Oracle Analytics Cloud のご紹介（2023年12月版）

Oracle Analytics Cloud のご紹介～次世代 Analytics プラットフォーム～ 2023年12月
日本オラクル株式会社

以下の事項は、弊社の一般的な製品の方向性に関する概要を説明するものです。また、情報提供を唯一の目的とするものであり、いかなる契約にも組み込むことはできません。以下の事項は、マテリアルやコード、機能を提供することを確約するものではないため、購買決定を行う際の判断材料になさらないで下さい。オラクル製品に関して記載されている機能の開発、リリース、時期及び価格については、弊社の裁量により決定され、変更される可能性があります。 Safe harbor statement 2
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アジェンダ 3 Copyright © 2023, Oracle and/or its affiliates ①
サービス概要 ② セルフサービス Analytics（Professional エディション） ③ エンタープライズ Analytics（Enterprise エディション） ④ 導入事例 ⑤ 優位性について ⑥ ライセンス情報 ⑦ Appendix: リソース情報

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 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 5 Copyright © 2023, Oracle and/or its affiliates

業界アナリストの評価 IDC: Oracle Analytics is a leader in U.S. Business
Intelligence and Analytics 6 Copyright © 2023, Oracle and/or its affiliates 参考）「Oracle Analytics Blog: IDC: Oracle Analytics is a leader in U.S. Business Intelligence and Analytics」 https://blogs.oracle.com/analytics/post/idc-oracle-analytics-leader-in-us-business-intelligence-and-analytics-marketscape

Oracle Analytics Cloud ～サービス概要～ 7 Copyright © 2023,
Oracle and/or its affiliates 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

Oracle Analytics Cloud ～サービス概要～ 8 Copyright © 2023,
Oracle and/or its affiliates エンタープライズ Analytics セルフサービス Analytics セルフサービス Analytics エンタープライズ Analytics 主な利用部門業務部門活用イメージ業務担当者が IT 部門を頼らずに自らの判断軸で自らデータを準備・加工および可視化・分析主な利用部門マネジメント層活用イメージビジネスの状況を素早く直感的に把握可能な「ダッシュボード」や「レポーティング」の活用

Oracle Analytics Cloud ～サービス概要（データマネジメントの視点）～ 9 Copyright © 2023,
Oracle and/or its affiliates ① 収集 ③ 可視化・分析およびインサイトの獲得 ② 蓄積 ④ 意思決定セルフサービス Analytics 業務担当者によるセルフサービス Analytics ⚫ ユーザーフレンドリーな直感的な操作性 ⚫ データの準備・加工および可視化・分析 ⚫ 拡張分析機能システム組み込み型の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・分析エンタープライズ Analytics マネジメント層に求められるエンタープライズ Analytics ⚫ ビジネスの状況を素早く直感的に把握な「ダッシュボード」 ⚫ メールやダッシュボードなど複数チャネルを介した「警告配信」 ⚫ エンタープライズレポーティングツール ⚫ Web ブラウザベースの自由分析・検索機能 ⚫ Office 連携データウェアハウス（DWH） Office 連携ノート PC モバイル各種データ

Oracle Analytics Cloud ～サービス概要（データマネジメントの視点）～ 10 Copyright © 2023,
Oracle and/or its affiliates ① 収集 ③ 可視化・分析およびインサイトの獲得 ② 蓄積 ④ 意思決定セルフサービス Analytics 業務担当者によるセルフサービス Analytics ⚫ ユーザーフレンドリーな直感的な操作性 ⚫ データの準備・加工および可視化・分析 ⚫ 拡張分析機能システム組み込み型の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・分析エンタープライズ Analytics マネジメント層に求められるエンタープライズ Analytics ⚫ ビジネスの状況を素早く直感的に把握な「ダッシュボード」 ⚫ メールやダッシュボードなど複数チャネルを介した「警告配信」 ⚫ エンタープライズレポーティングツール ⚫ Web ブラウザベースの自由分析・検索機能 ⚫ Office 連携データウェアハウス（DWH） Office 連携ノート PC モバイル各種データ Enterprise エディション ※ Enterprise エディションは Professional エディションの機能を含みます Professional エディション

Oracle Analytics Cloud ～主な機能～ 11 Copyright © 2023,
Oracle and/or its affiliates 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

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
12 Copyright © 2023, Oracle and/or its affiliates 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

