【Oracle Cloud ウェビナー】【入門編】はじめてのOracle Analytics Cloud[+最新情報]

Oracle Cloudウェビナー日本オラクル株式会社 2024年7月17日【入門編】はじめてのOracle Analytics Cloud[+最新情報]

本日のアジェンダ 2 Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates セッション
Oracle Analytics Cloudとはサービス概要 Oracle Analytics Cloudの特徴セルフサービスBI機能/エンタープライズBI機能/拡張分析機能日本オラクル株式会社クラウド・エンジニアリング統括 CoE本部 Autonomous & Analyticsソリューション部中牧正明 Oracle Analytics Cloud最新情報最新導入事例/今後の新機能/価格およびリソース情報日本オラクル株式会社事業戦略統括事業開発本部井上聖吾 Q&A

Agenda 1 セルフサービスAnalytics 1 Oracle Analytics Cloud サービス概要 2 デモンストレーション
2 エンタープライズAnalytics 4 Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates

包括的なAnalyticsプラットフォーム • 業務担当者によるセルフサービスAnalytics • マネジメント層に求められるエンタープライズAnalytics AI/機械学習テクノロジーを活用した拡張分析機能 • システム組み込み型のAI/機械学習テクノロジーの活用 • Oracle
Analytics Cloudがユーザーに代わってデータを可視化・分析スマートでハイパフォーマンスなデータ分析基盤 • Oracle Autonomous Data Warehouseとの連携で実現する運用のスマート化とハイパフォーマンス • アクセス制御および行列レベルのデータ制御 1992年 (旧Hyperion社) OLAP Cube初出荷 Oracle Exalytics (BI専用H/W) Oracle Business Intelligence 10g Oracle Business Intelligence 11g Oracle Business Intelligence 12c Oracle Analytics Cloud Oracle Analytics Server Oracle Analytics Cloud 30年以上にわたる積極的な開発投資と販売 6 Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates

包括的なAnalyticsプラットフォーム • 業務担当者によるセルフサービスAnalytics • マネジメント層に求められるエンタープライズAnalytics AI/機械学習テクノロジーを活用した拡張分析機能 • システム組み込み型のAI/機械学習テクノロジーの活用 • Oracle
Analytics Cloudがユーザーに代わってデータを可視化・分析スマートでハイパフォーマンスなデータ分析基盤 • Oracle Autonomous Data Warehouseとの連携で実現する運用のスマート化とハイパフォーマンス • アクセス制御および行列レベルのデータ制御 1992年 (旧Hyperion社) OLAP Cube初出荷 Oracle Exalytics (BI専用H/W) Oracle Business Intelligence 10g Oracle Business Intelligence 11g Oracle Business Intelligence 12c Oracle Analytics Cloud Oracle Analytics Server Oracle Analytics Cloud 30年以上にわたる積極的な開発投資と販売クエリーツール Enterprise BI機能 [全体最適] Self Service BI機能 [個別最適] AIを用いた分析機能拡張分析機能 7 Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates

Oracle Analytics Cloud ～サービス概要～セルフサービス Analytics エンタープライズ Analytics
Oracle Analytics Cloud 業務担当者による ”セルフサービスAnalytics“ からマネジメント層に求められる ”エンタープライズAnalytics“ までカバーした包括的なAnalyticsプラットフォーム 8 Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates

2種のアナリティクスは別の目的で利用されるものであり、目的に応じて使い分ける必要があるエンタープライズ・アナリティクスとセルフサービス・アナリティクスの関係性特性セルフサービス・アナリティクスエンタープライズ・アナリティクスデータの種類社外データも含む多様なデータ社内データ（DWH）データの利用タイミング課題や疑問に応じて随時
業務遂行の一部として日次、月次などデータの管理原則として個人が管理 IT部門が管理データの利用目的仮説検証や課題発見事業の推移や現状を確認データの準備ビジネスユーザー（一部IT部門） IT部門データの表現（利用）方法ビジュアルに比較や相関を見る過去からの推移や一覧で見るデータ活用のターゲット一部のビジネスユーザー全社 9 Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates

エンタープライズ・アナリティクスとセルフサービス・アナリティクスの関係性課題発見・仮説検証を目的とするセルフサービス・アナリティクスと、KPIモニタリングを目的とするエンタープライズ・アナリティクス柔軟性・迅速性堅牢性・データ一貫性セルフサービス・アナリティクス領域エンタープライズアナリティクス領域確実で正確なデータのレポーティングと分析迅速で、柔軟な分析
トレードオフの関係 10 Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates

Oracle Analytics Cloud：概要図 Oracle Analytics Cloud メタデー
タデータセットデータソースエンタープライズ Analytics エンタープライズ Analytics データベースファイルセルフサービス Analytics セルフサービス Analytics 11 Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates

