アナリティクスの業務運用化 

データだけでは組織の推進力は生まれません。それを生み出すのは意思決定です。

 

データの発生から価値創出までのタイムラグを短縮

企業や組織ではビジネスに影響を与える様々な意思決定が日々刻々と行われています。アナリティクス駆動型の意思決定がもたらす向上効果は実証済みですから、様々な意思決定プロセスにアナリティクスを組み込めば、たとえ1日に行う意思決定が数千回、数百万回にのぼるとしても、毎回、最適な選択を行えるようになります。これを実現するには大規模な「アナリティクスの業務運用化」が不可欠ですが、SASは、お客様がデータサイエンスの取り組みから確実かつ迅速に価値を創出できるように、このラストマイル(最終工程)の踏破をお手伝いできます。

ご存じですか?

多くの組織がパワフルな分析モデルを作成していますが、そのほとんどは、「モデルの業務運用化」という最終工程に苦戦していることが理由で、“日の目を見る” ことができていません。  

<50%

最良モデルが業務実装にまで至るケースは50%未満

90%

モデルの90%は業務実装に3ヶ月以上かかっている

44%

モデルの44%は本稼働までに7ヶ月以上かかっている

アナリティクスの業務運用化

課題

アナリティクスを業務運用化する段階で苦戦している企業や組織は少なくありません。これは、アナリティクス、IT、ビジネスにまたがってリソースを調整するための構造化されたプロセスが欠如していることが原因です。

  • 手作業のプロセスがスケーラビリティを制限している
  • モデルのパフォーマンスを自動的にモニタリングできない
  • 本稼働を開始する前に、データからの特徴量生成を手作業でリワークしなければならない
  • 統合テクノロジーが存在しないため、「ディスカバリー」フェーズと「デプロイメント」フェーズの連携が不可能
  • モデルを業務実装するためには、手作業で別のプログラミング言語に再コーディングしなければならない
  • モデルが複雑すぎて大規模に実行することができない
  • モデルが陳腐化しても、再トレーニングはほとんど実施しない
  • ガバナンスと文書化の欠如/不足がリワークの発生につながっている

アナリティクスの業務運用化が必要な理由

アナリティクスのラストマイルを克服すれば、より大きなビジネス価値をより迅速に創出することが可能に

アナリティクスの業務運用化の概要グラフィック

企業や組織はここ数年、アナリティクスの取り組みに資金をつぎ込んできましたが、採算が取れているケースがあまりに少なすぎます。これは、ラストマイルの段階で頓挫してしまい、モデルを本稼働環境に組み込めていないことが理由です。データ駆動型の意思決定を大規模に実現するためには、アナリティクス・ライフサイクルを高度なレベルで回しながら、それを意思決定サイクルと連携させなければなりません。SASは、お客様がアナリティクスへの投資から真の価値を創出できるように、悪循環の打破とラストマイルの踏破をお手伝いすることができます。

図の左右にある矢印を使うとプレゼンテーションをスクロールできます

アナリティクスの業務運用化
ModelOpsでアナリティクス・ライフサイクルを加速

アナリティクス・ライフサイクルのグラフィック

アナリティクス・ライフサイクルを加速および規模拡大するためには、IT部門とアナリティクス・チームのコラボレーションが必要不可欠です。この協働態勢を構築するために役立つのが、ModelOpsと呼ばれるアプローチです。アプリケーション開発の分野ではDevOpsがコラボレーションを促進しますが、それと同様の効果が得られます。アナリティクスにModelOpsアプローチを採用すると、分析モデルの開発と業務実装を円滑に効率よく継続的に行えるようになります。SASは、お客様がアナリティクスへの投資から確実かつ迅速に価値を創出できるように “ModelOps文化” を構築および実現する取り組みをお手伝いすることができます。

アナリティクスの業務運用化

アナリティクスの業務運用化 - 「ディスカバリー」フェーズのグラフィック

モデルの開発

アナリティクス・ライフサイクルの「データ」フェーズと「ディスカバリー」フェーズで得られる洞察は潜在価値を明らかにしますが、それらの洞察に基づき実践行動を取らないかぎりその価値は現実化されません。また、単に価値を現実化するだけでなく、その価値を繰り返し大規模に創出できるようにすることが重要です。   

SASがご支援する内容

データ

SASのソリューションでは、信頼性の高いソースにアクセスして事実上あらゆるデータを収集・統合し、プライバシー保護標準やセキュリティ標準に準拠させることができます。 

モデルの構築

デプロイメント(業務実装)のシナリオまでを考慮した統合プラットフォーム上で、SAS言語または好みのオープンソース言語を用いてモデルを構築できるため、様々なリワークを回避することができます。    

