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Copyright 2019 Nippon Information and Communication Corporation
DMP/CDPはどう変わった?AI、BI、CIを活用したビッグデータユーザ事例
日本情報通信株式会社バリューインテグレーション本部
ソフトウェアテクニカルセールス部部長中田寛之
本書に含まれる情報は、貴社内部でのご検討の目的のために提供されるものです。貴社内でのご使用、複製、開示は、この目的のために必要な範囲でのみお願いします。なお、貴社にて既に取得されている情報については、これらの制限は及びません
- 3 -Copyright 2019 Nippon Information and Communication Corporation
自己紹介1997年 日本情報通信株式会社入社1998年 PBX/CTIエンジニアとして、通信系コールセンターを担当2000年 通信系会社のSFAシステムを担当(Java/IBMミドルウェア)2002年 公共系会社のSFAシステムを担当(Siebel)2004年 通信系会社のコールセンターの入力システム/CTI/BI/Text mining/
勤怠シミュレーションシステムの統括PM兼アーキテクトを担当2006年 某金融会社のマーケティングプラットフォーム構築のPM兼アーキテクト
を担当2007年 大手銀行のAMLシステムのデータ連携・統合側システムのリーダーを
担当2011年 大手自動車会社様 EAI(リアルタイムデータ連携)システムのデータ
連携チームのPMを担当(Salesforce/Cast Iron(現APIConnect)
2013年 大手小売業者様 DWH/Analytics/マーケティングプラットフォーム構築PJの責任者
2016年 Analytics/IoT/Marketing/AI/Securityなどの組織を担当2019年 Analytics/IoT/Marketing/AI/Googleなどクラウドネイティブ開発な
どの組織を担当
中田寛之(Hiroyuki Nakada)入社23年目
SE
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日本情報通信(NI+C または ニック)って?
2stockholders
30+years employees
1,000+ 40,000+
M¥
Est.1985 Engineer/Sales/Staff Revenue↑
Data&AI&MarketingEngineers
100+engineers
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NI+Cの注力エリア
MarketingAnalytics/Bigdata
AI/Cognitive
Cloud(Private/P
ublic)
Hardware SI
Network/Managed
ServiceIoT
NI+Cは、SIerとして各分野でのスペシャリストを揃えています。
Analytics/Bigdata/Marketing分野においては、20年以上の実績があります。
AI関連については、IBMWatsonを一早く取り組みその後、GoogleやNTTのAIにも取り組んでいます。
- 6 -Copyright 2019 Nippon Information and Communication Corporation
NI+Cの注力エリア
1990年
2000年
2010年2015年
2019年
Acoustic CampaignAutomation
顧客情報蓄積/活用
顧客情報分析/アウトバウンド自動化
個客情報/ビックデータ解析/One2Oneマーケティング
最適化されたマーケティング業務の実現
国内通信キャリア様CRM基盤構築
国内携帯通信キャリア様コールセンタ情報分析基盤構築
長距離国際通信キャリア様全社情報蓄積分析基盤構築
最大手ファーストフード会社様店舗情報蓄積分析基盤構築
オルビス様OnetoOneマーケティング基盤構築
オートバックスセブン様マーケティング基盤構築
マツモトキヨシHD様マーケティング基盤構築
お客様のニーズに合わせ、最適な技術/ソリューションを選択しご提供
数多くのB2Cビジネスを展開されて
いるお客様の分析・マーケティング基盤構築をご支援
最大手家具小売メーカー様店舗情報蓄積分析基盤構築
Responsys
特定の製品に捉われずお客様の要求される仕様やニーズに対して、最適な技術とソリューションを組合せ、実装のご支援に携わって参りました。
多くのお客様の分析・マーケティング基盤立上げのパートナーとしてご採用頂き、その立上げのノウハウを蓄積して参りました。
朝日新聞様マーケティング基盤構築
- 7 -Copyright 2019 Nippon Information and Communication Corporation
NI+Cの注力エリアData Source/
front EndAgile/Scrum Development
Db2/Oracle/SQL Server
VisualInsights/Power AI IoT for XXX
WorkerInsights Connected Vehicle
Insights
IoT Data Analytics AI/Cognitive
CloudDWDb2
WarehouseBigQueryRedshift
Hadoop
HortonworksCloudera
DWHAppliance
IBM IIAS(Integrated Analytics System)
IBM Cloud Pak4Data System
Datalake
CDP/DMP
Data Integration
Database
Development
2nd/3rd
PartyData
Weather
Social
CloudIntegration
API ConnectAspera
Google Dataflow
ETL
DataStageQualityStage
CDCHDF
Governance
MarketingData Visualization Web behavior Visualization
BI/Dashbord Planning
IBM CognosLookerSAS VA
IBM Planning AnalyticsSAS Forecast
WebAnalytics
Acoustic Analytics(旧Tealeaf、Coremetrics)Oracle Infinity
Google Analytics
DigitalMarketing
Acoustic CampaignOracle Responsys
Oracle EloquaSAS CI
Acoustic PersonalizationOracle Maximizer
RtoasterSunday Sky
Personalization
Omni-ChannelMarketing
Governance Catalog
HCL Campaign(旧UNICA)HCL Interact
SAS MA
AI/API
Watson/TensorFlowAI Agent/Google ML
Hivemall/CorevoHuman
information analysis
Optimization engine
DataMining/Deep
