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従来型
BIツールの能力を凌駕し、アナリティクスへの第一歩を
踏み出せる新世代のデータ探索はこれだ！
SAS INSTITUTE JAPAN株式会社
In-Memoryテクノロジーを活用し、大量データ・ビッグデータに対する分析をアドホック
に、ビジュアルに、容易に、超高速で実行し、その結果をモバイル環境で共有でき
る、ハイパフォーマンス・ビジュアルデータ探索／ビジネス・インテリジェンス製品
全てのデータを一度に数秒で解析し、即座に結果を共有する
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従来型
DWH&BIシステム導入企業の課題
使い勝手が
悪い・難しい
データ抽出ツールに
成り下がっている
利用用途は定型帳票
定型レポート参照のみ
IT部門の負荷が
大きい
タイムリーな情報活用・
分析には至っていない
データ検索
パフォーマンスが遅い
従来型BIツールの課題
モバイル
BI
• レポート閲覧用のモバ
イル用アプリケーション
デザイナー
•
Web/モバイル向けレポー
ト/ダッシュボード作成
• アドホックなデータ探索/
分析/発見
エクスプローラー
環境管理
• データロード/アンロード
• セキュリティ設定
データ準備
• 複数テーブル間結合
• 計算項目作成
SAS
®
LASR
™
ANALYTIC SERVER
インメモリー分析エンジン
SAS
®
VISUAL ANALYTICS : コンポーネント
ハブ
• 共通の入り口
• 全ての機能にアクセス
• 役割に基づくビュー
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インメモリー分析エンジン
廉価なブレードサーバーで、コスト
パフォーマンス向上
ブレードサーバーを活用し、データ量
増加に柔軟な拡張で対応
Server Tier / Mid Tier
Blade 1
Blade 5
Blade 4
Blade 3
Blade 2
・・・
Memory
Memory
Memory
Memory
データをHDFSに均等分散配置後、
並列でメモリーへ高速ロード
各ノードで、大量データに対する
分析処理を超高速並列実行
同時解析項目数など、制限の無い
インメモリー分析エンジン
正確な意思決定、的を得たアクショ
ンの迅速化で成果を出す！
Data
Source
ERP
CRM
SCM
SFA
Web
・・・
Oracle(Exadata)
DB2
SQL Server
Teradata
Netezza
Flat_file
SAS
®
LASR
ANALYTIC SERVER
HDFS
HDFS
HDFS
HDFS
HDFS*
1
*1: TeradataやGreenplumも活用可能
HDFS*
1
HDFS*
1
HDFS*
1
組
織
規
模
データサイズ
中小
企業
大
企
業
ワーク
グループ
部門
レベル
全社
レベル
小
中
大
ビッグデータ
シングルサーバー
ブレードサーバー
ラックマウントサーバー
スケーラブル：柔軟な拡張
SAS
®
LASR
ANALYTIC SERVER
組織規模、データサイズを問わず活用できる
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SAS VISUAL ANALYTICS
DEMO
SAS
®
VISUAL
ANALYTICS
主要なBI機能を包含し、アナリティクスへの一歩
を踏み出せる最良の手段
高度な分析
（アドバンスド・アナリティクス）
SAS Visual Analytics
（BI & Analytics）
分析の効果／成果
分析の
難易度
低
高
低
高
従来型BIツール
（ビジネス・インテリジェンス）
=レポーティングツール
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高度な分析プロセスの前後を支援
SAS
®
VA Explorer
データの探索/分析
高度な分析
Advanced Analytics
SAS
®
VA Designer
レポート/ダッシュボード
の作成
新たな気づきを得る
新たな傾向や関係性
の発見
詳細な分析の前段階
で当たりをつける
詳細で高度な分析
•
データマイニング
•
セグメンテーション
•
クラスタ分析
•
時系列予測
•
etc
仮説
立案
探索
高度
分析
結果
共有
Analytics
Visual
SAS
SAS
®
VA Viewer
レポート/ダッシュボードを
Web環境で共有
SAS
®
Mobile BI
レポート/ダッシュボードを
モバイル環境で共有
SAS
®
VA Explorer
データの探索/分析
分析ライフサイクルを高速に回す
＝変化対応力強化
探索/分析結果の素
早い共有
分析結果を加味し
た探索
SAS
®
VISUAL
ANALYTICS
情報分析活用ロードマップ
ANALYTICS
ROADMAP
フェーズ１
分析の
高
度化
変化対応力
低
高
フェーズ２
フェーズ３
効率向上
効果・
成
果
を出
す
フェーズ４
フェーズ５
過去の見える化
（定型）
レポーティング
過去の見える化
（非定型）
集計分析
データ探索
（試行錯誤）
仮説発見
統計分析・予測
初級レベル
高度な分析
・統計分析
・時系列予測
・データマイニング
・最適化
アナリティクスへの一歩
プロアクティブ
リアク
テ
ィブ
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情報分析活用ロードマップ
ANALYTICS
ROADMAP
フェーズ１