セルフサービス Analytics（Professional エディション） 14 Copyright © 2023, Oracle and/or its
affiliates 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

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 15 Copyright
© 2023, 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 16 Copyright
© 2023, 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て、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 17 Copyright
© 2023, Oracle and/or its affiliates セルフサービス Analytics 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参考）「Supported Data Sources」 https://docs.oracle.com/en/cloud/paas/analytics-cloud/acsds/supported-data-sources.html

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 18 Copyright © 2023, 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 19 Copyright © 2023, Oracle and/or its affiliates セルフサービス Analytics システム組み込み型の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

がユーザーに代わってデータを可視化・分析 20 Copyright © 2023, 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て、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】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 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品質をプロファイリング例）欠落または Null: 17%

がユーザーに代わってデータを可視化・分析 21 Copyright © 2023, 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

がユーザーに代わってデータを可視化・分析 22 Copyright © 2023, 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

がユーザーに代わってデータを可視化・分析 23 Copyright © 2023, 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 24 Copyright © 2023, 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 25 Copyright © 2023, 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） 27 Copyright © 2023, 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 28
Copyright © 2023, 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 29
Copyright © 2023, 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 30 Copyright © 2023, 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 31 Copyright © 2023, 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 32 Copyright © 2023, 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 33 Copyright © 2023, 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 34 Copyright ©
2023, 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 35 Copyright ©
2023, 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。。

36 Copyright © 2023, 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

37 Copyright © 2023, 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

Oracle Analytics Cloud 導入事例一覧 ① ～日本オラクル発表～ ※ 各事例の詳細はリンクをクリックしてください
39 Copyright © 2023, Oracle and/or its affiliates 製造日本メクトロン株式会社電子部品の製造販売グローバル拠点に分散するデータの一元化と可視化、多様な分析を可能にする販売管理データ統合基盤を自社の業務部門のみで構築株式会社オカムラオフィスや店舗等の家具・什器の製造・販売データ分析基盤を 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％削減オムロン阿蘇株式会社環境エネルギー関連機器の製造生産情報の迅速な集計および生産ラインの見える化を目的に Oracle Cloud Infrastructure を導入メタウォーター株式会社水環境分野における総合エンジニアリングオラクルのクラウド型データ可視化・分析サービスにより、各種装置・設備の障害に対する予兆検知、原因を柔軟かつ迅速に特定建設清水建設株式会社大手総合建設会社建設現場における安全関連業務のデジタル化と標準化を実現従業員の生産性向上と業務データの集約を可能にし、建設現場におけるデジタルトランスフォーメーションを推進流通・サービス株式会社ケーブルメディア四国香川県高松市に本社を置くケーブルテレビ局秒単位の膨大な視聴率データを Oracle Autonomous Data Warehouse に投入して Oracle Analytics Cloud でスムーズに見える化。データに基づく新たな “気づき“ を直感的に発見し、番組改編に大きく貢献三井不動産ファシリティーズ株式会社三井不動産グループの施設管理業務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

Oracle Analytics Cloud 導入事例一覧 ② ～日本オラクル発表～ ※ 各事例の詳細はリンクをクリックしてください
40 Copyright © 2023, Oracle and/or its affiliates 流通・サービス株式会社カウネットオフィス用品の通信販売コクヨの通販「カウネット」を展開機械学習による顧客分析とデジタル・マーケティングを Oracle Cloud で実現株式会社平田タイル内外装タイル等の建築資材の販売・施工自由度の高い分析ツールで客観的な市場把握を行うため Oracle Cloud を導入株式会社ベネフィット・ワン企業等の福利厚生業務の運営代行サービス会員制優待サービス「ベネフィット・ステーション」を展開「ベネフィット・ステーション」のサービス利用状況の集計・分析業務を効率化従来2～3時間を費やしていた集計業務をわずか15分に短縮株式会社日本セレモニー冠婚葬祭関連サービスデータ活用基盤の構築からデータドリブンな経営を目指して株式会社ティ・ジョイ東映のグループ企業シネマコンプレックスの運営東映グループのシネコン Oracle Analytics Cloud を活用して現場主導でデータドリブンマーケティングを実現株式会社リージョナルマーケティングマーケティング事業北海道地域における共通ポイントカード「EZOCA（エゾカ）」の発行・運営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「新北海道スタイル」にも対応小田急電鉄株式会社東京都および神奈川県を中心に旅客鉄道事業や不動産業を展開小田急沿線の地域コミュニティ活性化アプリ「KYOUDOKO（キョウドコ）」の利用ログを解析し街への愛着を創出する施策を展開