Learning
Text Mining/Document
Search
IBM i2 IBM CPLEXSAS Optimization
SPSSWatson Studio
SAS EMWatson Explorer
Watson Discovery
Biological analysis
Image analysis PMO/PW Car
analysis
お客様事例
- 9 -Copyright 2019 Nippon Information and Communication Corporation
マツモトキヨシ様分析/マーケティングプラットフォーム構築事例
https://www.niandc.co.jp/sol/news/date20180830_1681.php詳細・資料はこちら
- 10 -Copyright 2019 Nippon Information and Communication Corporation
朝日新聞様デジタルマーケティングプラットフォーム構築事例
https://www.niandc.co.jp/sol/news/date20191101_1805.php詳細・資料はこちら
- 11 -Copyright 2019 Nippon Information and Communication Corporation
オートバックスセブン様マーケティングプラットフォーム構築事例
https://www.niandc.co.jp/sol/news/date20190701_1780.php詳細・資料はこちら
- 12 -Copyright 2019 Nippon Information and Communication Corporation
DMP/CDPの一般的なプラットフォーム構築事例右記は、一般的なデジタルマーケティングプラットフォームにおける、データフローです。Element層では、マスタ、エレメント、ビヘイビアの3種類のテーブルを持ちます。
マスタでは、会員ユーザとアノニマスユーザを保持し、会員IDやメールアドレスとCookie情報を組み合わせて持ちます。そのテーブルとエレメントとビヘイビアのテーブルを組み合わせることでマーケッタやアナリストは様々な分析やターゲット抽出が可能になります。
基幹システム
顧客情報
購買情報
ポイント情報
商品情報
店舗情報
EC サイト
Line
DMP/CDPRaw data層Element data層
顧客マスタ
顧客属性
購入行動情報
Web行動情報
WEB顧客属性
Mail行動情報
Line行動情報
会員ID Mail アドレス Third Party Cookie
会員ID Mail アドレス 属性・・・・
Third Party Cookie 属性・・・・
Third PartyCookie
ページタイトル、アクセス日
会員ID 商品ID・・・ 購入日・・・
Mail アドレス クリック日時、メッセージID
これからのAnalytics/Marketingのためのデータプラットフォーム
- 14 -Copyright 2019 Nippon Information and Communication Corporation
次世代BIEmbedded Analytics(Looker/Cognos)
貴社に蓄積されているデータを社内で活用するだけでなく、外部向けに提供することで顧客の満足度向上や、有償で提供し収益を上げことができる新しいBI。
細かいアクセス制御が可能であるため1つのBI環境で提供可能。(ログインIDに応じて参照データや利用サービスを変更)
■取引先会社様向けに下記の情報を有償で提供・ これまでの自社の取引情報
- 例:対前月や前年との売上・販売数量の比較- 取引先メリット:自社の実績・傾向の分析
・ カテゴリごとの他社とのシェア比較情報- 例:女性用シャンプーカテゴリでシェア3割- 取引先メリット:自社の強み・弱みの分析
・ 最近の売れ筋などのトレンド情報- 例:市場では先月よりヘアケア用品の売上が伸びている
- 取引先メリット:新商品開発や適性在庫管理への活用
月別の販売推移のイメージ
カテゴリ別シェアのイメージ
提供会社様メリット 社内データを活用し収益化および取引先価値向上取引先会社様メリット 提供会社様のデータを自社の戦略に活用できる
- 15 -Copyright 2019 Nippon Information and Communication Corporation
データプラットフォームの統合化System of Insight
DWH業務システム
外部システム/定性情報
情報系システム
SoRSystems of Record
システム毎の分析システム
ECサイト
SoESystems of Engagement
CRMシステム
洞察をもたらすSystems of Insight
分析環境
DM
DM
DM
アナリティクスダッシュボード
カタログガバナンス
データ統合品質
データ仮想化
共創
ビジネス用語ビッグ
データ
データ品質 分析
モデル
AIモデル来歴
ナレッジ
AIWatson
守りウォーターフォール
攻めアジャイル
SNS
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データプラットフォームの統合化データプラットフォーム 4つの目的
業務に実装
AI/マシンラーニングのための非構造化データ蓄積
見える化/分析のためのData Warehouse
DWH
Mart Mart Mart
Hadoop Object Storage
あらゆるデータをアドホックに分析
カタログ(データの一覧化所在の確認/ 分析資産
やETLジョブの管理)
接続アダプター
仮想化
Sand Box
データ探索
分析データ加工可視化
モデル作成モデル実装
異常検知アプリケーション
販売予測アプリケーション
Cloud Pak for Dataの領域
IoTアプリケーション
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データプラットフォームの統合化IBM Cloud pak for Data
機械学習モデル作成
特徴点抽出
Excelなど
BIツール
Python/RAutoAI
データソースカタログ検索
セルフETL加工
サンドボックス
プロファイリング
データ準備 データ利用
データ収集・統合
データ収集・統合(データ仮想化機能検証) ビジネス用語辞書登録
メタデータ登録&ビジネス用語関連付け
データ品質(データプロファイリング、データディスカバリ)
データプリパレーション(セルフETL、登録データカタログの利用)
BIツールによる視覚化
ダッシュボードによる可視化
他製品(DataRobot、dotData等)、外部情報との連携
データガバナンスワークフロー、ユーザーロール、権限検証
R、Pythonによるデータプリパレーション
GUIツールでのデータプリパレーション
GUIツールによる分析モデルの構築、管理
R、Pythonによる分析モデルの構築、管理
分析モデルのデプロイ管理
ETL jobのスケジューリング
標準機能 add on
DWH/データマート/サンドボックス準備
データ管理者向けプレパレーション データ活用 モデルの
実装データ統合 データクオリティデータガバナンス データ蓄積
凡例:
データ整理
データ可視化
データ分析
新たなソリューション/プロダクトにチャレンジし続ける、日本情報通信でした。
ご清聴ありがとうございました。