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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

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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。

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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

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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

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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

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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

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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

Mail

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

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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

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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。