つれづれなる記録: BI

大規模データストリームとは

データストリームを対象とするデータストリームマイニングは、
（１）属性値に関する平均やかたより、値の総和と言った簡単な統計量をきわめて小さなメモリと処理時間だけを使って計算する。
（２）結合規則や、決定木、クラスタリング、データマイニングにおける規則やパターンの発見アルゴリズムを連続したデータストリームへの拡張。

データストリーム・アルゴリズムの目標
・非常に少ない計算資源を用いて
・長期間安定して動き続け
・利用者の要求に即応して
・近似的な解を返す

マイニングアルゴリズムの基本的な技法
・確率的計算
・データの粗視化
・適応的計算

DataSource from 情報処理46巻1号

2009年5月4日月曜日

BIについて調べるの巻（５）

BIといわれるまでの経緯と、経営者がとらえているBI。

年代　　　　　　キーワード　　　　　　　　　特徴　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　。
１９７０年代　意思決定支援システム　　EUCの実現、管理者の意思決定を支援。
１９８０年代　　　　　　　〃
１９９０年代　データウエアハウス　　　　膨大な企業データを蓄積するデータ格納庫の実現。
１９９０年代中頃　多次元分析処理　　　データ→情報。検索→分析。データをダイナミックに操作して意味のある情報を見つける。
１９９０年代後半　データマイニング　　　情報→ルール。分析→発見。統計学に基づいてパターンを発見。
２０００年代　ビジネス・インテリジェンス　情報→知識。分析→意思決定。迅速に意思決定。

一般的に、”正確な情報を適切な人に適時に提供することで、企業がより適切な判断を迅速に行うことを可能にするための考え方と、それを実現するためのシステム”と定義されている。　Data source from　http://solution.unisys.co.jp/webseminar/10/

そのデータ分析の使用用途がInsightな分析だったり、Competitiveな分析だったりするわけです。
ビジネス・インテリジェンスとは、競合的なインテリジェンスの場合、ファルドは”判断を可能とするまでに分析されたインフォメーション”と定義されている。英語だと「intelligence is "analyzed information."」。いうなればブドウ　＋　熟成技術　→　ワインということなそうな。だからInformation ＋分析＆集約 → Intelligence となるそうで、最終的にはこの分野にまで行き着くのだろうけど、今わたくしがやりたいのはInsightな分析のほうなのだろう。どのようなアルゴリズムなの？というほうに興味が向いているわけです。ということで何年先になるかわかりませんがCompetitive Intelligenceのほうはもう少し先になりそう。
Data source from　http://www.cio-cyber.com/pj/ec2/link/km2.html　http://www.fuld.com/Tindex/CIbook/chap01.html

2009年3月29日日曜日

BIについて調べるの巻（４）

ビジネス・インテリジェンス―未来を予想するシナリオ分析の技法

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北岡元
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OLAPにもあるような分析方法って、3Dスライスによるものが主立ったものと思ったけど、そうでもなさそうな印象を受けた。シナリオ分析というプレゼンスを前提とするのが当たり前だけど、なかなかそこに気がつかなかった。とても良い気持ちというか未来への新たな一歩の足がかりになりそうな本に出会った。特にフォルドの定義の「判断を可能とするまでに分析されたインフォメーション」という統計学での分析が下支えするあまりにも的確な表現におどろかされた。書籍として決して分厚くないが濃縮されている内容。

2009年3月16日月曜日

BIについて調べるの巻（３）

やはり分析をしたからにはバックデータになる資料添付が必須なので、PDF,Excel,CSV,HTML出力ができるというのはとてもよい。ACCESSからExcelへ落としてグラフ作成の流れを一元できれば良い。プレゼン用にPPT作成時にグラフィカルは懲りたいところ（？）ボタン一つで出力するところまで仕込んでおけば良いのだから。実績分析レベルだとロールが決まっているから良いのだけれどランダムではないシュミレーションとなると季節変動要因を実績値に反映させるのがミソになりうる。反映させる意志をどのように判定するのかはランダムではいけないからなぁ。

2009年3月15日日曜日

BIについて調べるの巻（２）

オープンソースでBIツールとなっているものがどういったものか色々と探しては見てるのだけれど中々というかあまり出ていないことが分かる。なので、いくつかあたったけどpentahoが良いのかなぁと思うようになってきた。これを何らかのI/Fを通じてコミュニケーションツールと合体させるとディベートに発展するかもしれない強烈な議論が繰り広げられるかもしれないと社内ツールを模索したときにふとひらめいたのだった。

2009年3月14日土曜日

BIについて調べるの巻（１）

" データがあるところに分析のニーズありで、今後のRFIDの普及に伴い、そこから発生する大量のデータを分析したいというニーズが高まると予想される。こうしたニーズは、DWHやBIに対する新たな需要を促進すると同時に、少なからず既存のDWHやBIにインパクトを与えるだろう。"
のエントリーはまだ全くさびれていない。サプライチェーンからのRFIDをとっかかりとして徐々に脚光をあびてくるのであろう。このながれはDWHからの意思決定に関するデータがレポーティングとしてのマンスリー、ウィークリィからデイリーもしくはタイムリーに変化してきた背景がある。意思決定のスピードが今日の営業・製造工程に多大なる影響を及ぼすからである。営業>受注>製造>納品までのサプライチェーンは今後もスピードが要求されると同時にシュミレーションのスピードも追い求められてくると考える。

2009年1月4日日曜日

BIツールを調べてみる

ビジネスインテリジェンスは2006年頃からデータマイニング技術を元にビジネスインフラのひとつとして紹介されてきた。ERPに蓄積されたデータを再利用しない手はないというところからである。また意思決定支援システム(decision support system)、OLAPなどの技法を用いて活用されるようになってきている。しかし何年か前にポッと出てきた新しい話ではなく、昔からマーケティングデータ解析として、POSシステムなどで使われてきていたリアルタイム分析技術と、ほとんど変らないのだ。むしろ更新されてくるデータをすぐに解析するのではなく、何年も前に需要のあった商品類を呼び起こして、それを現在の市場に投入できるか否かを考えるロジックが新たに見直されてくるのではないかと思うのである。「温故知新」という言葉もあるが一昔に活躍した商品を新たに見直すことによって新たな需要が見込めるようになるのかもしれない。

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つれづれなる記録

2011年1月24日月曜日

DMBOK（Data Management Body of Knowledge）

2010年1月2日土曜日

Hadoop Based Data Mining

2009年5月5日火曜日

BIについて調べるの巻（６）