分析の
高
度化
変化対応力
低
高
フェーズ２
フェーズ３
効率向上
効果・
成
果
を出
す
フェーズ４
フェーズ５
SAS Business Analytics Platform
SAS Visual Analytics
従来型BI
過去の見える化
（定型）
レポーティング
過去の見える化
（非定型）
集計分析
データ探索
（試行錯誤）
仮説発見
統計分析・予測
初級レベル
アナリティクスへの一歩
高度な分析
・統計分析
・時系列予測
・データマイニング
・最適化
プロアクティブ
リアク
テ
ィブ
情報分析活用環境を継ぎ接ぎされますか？
ANALYTICS
ROADMAP
フェーズ１
分析の
高
度化
変化対応力
低
高
フェーズ２
フェーズ３
効率向上
効果・
成
果
を出
す
フェーズ４
フェーズ５
従来型BI
過去の見える化
（定型）
レポーティング
過去の見える化
（非定型）
集計分析
データ探索
（試行錯誤）
仮説発見
統計分析・予測
初級レベル
アナリティクスへの一歩
高度な分析
・統計分析
・時系列予測
・データマイニング
・最適化
A社BIツール
B社BIツール
C社BIツール
D社BIツール
E社BIツール
場当たり的なツール導入は様々な課題を生み出す。
システム構築コスト、管理コストの増大
柔軟性、拡張性の欠如
困難な情報共有
・・・etc
プロアクティブ
リアク
テ
ィブ
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SAS VISUAL ANALYTICS 導入事例
事例
：流通/小売
SM MARKETING CONVERGENCE
・8億件以上の大容量店舗トラン
ザクションデータの中から効果的
な洞察を得るための強力なBIソ
フトウエアを必要としていた。
・従来のシステム基盤では、限定
的な分析しか実行することができ
ず、基本的な情報を含むレポー
トしか提供できていませんでした。
課題
ソリューション
効果
“我が社は長年に渡り、MCIに対して示してくれたSASチームの貢献を評価しています。SASは継続的に我々の要求を捉
え、新しい分析技術でこれに対応してくれます。これはSAS VAにも言えることです。”
- President and Chief Executive Officer Baldwin C. Golangco氏
・高度なデータ可視化とBIを実現
するインメモリ・ソフトウエア
・インメモリアーキテクチャによる、全
てのデータに対する十分な分析
を可能とする環境の提供
・大量データに対する十分な洞察
とレポートの提供
・タイムリーで的を得たプロモーショ
ンの実行
・新規顧客獲得、既存顧客の離
反防止、効果的なクロスセル/
アップセルの実施
新規顧客獲得と１千万会員の離反防止、クロス
/アップセルに貢献
SAS
®
Visual Analytics
DELL Blade Server
～アジアを代表するコングロマリット企業の系列会社：ロイヤリティプログラムの開発と運用～
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・月次や四半期ごとに多大な工
数と時間を費やして必要なレ
ポートを作成していた
・従来一貫性のない複数の異な
るレポーティングシステムを使用し
てきたため、顧客に関して統合
的なビューを得ることができない
課題
ソリューション
効果
・大量データに対する高速探索・
分析
・リスクマネジメントに必要なレポー
トを素早く作成し公開・共有でき
る環境の提供
・部門を跨って容易に必要な情報
にアクセス可能
・Cレベルの役員はモバイルBIを活
用し、外出先からでも迅速な意
思決定が可能
・高速で正確な探索によって金融
商品やサービスを提供する時間
を短縮し、競合優位性を獲得
ビッグデータから洞察を引出し、最適なタイミングで最良の情報に基づく意思決定を下す
SAS
®
Visual Analytics
～台湾国内に60以上の拠点を展開し、キャッシュカード市場のリーディング銀行～
“現代は視覚化の時代であり、我々は上級役員と取締役が、提供したデータの意味を素早く理解し、意思決定を下
すために、目をひく表やチャートを提供しなければならない。”
- Chief Risk Officer James Lin氏
事例
：金融/銀行
COSMOS銀行
SAS
®
Visual Analytics
その他事例：業種業態を問わず活用できる
SAS
®
VISUAL
ANALYTICS
導入企業
課題
導入効果
鉄道会社
・競合市場で勝つために、スピーディな意思
決定を必要としていた
・新たな膨大なデータを探索し、隠れた関
係性や傾向を見つけ出し、取るべき方策
を決定する
同社のイノベーション&リサーチ部門は、競合
優位性を堅持するために、
顧客行動をシミュ
レートし、ビジネスプロセスを最適化するモデル
を構築
することができた
通信会社
モバイルの音声とデータのネットワークトラ
フィックに関する詳細なレベルでのKPIのモニ
タリングと分析の手段を必要としていた
・詳細なレベルのKPIを容易に可視化し、
ネット
ワークの不備を早期に特定し、素早い改善
が可能に
・複数の異なる
KPI間の相関を計算し、新たな
分析箇所の特定と、分析の実行
が可能に
ヘルスケア企業
・医療や各種業務内大量データの管理や
品質対応に多くの時間とリソースを消費
・診療レビュープロセスは手作業で、ミスも
多く、医療過誤も発生
・より
多くのユーザーに素早く、必要な情報を
含んだダッシュボードを提供
・
患者の安全性が改善
し、重要な洞察による
高品質の患者治療が可能
に
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