●2012年2月22日（水）
【協賛/東京】　伊藤忠テクノソリューションズ株式会社 主催
「ビッグデータ時代のテクノロジーとビジネス」セミナー

●2012年2月28日（火）- 29日（水）
【協賛】　日経BP 主催
「ビッグデータEXPO」

●2012年3月1日（木）
【協賛/大阪】　伊藤忠テクノソリューションズ株式会社 主催
「ビッグデータ時代のテクノロジーとビジネス」セミナー

●2012年3月8日（木）
【協賛/名古屋】　伊藤忠テクノソリューションズ株式会社 主催
「ビッグデータ時代のテクノロジーとビジネス」セミナー

●2012年3月8日（木）
【協賛】　ITmedia 主催
第16回 情報マネジメントカンファレンス
大量・多種類のデータを、いかに"価値"に還元するか？
ROI最大化、収益向上に寄与するビッグデータの真意と活用の鍵

●2012年3月9日（金）
【協賛】　テラデータ 主催
「Teradata Universe Tokyo 2012」

	▼『SAS/ACCESS ソフトウェア』 多様なデータを統合して活用できる環境で、より効果的で素早い意思決定を促進 SAS/ACCESSのインターフェイスは、エンタープライズ・データへのアクセスと、SASとサードパーティのデータベースの統合を可能するソリューションです。SAS?ソリューションは、SAS/ACCESSのインターフェイスを介することで、データベースやプラットフォームの種類にかかわらず、データの読み込み、書き込み、更新ができます。
	▼『SAS/CONNECT ソフトウェア』 コンピューティング資源を最大限に活かしてアプリケーションを分散実行し、最大のパフォーマンスを実現 SAS/CONNECTは、さまざまなオペレーティング・システムで稼働するコンピュータをネットワーク上で繋ぎ、各マシンのリソースを組み合わせて最大限に活用するためのソフトウェアです。コンピューティングの負荷を複数のCPUに効率よく分散し、並列処理によるスケーラビリティを引き出します。
	▼『SAS APPDEV STUDIO』 分析やレポートのためのパワフルなアプリケーション／ソリューションをコスト効率よく開発するための包括的な環境 SAS AppDev Studioは、Javaアプリケーションの構築をサポートするアプリケーション開発製品です。SASサーバのバックエンド・ビジネス・インテリジェンスと分析のパワーを最大限に利用し、さまざまな言語を使ってさまざまなプラットフォームに対応するアプリケーションを迅速かつコスト効率よく開発するための独自機能を幅広く提供します。

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	▼『SAS Enterprise Guide』 パワーユーザーや分析者向けに実践的な分析環境をグラフィカル・インターフェースで提供 直感的に操作可能なウィザードを使って、基本的なレポーティングから複雑な分析にいたるさまざまなSAS機能を有効活用し、ダイナミックな分析結果を配信するMicrosoft Windowsベースのクライアント・アプリケーションで、ビジネスアナリスト、プログラマー、統計のスペシャリストに最適です。
	▼『SAS Enterprise Miner』 コラボレーションに適した大規模データ・マイニング・ツール データ・マイニング処理を分かりやすくナビゲーション データ・マイニングのプロセスを合理化し、企業全体から収集した大量にあるデータの分析にもとづいて高精度の予測モデルと記述モデルを作成します。不正の検出、リスクの最小化、リソース需要の予測、マーケティング・キャンペーンのレスポンス率の向上、顧客離反の抑制に活用されています。
	▼『SAS/OR』 ビジネスプロセスを最適化し、経営科学の課題に対応する 高度なオペレーションズ・リサーチ手法を提供 SAS/ORは、限られた経営資源や厳しい制約の中で、最適な結果につながる活動を特定します。目標達成に向けた最適な計画を立案するための強力な最適化、プロジェクト・スケジューリング、シミュレーションなど一連の技術を備え、多くの行動やシナリオを検討し、最適なリソース配分を行うことができます。
	▼『SAS/QC』 全社的な品質改善の取り組みを強力にサポートする幅広い統計的手法とツール群 SAS/QCは、統計手法を利用した品質改善の分野において非常に深く幅広い機能を持つツールです。加えてプロセス管理の機能も持ち、組織は基本的なプロセス管理にとどまらず、より高品質な統計解析の結果を織り込んだ、プロセスや品質の改善につながる正確な洞察を得ることができます。

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当初は、大量データを処理するテクノロジー面の話題が主でしたが、最近では、ビッグデータをいかに活用し、ビジネスに役立てられるかというより実際的な効果に関心が集まっています。ここで少し実例を紹介しましょう。