Oracle Analytics Cloud ～主な機能～ Oracle Analytics Publisher レポーティング
Oracle Smart View for Office Office連携 Oracle Analytics Mobile モバイルアプリ Professional Enterprise Enterpriseのみ Oracle Analytics Answers 自由分析エンタープライズ・レポーティングツール高度にフォーマットされた様々なタイプのドキュメントを自動生成および配信複数の宛先へ定期配信することも可能 Officeアドインツール使い慣れたOffice製品 (Excelなど) から Oracle Analytics Cloudにアクセス既存レポートの参照・編集、新規レポートの作成が可能 Webブラウザベースの自由分析・検索機能非定型なニーズに対する分析・検索レポートを作成豊富なコンポーネントで様々な分析・検索が可能 iOS/Android対応のモバイルアプリ外出先からでも手軽に素早くOracle Analytics Cloudにアクセス Oracle Analytics Delivers 警告配信 Data Visualization セルフサービス Oracle Analytics Interactive Dashboards ダッシュボード多彩な表現力でビジネスの状況を素早く直感的に把握条件付書式 (KPI) など様々な情報を効果的に提供アクセスした担当者のロールを自動判別してパーソナライズされたダッシュボードの提供メールやダッシュボードなど複数チャネルを介したプッシュ型の情報発信機能しきい値設定により計画値との乖離や異常値を検知してビジネスの変化を素早くキャッチデータの可視化 • 40種類以上の豊富なチャート • ユーザーフレンドリーな直感的な操作性データの準備・加工 • 50種類以上の豊富なデータソース接続 • データセットの結合や加工処理をフロー形式で提供拡張分析機能 • システム組み込み型のAI/機械学習テクノロジーの活用 • Oracle Analytics Cloudがユーザーに代わってデータを可視化・分析 12 Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates

【組織別】Oracle Analytics Cloud ～企業内における活用例～ Oracle Analytics Cloudは企業内における様々なシーンで活用可能セルフサービス
マネジメント層本部スタッフオペレーション業務部門業務担当者セルフサービスセルフサービスモバイルアプリモバイルアプリダッシュボードレポーティング自由分析 Office連携 Enterpriseのみ Professional Enterprise モバイルアプリマネジメント層向けダッシュボード ⚫ 全社状況の見える化 ⚫ 各事業領域の進捗確認 • 経営ダッシュボード • セグメントKPI • 簡易分析パワーユーザーによる自由分析 ⚫ 各事業領域の詳細分析 ⚫ 定型・不定型レポートの作成 • 自由分析 • 詳細分析 • レポーティング • 不定型レポート (Excel) 業務ダッシュボード ⚫ 業務状況の見える化 ⚫ 各業務領域の進捗確認 • 業務ダッシュボード • 業務KPI • 自由分析 • 詳細分析業務分析によるインサイトの獲得 ⚫ 業務状況の見える化 ⚫ 各業務領域の進捗確認 ⚫ 業務分析・インサイトの獲得 • 業務ダッシュボード • 業務KPI • 自由分析 • 詳細分析ダッシュボードレポーティング自由分析 Office連携ダッシュボードレポーティング自由分析 Office連携ダッシュボード警告配信レポーティング例) 経営ダッシュボード例) 各事業領域の詳細分析例) 業務ダッシュボード例) 各業務領域の進捗確認 13 Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates

システム部門へ依頼基幹システム各種アプリケーション Enterprise BI Self Service BI 基幹システム各種アプリケーション
AI・機械学習ライトユーザー [参照] 【用途別】利用者から見たデータアクセス課題データサイエンティストパワーユーザー [分析] 14 Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates データ活用におけるボトルネック

システム部門へ依頼基幹システム各種アプリケーション Enterprise BI Self Service BI 基幹システム各種アプリケーション
AI・機械学習ライトユーザー [参照] 【用途別】利用者から見たデータアクセス課題データサイエンティストパワーユーザー [分析] データアクセスを集約 15 Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates

セルフサービスAnalytics (Professionalエディション) セルフサービス Analytics ① データの可視化 ③ データの準備・加工 ④ 拡張分析機能
② データソース接続 ⑤ その他の分析機能 17 Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates

① データの可視化【 Data Visualization 】 40種類以上の豊富なチャートユーザーによるインサイトの獲得を強力に支援 18 Copyright
© 2024, Oracle and/or its affiliates セルフサービス Analytics

① データの可視化【 Data Visualization 】ユーザーフレンドリーな直感的な操作性簡単なマウス操作による最少ステップでのデータの可視化 19 Copyright
© 2024, Oracle and/or its affiliates セルフサービス Analytics 簡単なマウス操作でその他のチャートも選択可能標準搭載されているチャートは40種類以上可視化・分析したい対象データをキャンバス上にドラッグ&ドロップ Oracle Analytics Cloudが各データの属性を自動検証し、最適なチャートを自動判定および可視化【自動ビジュアライゼーション】