Oracle Analytics Cloud 導入事例一覧 ③ ～日本オラクル発表～ ※ 各事例の詳細はリンクをクリックしてください
41 Copyright © 2023, Oracle and/or its affiliates IT サービス株式会社クレアンスメアードポイント管理 / 顧客管理システム等の導入・構築ポイント管理・顧客管理システムのサービス基盤に Oracle Cloud を導入多様化かつ高度化する企業の分析ニーズに対応公共（地方自治体）熊本県宇城市コロナワクチン接種などの行政政策を EBPM の考えに則り対応東京都三鷹市 EBPM 推進を支える新たな取り組みデータ利活用基盤として市民の声を能動的に把握する仕組みを整備北海道岩見沢市除排雪事業の効率化による市民満足度向上を目的とした ICT およびデータの利活用静岡県三島市スマートシティ化を見据えたデータ利活用の実施北海道富良野市除排雪車両走行データ、業務記録、天候データなどを Oracle Autonomous Data Warehouse および Oracle Analytics Cloud で分析し除排雪作業の見える化および効率化を支援愛知県瀬戸市 EBPM を実現するためデータ分析クラウドを活用地域社会のニーズに対応する政策企画・立案を強化公共（教育）国立大学法人北海道大学および北海道富良野市北海道大学、富良野市と日本オラクル、スマートシティ推進で連携

Oracle Analytics Cloud 導入事例一覧 ④ ～パートナー発表～ ※ 各事例の詳細は
URL をクリックしてください 42 Copyright © 2023, Oracle and/or its affiliates （パートナー）株式会社クロスキャット株式会社壱番屋カレー専門店「カレーハウス CoCo 壱番屋」の店舗運営およびフランチャイズ展開など株式会社壱番屋が進める DX プロジェクトの支援に向けて、OCI によるデータ分析基盤構築ソリューション採用決定～お客様のデータドリブン経営の推進に向けて、自律的なデータ活用が可能な環境を構築～ https://www.xcat.co.jp/ja/news/news2320809996562775190/main/0/link/23 _06_15_NR_ichibanya.pdf サンフロンティア不動産株式会社不動産再生事業、不動産サービス事業、ホテル・環境事業ほかデータ分析に基づく経営戦略で都市と中小型オフィスビルの未来を創る不動産データ基盤を構築 https://www.xcat.co.jp/ja/service/case/sunfrt.html ※サンフロンティア不動産株式会社さまにおける不動産データ基盤のプロジェクトは、「第2回中堅企業 DX アクセラレーションプログラム」コンテストにて入賞出典）サンフロンティア不動産株式会社さまニュースリリース https://www.sunfrt.co.jp/latest/files/2111_0004/211125.pdf 岩渕薬品株式会社医薬品、医療機器等の販売電子帳票システムを Oracle Cloud Infrastructure 基盤で刷新 Oracle Analytics Cloud の優れたレポーティング表現力を活用するとともに、今後のデータ活用に向けた分析環境を構築 https://www.xcat.co.jp/ja/service/case/iwabuchi.html 社会医療法人財団白十字会佐世保中央病院医療機関（病院）院内データ分析システム（オンプレミス環境の BI システム）のクラウド移行を実施オンプレミス環境への移行と比べて、運用管理が容易となりコスト削減 https://www.xcat.co.jp/ja/service/case/hakujyujikai.html ゴダイ株式会社ドラッグストアや調剤薬局等の展開統合情報データウェアハウス（DWH）の構築により、販売、在庫、会員情報など別々のシステムで管理しているデータの一元管理および横断的な分析を実現 https://www.xcat.co.jp/ja/service/case/godai.html