アナリティクスの業務運用化

アナリティクスの業務運用化 -モデルの「デプロイメント」フェーズ

モデルのデプロイメント

「デプロイメント」(業務実装)は、アナリティクスの業務運用化のプロセスの中で最も過小評価されているフェーズの1つです。このフェーズには、時間/データ/テクノロジー/プロセスに関する投資対効果(ROI)を飛躍的に向上できる可能性が秘められています。ただしそのためには、モデルのデプロイメントを実現および促進するためのツールやプロセスを整備する必要があります。SASはモデルの迅速な本稼働化をお手伝いできます。また、本稼働の開始後は、時の経過とともにモデルの実効性が低下していきますが(例:不適切なレコメンデーションを提示するようになる)、SASのソリューションは、モデルを自動的かつ継続的にモニタリングする機能や、パフォーマンスが低下した場合に再トレーニングを実施するための機能を完備しています。 

SASがご支援する内容

モデルのデプロイメントの迅速化・容易化

SAS Platformは、自動化を駆使してモデルをあらゆる環境に迅速にデプロイし、取り組みの進捗ペースと俊敏性を大幅に高められるように支援します。また、SASのソリューションではモデルを一度作成すれば、あらゆる環境にデプロイすることができ、環境別に追加のテストを行う必要がないため、多大な時間を節約できます。

モデルのガバナンス

SASのソリューションはモデルガバナンス機能を標準搭載しているため、どのプログラミング言語でモデルを作成したかを問わず、モデル開発プロセス全般が迅速化します。また、モデルやデータに対する変更操作を追跡管理するリネージ機能により、組織内のアナリティクス・プロセス全体にわたって整合性やコンプライアンスが確保されます。

モデルのモニタリングと改良

SAS Platformはモデルを開発当初から利用段階、廃止段階まで一貫して追跡管理します。モデルは時間の経過に沿って自動的にモニタリングされ、期待どおりのパフォーマンスを維持しているどうかかがチェックされます。モニタリング機能は、モデルがどのプログラミング言語で作成されたかを問わず、全てのモデルに適用されます。

アナリティクスの業務運用化

アナリティクスの業務運用化 - 「意思決定」フェーズのグラフィック

意思決定

「モデルを本番環境に実装したら終わり」ではありません。SASは、お客様がラストマイルを踏破できるように、アナリティクス・ライフサイクルを意思決定プロセスに連携させる取り組みもお手伝いします。このフェーズが完了すると、適切なアナリティクス駆動型の意思決定を適切なタイミングで実行し、毎回、目覚ましいビジネス価値を創出できるようになります。

SASがご支援する内容

意思決定管理

SASのソリューションでは意思決定の設計、管理、ガバナンスを行うことができます。意思決定のテスト、変更管理、分析駆動型ルールによる監査と検証、全ての意思決定フロー/ビジネスルール/意思決定コンポーネントにまたがる完全なバージョン管理、といった機能を標準搭載しています。

ビジネスルールと分析モデルの実行

複数の部署やシステムの管理下にある全ての必要なビジネスプロセス、データセット、ルール、分析モデルを取りまとめ、単一の意思決定エンジンに組み込むことができます。

大量インタラクションの自動化

SASのソリューションでは大量のインタラクションを自動化できます。毎秒数百万イベントを取り込みながら、毎秒5,000件以上のリアルタイム・インタラクションに関する意思決定を処理し、1トランザクションあたり10ミリ秒未満というレスポンスタイムを実現できます。

SAS® でアナリティクスを業務運用化している組織の例

Lockheed Martin のロゴ
Lockheed Martin のロゴ

アナリティクスの業務運用化にSASを選ぶ理由

エンタープライズ・レベルのスケーラビリティを実現

  • 大規模な処理でも安定して動作するように設計された単一のハイパフォーマンス・エンジンを用いて、SASおよびオープンソースのモデルを実行・管理することが可能
  • どこにでも展開できるポータブルなコードを用いて、ワークフロー全体にわたりプロセス実行を自動化することが可能
  • モデルの業務実装を迅速化し、アナリティクス投資のROIを高めることが可能 
  • チャンピオン/チャレンジャー方式のテストにより、プログラミング言語を問わず最良モデルを判断することが可能  

モデルの実効性と陳腐化をモニタリング

  • モデルのパフォーマンスに関する定型分析を作成し、モデルの健全性を継続的にモニタリングすることが可能
  • 最適なパフォーマンスを維持するためにモデルを再トレーニングする取り組みを加速することが可能

アナリティクス資産のガバナンスを一元管理

  • 組織全体を対象にして、データやモデルへのユーザーアクセスを管理することが可能
  • 業務環境への組み込みが正しく行われているかをチェックするために、モデルの履歴情報(例:利用状況やパフォーマンス)を追跡管理することが可能

アナリティクスを意思決定プロセスに統合することが可能

  • 絶えず変化する市場状況やビジネス目標に対して定常的に順応していくことが可能
  • リアルタイムに匹敵する速度でモデルを実行し、“決定的な瞬間” における最良の意思決定を駆動することが可能 
  • 動的なデータ、エッジ上のデータ、蓄積されたデータのどれを利用する場合でも、アナリティクス駆動型の意思決定を大規模に実行することが可能 

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