② データソース接続【 Data Source Connectivity 】 50種類以上の豊富なデータソース接続 20 Copyright
© 2024, Oracle and/or its affiliates セルフサービス Analytics 参考) 「Supported Data Sources」 https://docs.oracle.com/en/cloud/paas/analytics-cloud/acsds/supported-data-sources.html 標準搭載されているデータソース接続は 50種類以上ドラッグ&ドロップによるExcelファイルの簡単アップロード

③ データの準備・加工【 Data Preparation 】フロー形式によるデータの準備・加工【データ・フロー機能】
直感的な操作性でIT部門を頼らずに業務担当者自らデータを準備・加工 21 Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates セルフサービス Analytics 参考) 「Create Datasets Using Data Flows」 https://docs.oracle.com/en/cloud/paas/analytics-cloud/acubi/create-datasets-using-data-flows.html 様々なデータソースからデータを追加して結合可能加工したデータをデータセットとして保存業務担当者が自らの判断軸で自ら厳選したデータを可視化・分析「+」をクリックしてデータ・フロー・ステップを選択・追加標準搭載されているデータ・フロー・ステップは25種類以上データ・フロー内で機械学習モデルのトレーニングや適用も可能

④ 拡張分析機能【 Augmented Analytics 】システム組み込み型のAI/機械学習テクノロジーの活用 Oracle Analytics Cloudがユーザーに代わってデータを可視化・分析
22 Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates セルフサービス Analytics システム組み込み型の AI/機械学習テクノロジーの活用 Oracle Analytics Cloudがユーザーに代わってデータを可視化・分析自動ビジュアライゼーションデータの解説データの拡充データ品質のプロファイリング予測分析 Oracle Analytics Cloud 拡張分析機能

23 Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates セルフサービス Analytics 自動ビジュアライゼーションデータ品質のプロファイリングデータのバラツキを事前に把握してデータ品質の向上を支援可視化・分析したい対象データをキャンバス上にドラッグ&ドロップ Oracle Analytics Cloudが各データの属性を自動検証し、最適なチャートを自動判定および可視化【自動ビジュアライゼーション】 Oracle Analytics Cloudrがデータセット内の各データを自動探索してデータ品質をプロファイリング例) 欠落または Null: 17%

24 Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates セルフサービス Analytics データの拡充 Oracle Analytics Cloudがデータセット内の各データを自動探索してデータの拡充シナリオを複数リコメンド (例: クレジットカード番号の難読化など) 拡充シナリオをクリックするとデータの一括変換が行われ、ユーザーによるデータの拡充を強力に支援データを選択するとデータの拡充シナリオを複数リコメンド拡充シナリオをクリックするとデータの一括変換が行われ、ユーザーによるデータの拡充を強力に支援

25 Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates セルフサービス Analytics データの解説 Oracle Analytics Cloudがデータの特性を自動診断してユーザーにチャートと日本語テキストで解説【ワンクリックExplain機能】異常値の解説もあり、ユーザーによるインサイトの獲得を強力に支援解説を希望するデータを選択右クリックのメニューから「データの説明」をクリックデータの特性を自動診断して基本要素をチャートと日本語テキストで解説最適なチャートも複数リコメンドデータの異常値もチャートと日本語テキストで解説ユーザーによるインサイトの獲得を強力に支援

26 Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates セルフサービス Analytics 予測分析 Oracle Analytics Cloudが実績データを基にユーザーに可視化された予測分析を提供トレンド線や基準線も追加でき、ユーザーによるインサイトの獲得を強力に支援右クリックのメニューから「統計の追加」で「予測」をクリック実績データを基に可視化された予測分析を提供メニューからトレンド線の追加も可能

⑤ その他の分析機能より洗練されたビジュアライゼーション 27 Copyright © 2024, Oracle and/or its
affiliates セルフサービス Analytics イメージ背景とヒートマップレイヤーセルフサービス・カラーマネジメント Mapboxインタラクション Mapboxライブラリで選択されたポイントと地図が連動可能柔軟で高性能なマッピング・エクスペリエンスを提供 JPEGなどのイメージ・データに対して緯度・経度情報を設定可能ヒートマップ・レイヤーと重ね合わせより洗練されたビジュアライゼーションを提供セルフサービスのしきい値設定によりカスタマイズされたビジュアライゼーションを提供データの変化を色の変化でビジュアルに捉えてビジネス上の迅速な意思決定を支援

⑤ その他の分析機能サービス連携やプラグインによる高度な分析 28 Copyright © 2024, Oracle and/or its
affiliates セルフサービス Analytics プラグインを活用したグラフ分析 Oracle DatabaseまたはOracle Autonomous Data Warehouse上のOracle機械学習モデルの活用グラフ構造の形式で要素間の複雑な関係を可視化最短経路やノードランク、ホップ数の算出が可能 ※Oracle DatabaseまたはOracle Autonomous Data Warehouseに接続してデータ・フロー内で実行データ・スコアリングはデータベースで実行され結果もデータベースに出力大規模データの取り扱いも可能に ※Oracle DatabaseまたはOracle Autonomous Data Warehouseに接続してデータ・フロー内で実行 Oracle DBまたはADWの接続を選択登録されている機械学習モデルを選択・登録