Oracle Analytics Cloud 導入事例一覧 ⑤ ～パートナー発表～ ※ 各事例の詳細は
URL をクリックしてください 43 Copyright © 2023, Oracle and/or its affiliates （パートナー）株式会社クロスキャット株式会社スペースバリューホールディングスシステム建築事業､立体駐車場事業および総合建設事業等を展開するグループ会社の経営管理およびそれに附帯する業務グループ企業の DX を推進するにあたり、 Oracle Cloud Infrastructure 上にデータ分析基盤を構築 https://www.xcat.co.jp/ja/service/case/svh.html （パートナー）株式会社ジール株式会社リードヘルスケア一般用医薬品、健康食品等のヘルスケア関連商品の総合商社営業支援システムをクラウド化 Oracle Cloud の採用で大幅なパフォーマンス向上を実現 BCP や DR 対策に対応するとともに、より高度な営業活動を促進するデータ分析基盤を整備 https://www.zdh.co.jp/customer/wholesale/reed-hc/

日本メクトロン株式会社 Copyright © 2023, Oracle and/or its affiliates 44 販売管理データ統合基盤による
データドリブンな業務オペレーションをオラクルの自律型データベースで実現日々の進捗やセグメント別取引推移を誰もが容易にリアルタイムで共有要件に沿った機能実装のスピード化と IT コストの最適化を内製化で実現グローバル拠点に分散するデータの集約を遅延なく一元化、明細確認が可能に内製化実装による業務ユーザーに寄り添ったユーザーインターフェイスの実現と細かいアップデートによるシステムの最適化今回、業務部門主導で統合データ基盤の導入を行いました。OCI の分かりやすいインターフェイスや「Oracle Autonomous Database」の自律機能やローコード開発ツールの活用で、弊社の要件に合った統合データ基盤を迅速に構築できました。運用を IT 部門に依存することなく、部門主導で内製化を実現し、構築、移行や運用管理の外注コストも削減しています。新しいデータ基盤を導入することで、移り変わりの激しい市況環境下でタイムリーな分析対応を提供することができました。また、 OCI は従量制で利用でき、将来的な分析画面の追加やデータ量および利用ユーザー数の増加にもコスト増加の懸念がなく、利用コストの最適化にもつながっています。今回のデータ活用基盤の構築、内製化で蓄積されたスキルや経験をもとに、新たな要件に合わせた拡張対応や他のシステムでの OCI の活用拡大を検討していきたいと思います。日本メクトロン株式会社営業本部営業管理部部長加藤貴史氏

45 Copyright © 2023, Oracle and/or its affiliates 世界的な競争力強化に向けてデータドリブンな業務オペレーションをオラクルの自律型データベースで実現日本メクトロン株式会社
• 電子部品の製造販売。グローバルブランド“Mektec"を展開し、世界各地の製造拠点、販売拠点から、世界中のお客様にフレキシブルプリント基板（FPC）を提供システム概要 • 最新データの一元化と多様な分析・情報共有を可能にする「販売管理データ統合基盤」導入効果 • 複数拠点の多種に渡る大量データを Oracle Autonomous Data Warehouse を利用して集約作業時間を大幅に短縮し、日々更新を実施。Oracle Analytics Cloud のダッシュボード機能を活用し、多彩な表現力を活かした分析と情報の社内共有を促進 • ローコード開発ツール: Oracle Application Express を活用し、最新製品情報などの反映や現場担当者による引き合いのコメント入力機能を実装。タイムリーなデータ利活用の実現に向けてデータマネジメントを効率化し、優良な開発から販売活動の拡大や改善に貢献 • 業務部門による内製化により、継続的な機能実装のスピード化を実現。また、数千万円と見込まれる外注費やシステム変更に伴うコストの削減を行いつつ、タイムリーなシステム更新を実現システム構成イメージ分析イメージ利用サービス・製品 • Oracle Autonomous Data Warehouse（ADW） • Oracle Application Express（APEX） • Oracle Analytics Cloud（OAC） • Oracle Essbase Plus 顧客事例: 日本メクトロン株式会社 https://www.oracle.com/jp/news/announcement/oracle-autonomous-database- helps-nippon-mektron-to-build-sales-data-platform-2023-02-27/

• 販売分析や生産効率および物流効率の向上などを目的として、全従業員の4分の1にあたる約1,000名が利用 • 従来のオンプレミス環境は、アプライアンス型DWHと Oracle BIEEで構成。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 •
ADWの高い基本性能やスマートスキャンを活用することで、従来環境と比較して少ないリソースで高いパフォーマンスを実現 • 運用管理負荷を軽減すると同時に、ADWのオートスケーリング機能により、柔軟なリソース増減が可能になり、年額費用を約36％削減オカムラ様 Copyright © 2023, Oracle and/or its affiliates 46 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