大手オンライン旅行会社のExpediaでは、約200テラバイトに及ぶ顧客データとクリックストリーム・データを分析することで、顧客のライフタイムバリュー（生涯価値）を最大化し、顧客満足と収益性のアップを両立させています。

これは、インターネット上で入手できるビッグデータがいかに価値を秘めているかを示す好事例といえます。

例えば実店舗では、POSによりどんな人が「何を買ったのか」を知ることができますが、「何を買わなかったのか」はわかりません。Webにおいては、何を買わなかったかはもちろん、「何と比較したのか」、「検討にはどのくらいの時間を要したのか」、「どういう経路をたどって購入に至ったのか」を知ることができます。そして、その知見をもとに、顧客満足を高め売上を伸ばす施策を打つことができるようになります。

分析できる顧客情報がかつてなく増大している今、ビッグデータを活用したサクセスストーリーはさらに増えていくことでしょう。

私達の日常は数年前と比べても確実に便利なサービスが増えてきましたが、こういった裏側では様々な分析が行われています。厳しい競争環境のなかで、分析を武器にして勝ち抜こうとしている企業が増えているのは事実です。

ある通販会社では、顧客や顧客世帯のプロフィールだけでなく、過去、様々な自社のチャネルでどのような購買アクションを起こしたかということをもとに、カタログの種類を変えて配布をしています。
つまり、隣の家同士、同じような世帯構成でも、カタログの内容を変えて送付しているのです。担当者いわく「カタログショッピングを楽しんでいただくためにカタログを配布しています。ただ単に購買確率を上げるためではないのです。お客様の利便性を高めるために分析を活用しているということです。」顧客の利便性というのはビジネスの上で最も重要な要素ですが、正しく顧客に適用することに分析が役立っています。

この他にもいろいろな事例が紹介されていますのでぜひご注目ください。（放映は12月20日までです。）

では、ビッグデータからどのような宝を掘り出すのか、どのようにして掘り出すのかという事について突っ込んだ議論がされているかというと、これは大きな疑問です。

本来であれば、「顧客の動向を予測したい」「需要の変化をもっと早く察知したい」といった課題があって、それを分析で解明するためのデータを準備するという順序になります。例えば、併買行動を分析するなら品目別にデータを準備し、需要の季節変動を分析するなら時系列でデータを準備するというように、分析の目的に応じてデータの形式を変える必要があります。つまり、課題→分析→データの準備 という順番になる訳です。ビッグデータが語られるとき、課題や分析より先にデータが来てしまっているのがとても気になります。過去にブームになったデータウェアハウスでも、無目的にデータを蓄積してはみたものの、結局得られる物がなかったという失敗がありました。ビッグデータではこの失敗を更に拡大してしまわないものかと心配になります。

IT部門は全社的なインフラを効率良く提供する使命を持っているため、ついつい「インフラとなるデータを用意して後の活用方法は現場に任せる」となりがちです。しかし、こと分析用のデータを準備するには、分析で何を解決し、その分析に何が必要なのかを理解している必要があります。この様な準備ができている企業だけがビッグデータから大きな果実を得る事ができるでしょう。分析一筋35年のSASは、この難しさが身に染みているからこそ、ビジネスに分析を活かすソリューションの開発に力を注いできました。「目的が先、手段が後」。ビッグデータの時代でもこの原則に変わりはないと思います。

従来の技術では、処理が難しい複雑かつ大規模なデータ群を指す「ビッグデータ」が、市場で高い関心を集めている。本稿では、ビッグデータを管理する上での注意点、ビッグデータが形成されてきた経緯、ビッグデータの可能性について解説する。（続きは、Premium Loungeにてお楽しみください。）

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▼『ビッグデータに備えよ！
SAS 9.3で実現する大容量データのアナリティクス』

ビッグデータというキーワードが徐々にメディアなどで取り上げられるようになってきた。ビッグデータは、「従来のコンピューティング技術では管理しにくい大量のデータ」と解釈され、それがビジネスや社会に与えるインパクトは計り知れない。本稿では、SASを使って大量データ分析を実施し、戦略的な意思決定に生かしている企業の事例を交えながらSASの優位性について解説する。（続きは、Premium Loungeにてお楽しみください。）

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◎毎週火曜日 夜11：54 〜 深夜0：00
◎BSジャパン（171ch）にて放送中！

ITの発展で生活に欠かせない新たなネットワークが増え、膨大な情報が生みだされる今日、その情報を整理、分析することで最新のビジネスチャンスが生まれる現場を追う。

データベースに格納される形式のデータの他に、ソーシャルメディアの台頭によって、大量のテキストデータが日々インターネット上で生成されていることは、その一因といえるでしょう。マッキンゼー・グローバル・インスティチュートのレポート(*)によると、Facebook上では、毎月50億ものコンテンツが新たに生成されているそうです。