エンタープライズAnalytics (Enterpriseエディション) 30 Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates
エンタープライズ Analytics ① ダッシュボード (※) モバイルアプリはProfessionalエディションでも利用可能 ⑤ Office連携 ④ 自由分析 ② 警告配信 ⑥ モバイルアプリ (※) ③ レポーティング ⑦ セマンティック・モデル

① ダッシュボード【 Oracle Analytics Interactive Dashboards 】豊富な機能と多彩な表現力でビジネスの状況を素早く直感的に把握 31
Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates エンタープライズ Analytics 【タブ形式ダッシュボード】多くの情報を効率良く提供【プロンプト】検索条件をユーザーが指定【実績速報・お知らせ】検索結果を文字で表示【フォルダ】定型レポートのリンクをフォルダ形式で表示【トレリスグラフ】高頻度グラフによりデータの傾向を素早く把握【予測分析】過去のデータを基に将来のデータを予測【アラート】しきい値設定により計画値との乖離や異常値を検知し、メールやダッシュボードなど複数チャネルを介してユーザーに警告配信するプッシュ型の情報発信機能【ヒート・マトリックス】値の大きさにより背景色の濃淡を自動的に表現。情報の見逃しを防止【条件付き書式 (KPI) 】条件設定によるアイコン変更例) 達成率: 100%未満 → 赤【ビューの切り替え表示】複数ビュー (テーブル、ピボットなど) を準備してドロップダウンリストから切り替え

② 警告配信【 Oracle Analytics Delivers 】メールやダッシュボードなど複数チャネルを介したプッシュ型の情報発信機能しきい値設定により計画値との乖離や異常値を検知してビジネスの変化を素早くキャッチ 32
Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates エンタープライズ Analytics メールでの警告受信イメージダッシュボードでの警告受信イメージダッシュボードにて『 🔔アラート』がハイライトされレポート内では計画値との乖離や異常値を検知した値を色で強調表示ビジネスの変化を素早くキャッチ週次や月次レポートなど定期スケジューラーとしても配信可能

Oracle Analytics Publisher ③ レポーティング【 Oracle Analytics Publisher 】
エンタープライズ・レポーティングツール高度にフォーマットされた様々なタイプのドキュメントを自動生成および配信 33 Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates エンタープライズ Analytics (※) 「Select Output Formats」 https://docs.oracle.com/en/cloud/paas/analytics-cloud/acpmr/configure-layouts-using-list-view.html#GUID-3487B3C6-5048-4C8C-AFCB-35CA22266CA6 レポーティング・アーキテクチャデータソース配信メールプリンタリポジトリ eコマース出力フォーマット (※) 複雑な多段組レポート (請求書、財務諸表、出荷ラベルなど) XML レポーティングツール • Webブラウザまたはデスクトップツール (Oracle Analytics Publisher Desktop) を使用したレイアウトデザイン • 豊富なレイアウトテンプレート • 複数のデータソースからデータをクエリ • ダイナミックなフォントおよび言語置換 • 複数の宛先へ定期配信 • 強力で高いスケーラビリティ PDF Excel XML PPT RTF/DocX HTML EDI&ETF CSV

④ 自由分析【 Oracle Analytics Answers 】 Webブラウザベースの自由分析・検索機能非定型なニーズに対する分析・検索レポートを作成。豊富なコンポーネントで様々な分析・検索が可能 34
Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates エンタープライズ Analytics 豊富なコンポーネントグラフの追加およびレイアウトピボット表の作成豊富なコンポーネントにより様々な角度で分析・検索が可能分析・検索対象のサブジェクトエリア分析・検索の実行 ※「結果」タブクエリの定義画面にて、分析・検索対象のデータを選択。必要に応じてフィルタを設定

⑤ Office連携【 Oracle Smart View for Office 】 Officeアドインツール。使い慣れたOffice製品
(Excelなど) からOracle Analytics Cloudにアクセス既存レポートの参照・編集、新規レポートの作成が可能 35 Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates エンタープライズ Analytics 新規レポートの作成既存レポートの参照・編集 • Oracle Analytics Cloud上にあるレポートやダッシュボードの活用 • 作成済みビューのインポート (表、ピボット・テーブルおよびグラフ) • 編集可能なオブジェクト • ビューのリフレッシュ機能 • Oracle Analytics Cloud上にあるメタデータやデータソースの活用 • ビュー・デザイナーを活用したアドホック・ビューの作成 • 作成済みレポートはOffice形式で保存 • ビューのリフレッシュ機能参考) 「Smart View for Office」 https://docs.oracle.com/en/applications/enterprise-performance-management/index.html