47 Copyright © 2023, Oracle and/or its affiliates データ分析基盤をOracle Autonomous
Data WarehouseとOracle Analytics Cloudへ移行株式会社オカムラ • オフィスや店舗等の設備および家具の設計・製造、物流システム機器の開発など幅広い事業を手がける • 販売分析や生産効率および物流効率の向上などを目的として、全従業員の4分の1にあたる約1,000名が利用従来の課題 • 従来のオンプレミス環境は、アプライアンス型DWHとOracle BIEEで構成。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導入効果 • ADWの高い基本性能やスマートスキャンを活用することで、従来環境と比較して少ないリソースで高いパフォーマンスを実現(従来環境 32コア→ADW 4コア) • バッチ処理で平均1.5倍に性能が改善、BIレスポンスタイムは最大60分の1に短縮 • 運用管理負荷を軽減すると同時に、ADWのオートスケーリング機能により、柔軟なリソース増減が可能になり、年額費用を約36％削減システム構成イメージ利用サービス • Autonomous Data Warehouse, Oracle Analytics Cloud, Oracle Data Integrator 導入パートナー • イデア・コンサルティング株式会社顧客事例：オカムラ様 https://www.oracle.com/jp/corporate/pressrelease/jp20210310.html

顧客事例: オムロン阿蘇株式会社生産情報の迅速な集計および生産ラインの見える化を目的に Oracle Cloud Infrastructure を導入 48 Copyright ©
2023, Oracle and/or its affiliates https://www.oracle.com/jp/corporate/pressrelease/jp20210405.html システム概要 • 同社の生産革新活動の一環として工場内の「生産ラインの見える化」および経営でのデータ活用推進利用サービス • Oracle Analytics Cloud, Oracle Autonomous Data Warehouse 従業員の業務効率向上に寄与 • 手作業だった生産データの収集・入力・集計作業の負荷削減 • 異常検知時、リモートで迅速かつ適切な対応手段を協議し、より効果的な対応を講じることが可能に。また、現場担当者や生産部門の監督者・管理者の心理的負担の軽減にも寄与生産ラインの進捗状況をリアルタイムに把握 • 生産した製品の通過を自動カウントする RFID の仕組みを構築。そのデータを自動集計し、生産開始時間や生産数などの情報を見える化 • 見える化された画面は工場内モニターのみならず、本社オフィス内の大画面モニターにも表示され、現場担当者をはじめ、生産部門の監督者や管理者、経営者も生産ラインの進捗状況をリアルタイムに把握

49 Copyright © 2023, Oracle and/or its affiliates https://www.oracle.com/jp/corporate/pressrelease/jp20180301.html システム概要
• 上下水道事業者向けに水処理施設の運営・管理を行う「ウォータービジネスクラウド」に蓄積されたデータの利活用利用サービス • Oracle Analytics Cloud, Oracle Database Cloud Service 蓄積された点検・監視・設備データと天候や降水量などの気象オープンデータとの相関関係を可視化・分析各種装置・設備の障害に対する予兆検知原因を柔軟かつ迅速に特定上下水道の設備管理・監視サービスの付加価値向上顧客事例: メタウォーター株式会社オラクルのクラウド型データ可視化・分析サービスにより、各種装置・設備の障害に対する予兆検知、原因を柔軟かつ迅速に特定

50 Copyright © 2023, Oracle and/or its affiliates 清水建設様
建設現場での安全関連業務を効率化。協力会社との連絡・確認・報告等をデジタル化、従業員の生産性向上と業務データの集約を可能にし、デジタル・トランスフォーメーション推進 • 建設現場においては最大で数百社に及ぶ協力会社の参加のもと、作業間連絡調整などの情報共有と災害の未然防止が求められる。同社と協力会社が一体となって定期的に行う安全管理業務として月次で開催される特別安全衛生協議会の、関連業務のデジタル化および標準化に着手 • 協議会開催招集、出欠確認連絡、実施、報告書の承認、保管までの一連の業務フローを整理。PC やスマホ上での直感的なアプリケーションからの入力、確認と関連データのシステム上での保管を可能に • 将来的に作業記録、報告書等も、データとしてシステム内に蓄積。それらのデータ活用を通して、さらなる業務効率化と従業員の生産性向上を進めていく計画 • より迅速なシステム開発と業務部門での運用の簡素化を図るために、わずか1カ月で本番環境の構築を実現