これらソーシャルメディア上に溢れる人々の声をうまく分析できれば、製品開発や販売、マーケティングに役立つヒントを得られるかもしれません。上記のレポートによると、ビッグデータの活用により、小売業は営業利益を60%向上させる可能性が潜在的にあるとしています。

昨今、グローバル化や消費人口の減少などにより企業の生き残りをかけた競争は激化し、同業他社だけではなく、他業種間にもおよんでいます。他業種間での競争に勝つためには、いままでのものの見方を変える必要があります。いままで見ていなかったものをデータの分析によって発見することができるのではないか、ビッグデータの分析によってお客様のニーズを深く理解することで、最適な打ち手を見つけ出したい。そんな企業の意志がこのキーワードの流行には隠されているようです。

*出典： Big data: The next frontier for innovation, competition, and productivity, McKinsey Global Institute

振り込め詐欺や通帳・印鑑の盗難、キャッシュカードの盗難・偽造、スパイウェアの配布、フィッシング詐欺、および銀行口座やキャッシュカードの売買。これらの金融犯罪は、国内外問わず、大きな社会問題になっている。外部による不正のみならず、正規のIDを持った内部の不正によって金融機関が甚大な被害を受けるケースも出てきている。年々、金融犯罪が複雑かつ巧妙化している背景や、顧客の信用を第一義とする金融機関があらゆる金融犯罪を未然に検知・防止するために今後取り組みたい…（続きは、Premium Loungeにてお楽しみください。）

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▼『金融機関と政府の包括的な金融犯罪対策を支援』

国内外の金融サービスの多様化や電子マネーおよびインターネット商取引による決済サービスの拡大を背景に、金融犯罪の増加および多様化がメディアで取り上げられるようになってきた。SAS は、不正検知、アラート生成、アラート管理、ケース・マネジメントなど、多くの機能から構成されるEnterprise Fraud and Financial Crimesを世界中の金融機関に提供することで、金融犯罪に立ち向かおうとしている。本稿では、SASを使って金融犯罪対策業務を最適化する金融機関の事例を交えながら、SASソリューションの特長や利用後に期待できるメリットについて…（続きは、Premium Loungeにてお楽しみください。）

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	▼『SAS 9.3』 次世代の問題解決に対応したSAS SAS 9.3では、従来のバージョンの方向性を受け継ぎながら、「ビッグデータ」を管理および処理する機能、SAS Analyticsで高度な洞察をより迅速に引き出す機能、IT部門が業務部門に対してSAS環境の導入展開／設定／管理をより効果的に提供できるよう支援する機能が特に強化されています。本資料ではSAS9.3で追加および強化された機能について解説します。
	▼『SAS Enterprise GRC』 全社規模連携で確かな信用を構築 SAS Enterprise GRCは、リスク・エクスポージャーとその開示を早期的かつ体系的に管理することで、全社的にガバナンスと信用を強化します。法律、規制、ポリシーへの違反の検知と防止を支援するほか、企業戦略を自社のリスク管理方針、主要なステークホルダーの期待、対外的な責務などと確実に連携できるように支援します。
	▼『SAS Enterprise GRCが提供するエンタープライズ監査機能』 監査／保証業務において直面する重要な課題を解決 SAS Enterprise GRCのエンタープライズ監査機能は、監査の実行から完了、報告書作成まで監査計画のすべての要素をスムーズに連携させます。また内部監査に対するリスクベースド・アプローチをサポートしており、内部監査業務の効率性、一貫性、カバー範囲の向上に貢献します。

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企業においてはここ近年、年50%以上データが増えていると言われています。データ量が増大する理由として、いわゆるテキストデータから、画像や音声などのデータまで、個々のデータサイズが拡大していることや、ソーシャルメディアなど、インターネット上にあるデータを知見として活用するなどのトレンドなどがあります。

しかし、自分たちの周りを見てみると、用途をはっきり決めずにとりあえず保存しておくデータが多くあります。この容量が積み重なって、確実に企業に存在するデータが増大しているのも一方で事実です。分析を活用し武器としている企業の多くは、取得、保有するデータの価値評価をある程度行い、過去データも含め、取捨選択を明確に行っている場合が多いと聞きます。

データ管理のためのコストでなく、データを思い切って整理し、新しい情報を取り込むことに投資する。ビッグデータの時代、一番大切なことは、データの価値を企業として、正しく理解することかもしれません。