⑥ モバイルアプリ【 Oracle Analytics Mobile 】 (※) モバイルアプリはProfessionalエディションでも利用可能 iOS/Android対応のモバイルアプリ
外出先からでも手軽に素早くOracle Analytics Cloudにアクセス 36 Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates エンタープライズ Analytics iOS/Android対応のモバイルアプリ • Oracle Analytics Cloud上にあるダッシュボードやレポートの閲覧および操作 • レンダリングされたコンテンツ (専用サーバーやレポートの作り直しは不要) Apple App Store/Google Playストアからインストール参考) 「Using Oracle Analytics for Android and iOS」 https://docs.oracle.com/en/cloud/paas/analytics-cloud/aaios/index.html

⑦ セマンティック・モデル【 Semantic Model 】ユーザーによるデータの活用を優しくするために、活用するデータを構造化 (モデル化) したもの 37
Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates エンタープライズ Analytics 検索先データソースデータ活用ユーザー A部門のユーザー B部門のユーザー C部門のユーザーセマンティック・モデルお客様のビジネス構造に合わせて、データを整理整頓例) 売上関連のデータユーザーにとって分かりづらいデータの塊ユーザーのデータ活用用途に合わせて、データを整理整頓例) A部門向けのデータ aaaaaaaaaaaaaa zzzzzzzzzzzzzzzz xxxxxxxxxxxxxx bbbbbbbbbbbbb yyyyyyyyyyyyyy cccccccccccccccc ……… ……… 売上関連のデータ経費関連のデータ aaaaaaaaaaaaaa bbbbbbbbbbbbb cccccccccccccccc zzzzzzzzzzzzzzzz xxxxxxxxxxxxxx yyyyyyyyyyyyyy A部門向け aaaaaaaaaaaaaa zzzzzzzzzzzzzzzz B部門向け xxxxxxxxxxxxxx aaaaaaaaaaaaaa bbbbbbbbbbbbb 論理層物理層プレゼンテーション層アクセス・コントロール可

⑦ セマンティック・モデル【 Semantic Model 】ユーザーによるデータの活用を優しくするために、活用するデータを構造化 (モデル化) したものエンタープライズ
Analytics 検索先データソースデータ活用ユーザー A部門のユーザー B部門のユーザー C部門のユーザーもしセマンティック・モデルがなかったら… ユーザーにとって分かりづらいデータの塊 aaaaaaaaaaaaaa zzzzzzzzzzzzzzzz xxxxxxxxxxxxxx bbbbbbbbbbbbb yyyyyyyyyyyyyy cccccccccccccccc ……… ……… A部門向け aaaaaaaaaaaaaa zzzzzzzzzzzzzzzz B部門向け xxxxxxxxxxxxxx aaaaaaaaaaaaaa bbbbbbbbbbbbb 物理層何だ、このデータの塊は。。必要なデータはどこだ。。それらしきデータはやっと見つかったけど、あまりにも手間と時間がかかる。。何だか抜け漏れがありそう。。 Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates 38

39 Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates 膨大に増え続けるデータ量どのデータを信頼してよいか分からない
必要なデータがどこにあるか分からないデータに基づく迅速な意思決定が困難な時代

膨大に増え続けるデータ量どのデータを信頼してよいか分からない必要なデータがどこにあるか分からないデータに基づく迅速な意思決定が困難な時代データに基づく迅速な意思決定を支援する仕組みセマンティック・モデル Copyright © 2024,
Oracle and/or its affiliates 40

株式会社壱番屋 Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates 43 PC･タブレットから素早く帳票閲覧
データドリブンな店舗運営へ経営層・FCオーナー・社員が活用する全社データ活用基盤食を通じたサービスで世界に笑顔を届けるため、 POSシステムおよび入出荷システムのデータ活用基盤をOracle Cloud Infrastructureで刷新 Excelを使用しない設計で作業効率200％向上「20年以上前に導入した旧DWHではExcelでの加工が必須で、 1,200店舗の各種指標を揃えるだけで相当な時間を要していました。POSシステムと基幹システムの刷新に併せてOracle Autonomous Data WarehouseならびにOracle Analytics Cloudを導入することで必要なデータは全て即時閲覧が可能となりました。」株式会社壱番屋 DX推進部平岡宥二氏

