早く行うために 適切な形式 適切なタイミングで 適切なユーザに対し て適切な情報を提供するシステムの総称であり データの検索 参照 蓄積を統合的 汎用的に行う ことにより 業務上で扱う各種のデータを保存 取得をしたり 操作 変換をしたりして 業務上で の利用や分析を行う仕組みのことである また同時に 各種の分析操作画面の利用や帳票作成を行う際の開発工数等を低減させること等に役

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