顧客事例: 株式会社壱番屋システム構成イメージ分析イメージ利用サービス • Oracle Autonomous Data Warehouse
(ADW) • Oracle Analytics Cloud (OAC) 導入パートナー • 株式会社クロスキャット 44 Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates 株式会社壱番屋 • “ココイチ”の愛称で親しまれるカレー専門店「カレーハウスCoCo壱番屋」などの店舗運営およびフランチャイズ展開。日本国内で1,225店舗、アメリカ、タイ、中国など世界各国でも216店舗を展開 (2024年4月末現在) 導入背景 • 店舗POSシステムの刷新にあたり、データ活用基盤の刷新を検討 • 旧DWHは、一部の社員しか利用できず、社員および各店舗に対して情報共有するためには、Excelでの加工と配布が必要で、作業負荷が高く、また、情報の鮮度が低かったり、情報量が少ないケースもあり、データ活用に支障があった導入効果 • 全社データ活用基盤として、OACで全社ポータルサイトを構築したことにより、これまでExcelでは実現できなかった速報値の提供や地図・グラフを活用したビジュアルな表現で必要な情報を専門知識を持たない社員まで展開が可能になった • PC･タブレットから素早く帳票閲覧、データドリブンな店舗運営を支援 • ADWに付帯のOracle APEXを利用することで、マスターデータ更新や予実管理入力、インフォメーションの登録などを行い、情報鮮度を向上 • Excel編集作業がなくなり、情報共有の作業効率が200％改善食を通じたサービスで世界に笑顔を届けるため、POSシステムおよび入出荷システムのデータ活用基盤を Oracle Cloud Infrastructureで刷新 POSシステム入出荷システム Oracle Autonomous Data Warehouse Oracle Analytics Cloud 全社ポータルサイト Oracle APEX マスターデータ更新予実管理入力インフォメーション登録ほか PC or タブレット

顧客事例: SBI損害保険株式会社様基幹業務を支える情報システムを刷新、オラクルのフルマネージドPaaSに統一し大幅な運用効率化を狙うシステム概要 • 自動車保険、がん保険、火災保険等、各種保険データを基にした膨大なレポートを日々基幹業務で活用 • 旧態化した既存オンプレミス環境では、旧Sybase IQ、SAP
BusinessObjects、Crystal Reportsなど、製品、サービス・フレームワーク、言語などが多岐にわたり煩雑なため、アーキテクチャの刷新と運用管理コストの大幅な改善が急務に • 繁忙期の高負荷に柔軟に対応し、高いレベルのセキュリティとコスト・パフォーマンスを両立するため、エンタープライズ要件に対応した基盤の実現を検討採用ポイント • フルマネージドPaaSにも関わらず、他社クラウドサービス(IaaS)と比較して見積額が約10%低く、また、様々な要件に対しシングル・ベンダー(オラクル)で対応、統一でき、運用管理コストの大幅な削減が見込まれる • 従来はピーク時に合わせたサイジングのため余剰リソースが発生していたが、 ADWのオートスケーリング機能によりCPUやメモリの自動増減が可能となり、平常時は月末ピークの 1/3 の従量課金とするなどリソースの最適化が図れる • これまでユーザー(企画や営業部門)からの依頼の度にシステム部門にて SQLを作成、データ抽出を行い、多くの煩雑な作業が発生していたが、 OCI DIやOACを導入することにより、分かりやすいインターフェイスでユーザー主導によるデータの取り扱いが可能となり、社内におけるデータ利活用を推進システム構成イメージ利用予定サービス • Oracle Autonomous Data Warehouse (ADW) • Oracle Analytics Cloud (OAC) • OCI Data Integration (OCI DI) • Oracle Cloud Infrastructure (Compute, Object Storage) 導入パートナー • 株式会社クロスキャット 45 Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates ・・・など自動車(契約) 情報系DB 自動車(支払)DB がん基幹DB 団保基幹DB 火災基幹DB 基幹業務を支える各種データソース群 Oracle Autonomous Data Warehouse OCI Data Integration Oracle Analytics Cloud データ収集・連携データ蓄積データ閲覧・分析帳票出力情報システム

Press Release 伊藤園、Oracle Cloud Infrastructureでデータドリブンな営業活動を推進 46 Copyright © 2024, Oracle
and/or its affiliates https://www.oracle.com/jp/news/announcement/itoen-modernizes-data-platform-on-oracle-cloud-infrastructure-2024-05-30/

Oracle Cloud Infrastructure(OCI)：お客様活用事例 https://blogs.oracle.com/oracle4engineer/post/oci-customer-reference 47 Copyright © 2024, Oracle and/or
its affiliates データ分析基盤をOracle Autonomous Data Warehouseと Oracle Analytics Cloudへ移行 BIレスポンスタイムを最大60分の1に短縮しつつ年額費用を36％削減オカムラ様経理データ分析基盤の導入により、ビル別収支表などの帳票作成業務の効率化と経営層へのデータ・ビジュアライゼーションを活用した説明でビジネス上の迅速な意思決定を支援三井不動産ファシリティーズ様北海道地域共通ポイントカード「EZOCA(エゾカ)」の利用促進に向けて新たなデータ分析基盤にOracle Cloud を導入リージョナルマーケティング様

今後の新機能 49 Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates 今後提供予定
生成AIを活用したチャットベースのデータの探索と可視化・分析 AIアバターがまるであなた専属のニュース・キャスターのように最新のビジネス情報をアップデートアナリティクス・アシスタント AIアバター連携 ※2024年7月現在、日本語での読み上げ対応は確定しておりません。アップデートをお待ちください

Universal Credits(UC) User Per Month OCPU Per Hour Oracle Analytics
Cloud ～価格～選べる2つの課金体系(OCPU課金 or ユーザー課金) (※) インスタンス作成時に選択 53 Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates エディション価格一時停止中 Professional ¥150.542 15%課金 Enterprise ¥301.084 15%課金エディション価格一時停止中最少構成ユーザー数 Professional ¥2,240 通常課金 10 Enterprise ¥11,200 通常課金 10 • 設定可能ユーザー数: 10～3,000ユーザー • ユーザーがアクティブかどうかに関わらず、設定したユーザー数による課金 • ユーザーを削除した場合でも月内における最大ユーザー数で課金されます • 1OCPU: 非本番環境(テスト、開発およびトレーニングなどを目的とした環境) • 2OCPU以上: 本番環境参考) 「What's the Difference Between Production and Non-Production Environments」 https://docs.oracle.com/en/cloud/paas/analytics-cloud/acoci/create-services.html#GUID-7D6DB4EE-8DD5-44C5-9B6E-9FA847463A5F__NONPROD 参考) 「Oracle Cloud Services contracts」 https://www.oracle.com/contracts/cloud-services/ 2024年7月現在 ① CPU単位の課金 ② ユーザー単位の課金

Universal Credits(UC) User Per Month OCPU Per Hour Oracle Analytics
Cloud ～価格～選べる2つの課金体系(OCPU課金 or ユーザー課金) (※) インスタンス作成時に選択 54 Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates エディション価格一時停止中 Professional ¥150.542 15%課金 Enterprise ¥301.084 15%課金エディション価格一時停止中最少構成ユーザー数 Professional ¥2,240 通常課金 10 Enterprise ¥11,200 通常課金 10 • 設定可能ユーザー数: 10～3,000ユーザー • ユーザーがアクティブかどうかに関わらず、設定したユーザー数による課金 • ユーザーを削除した場合でも月内における最大ユーザー数で課金されます • 1OCPU: 非本番環境(テスト、開発およびトレーニングなどを目的とした環境) • 2OCPU以上: 本番環境参考) 「What's the Difference Between Production and Non-Production Environments」 https://docs.oracle.com/en/cloud/paas/analytics-cloud/acoci/create-services.html#GUID-7D6DB4EE-8DD5-44C5-9B6E-9FA847463A5F__NONPROD 参考) 「Oracle Cloud Services contracts」 https://www.oracle.com/contracts/cloud-services/ 2024年7月現在

Oracle Analytics Cloud ～価格～コスト比較(OCPU課金 vs ユーザー課金) ＜
サンプル＞サイジングの諸条件(ユースケースなど)を割愛し、シンプルにユーザー数(10/25/50)でコスト比較した場合＜設定シナリオ＞ • Professionalエディション • OCPU Per HourおよびUser Per Hourともに Annual Flex価格 • OCPU Per Hourは本番2OCUP • OCPU Per Hourの月換算時間(24時間 x 31日間 = 744時間) 55 Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates ユーザー数 OCPU Per Hour (本番: 2OCPU) User Per Month 10 ¥224,006.496 ¥22,400 25 ¥224,006.496 ¥56,000 50 ¥224,006.496 ¥112,000 【月額費用】詳細なサイジング ※ が不要な中小規模の導入(部門導入)に最適!! ※ User Per Monthにて内部的に割り当てられるOCPU数は非公開。なお、構成制限は以下 URLをご参照ください「How Many People Do You Expect to Use the Service?」 https://docs.oracle.com/en/cloud/paas/analytics-cloud/acoci/create- services.html#GUID-7D6DB4EE-8DD5-44C5-9B6E- 9FA847463A5F__USERS 2024年7月現在

<参考情報>Oracle Analytics Cloudのスケーリングについてニーズの変化に応じてサービスを停止させることなくOCPU数またはユーザー数をスケーリング可能 56 Copyright © 2024, Oracle and/or
its affiliates 参考) 「About Scaling」 https://docs.oracle.com/en/cloud/paas/analytics-cloud/acoci/administer-services.html#GUID-3483FDF5-A596-4B61-8E8E-A28D9450FF7E ユーザー数(User Per Month)の場合 OCPU数(OCPU Per Hour)の場合「1(non-production)～8OCPU」または「10～12OCPU」の間で 2OCPU単位でスケーリング可能 (注意事項) スケーリングの範囲には制限があり、その範囲を超える場合(例: 8OCPUから12OCPUへ)、インスタンスの再作成とコンテンツの移行が必要例えば、「10～400ユーザー」、「401～600ユーザー」の間でユーザー数をスケーリング可能 (注意事項) スケーリングの範囲には制限があり、その範囲を超える場合(例: 300ユーザーから500ユーザーへ)、インスタンスの再作成とコンテンツの移行が必要

Oracle Analytics Cloud ～リソース情報～オンライン・マニュアル 57 Copyright ©
2024, Oracle and/or its affiliates https://docs.oracle.com/cd/E83857_01/paas/analytics-cloud/books.html ※ 最新マニュアルは英語版 (https://docs.oracle.com/en/cloud/paas/analytics-cloud/books.html) をご参照ください

Oracle Analytics Cloud ～リソース情報～チュートリアル集 58 Copyright ©
2024, Oracle and/or its affiliates https://qiita.com/tni38/items/534a39c1231b23c617f4 掲載記事件数: 150件

Q&A Zoomの「Q＆A」機能からご質問をお受けしておりますご質問は他の参加者からも閲覧可能となります所属企業名など個人を特定できる情報は書き込まないでください匿名での投稿をご希望される場合は、投稿前に「匿名で投稿」チェックボックスをオンにしてご投稿ください本ウェビナー中、ご回答できなかったご質問について
は、後日、本ウェビナーの資料公開時に合わせてご回答差し上げます Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates 60

Q&A No. Q A １セルフとエンタープライズの説明が変では無いですか? 社外データと社内データを組み合わせてAIを使って予測する事も普通です。本当にご説明内容の通りに区別してデータも含めて区別して利用
する必要はあるのですか? ご指摘の通り、セルフ/エンタープライズに関わらず、社外データと社内データの組み合わせての利用することは一般的かと存じます。今回お伝えしたかったのは、全体最適の要件（エンタープライズ）と個別最適の要件（セルフ）の両方に対応可能である点を、より明瞭にご理解いただくために、説明を分けさせていただきました。２自動インサイトで表記が英語になっていましたが、開発することなく日本語で出すことも可能でしょうか。現時点で、日本語化することは難しいです。＃ブラウザの翻訳機能は使えます。日本語化については、製品チームに依頼を行っております。対応状況が明らかになり次第、ご連絡させていただきます。３以前 Oracleよりはなとにらみの話を聞いた際に、データ分析はESBASEでする・・と聞いたのですが、今回のAnalytics Cloudとの関係は? Essbaseはデータベースであり、財務データを計算順序を指定して集計したり前年度実績に応じた予算配賦をするのに適しています。一方、Analytics Cloudは分析サービスであり、Essbaseも分析対象のデータソースのひとつとして扱うことができます。４ OACを異なるデータソースからのデータをデータ HUB的に利用することも可能でしょうか。マルチデータソースに対応しておりますので、利用可能となります。 61 Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates

Q&A No. Q A 5 特にエンタープライズの部分においてですが、EPM によるレポーティングとOACのすみわけはどのように考えられているのでしょうか。レポーティング機能だけで、住み分けを行うと以下の通りです。 EPM(＋MDB)によるレポーティングは、MDBからデータ取得するため、取り扱える次元数
(項目数)が少ない。例：集約情報、財務・会計情報、計画・予算情報 etc OAC(+RDB)のレポーティングは、RDBからデータ取得するため、取り扱える次元数(項目数)が多いです。例：販売分析、在庫分析、市場分析 etc 具体的な利用例は以下の通りです。『管理会計上の「特別損失」がどれぐらい出ているのか？』という数値はEPMレポートで確認し、『なぜ起きたのか？/何が原因なのか？』を分析する時には、仮説検証するために、生産情報/SCM情報などのデータを、OACで分析を行う。 62 Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates

Q&A No. Q A ６ Oracle Analytics ServerとOracle Analytics Cloudの主な違いはどのようなものが
ありますでしょうか。主な違いは、クラウドサービスとしてご提供しているか、永続ライセンスでご提供しているかという点です。・Oracle Analytics Server ：永続ライセンス。・Oracle Analytics Cloud：PaaSサービス。クラウドサービスとして提供しているため、具体的には以下のような違いがあります。 ①サービス体系 OASは、永続ライセンス費用＋保守費用。 OACは、従量課金。(CPU/時間 or ユーザー数/月) ②管理範囲 OASは、オンプレまたはIaaS上にサーバを構築し、ハードウェアを含めすべてをお客様が管理する必要があります。 OACは、PaaSサービスになるため、アプリケーション層以下はオラクルの管理範囲となります。機能的な観点から見ると、違いはほとんどありません。 7 OACセルフの機能の中、予測機能がありましたが、こちらは機械学習を利用して予測してくれるのでしょうか。はい、ご認識の通りです。拡張分析の場合、次のモデルから選択して、予測されます。・季節性ARIMA＝SARIMA ・ARIMA ・ETS ※デフォルトでは、季節性ARIMAです。 63 Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates

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