お客様事例: 清水建設様建設現場での安全関連業務を効率化。従業員の生産性向上と業務データの集約を可能にシステム構成イメージ利用サービス・製品 • Oracle Autonomous Data
Warehouse (ADW) • Oracle Application Express (APEX) • Oracle Analytics Cloud (OAC) • Oracle Consulting Service 51 Copyright © 2023, Oracle and/or its affiliates https://www.oracle.com/jp/news/announcement/shimizu-adopts-oci-to-digitalize-constructions-field-process-2022-09-26/ システム概要 • 特別安全衛生協議会の関連業務を支援 • 特別安全衛生協議会は、各建設現場において、最大で数百社に及ぶ協力会社の参加のもと、作業間連絡調整などの情報共有と災害の未然防止を目的に開催 • これまで、協議会開催招集、出欠確認連絡、実施、報告書の承認・保管までの一連の業務はメール、FAX などで、書類は紙ベースで作成・保管されており、現場の従業員と協力会社の作業時間の負担となっていた導入効果 • 特別安全衛生協議会に関連する従業員の業務と参加協力企業との連携をより効率的かつプロセスの標準化を図り、1回の協議会開催あたりの業務時間が大幅に短縮され、従業員の生産性が向上した • APEX でのローコード開発環境で一連のワークフローが1か月で本番稼働。招集、出欠確認、開催、報告書の承認・保管をスマホ上のクリック操作で可能に。作業を大幅に減らし、抜け漏れや遅延をなくした。OAC によるデータの可視化で進捗などを直感的に確認可能に。徐々に OCI のリソースを拡大することで、設計段階での最終形のサイジング見積もりと機材発注、設定などの作業を完全にゼロに • ADW の自律機能により、管理や拡張、監視、セキュリティ設定、チューニング、バックアップが全て自動化。業務部門で開発・運用を実現お客様（管理者） Internet DL 管理 Compute (Virtual machine) お客様（ユザ） Internet * Analytics Cloud (Enterprise Edition) Autonomous Database (Data Warehouse) お客様用Oracle Cloudテナント（ Tokyo Region) コンパートメント仮想ネットワークサブネット APEX 外部接続内部接続

52 Copyright © 2023, Oracle and/or its affiliates デジタル化による効果特別安全衛生協議会(特安協)運営を支援する特安協アプリの、利用前との業務の比較
各現場で定期的に行う安全関連業務全体を協力会社と連携しデジタル化。業務効率を大きく向上し記録データの再活用が可能に開催案内から出欠管理のデジタル化参加報告から承認のデジタル化実施結果利用のデジタル化四半期に一度の提出書類作成及び監督署の立会検査時に参照 →短縮← →短縮← x 会社数 →短縮← →短縮← →短縮← x 会社数 →短縮← 協力会社清水建設協力会社清水建設清水建設 →短縮←

株式会社ケーブルメディア四国 Copyright © 2023, Oracle and/or its affiliates 53 視聴者ニーズのわずかな変化を直感的に発見
番組改編に大きく貢献（番組改編後の接触率: 最大50%アップ）データ分析基盤を企画部のみで運用視聴率データの分析基盤の導入により経営層へのレポート作成業務を大幅削減（1週間から1時間へ）秒単位の膨大な視聴率データを Oracle Autonomous Data Warehouse に投入して Oracle Analytics Cloud でスムーズに見える化。データに基づく新たな “気づき“ を直感的に発見し、番組改編に大きく貢献「弊社はこれまで、放送部門の経験や勘に頼るなど、属人的な番組編成・改編を行っていました。しかしながら、実際に顧客と接している営業部門からは、編成とニーズにズレがあることを指摘されており、こういった状況を打破し、データに基づく編成に切り替えるべく、視聴率データを取得したものの、秒単位の膨大な視聴率データを、EXCEL 上で分析することに限界を感じておりました。こういった分析業務を、 IT 部門を持たない弊社でも簡易に実施できるサービスを模索していたところ、業務部門主導で活用できる本サービスに出会いました。現在では、Oracle Autonomous Data Warehouse ならびに Oracle Analytics Cloud を活用することで、分析作業の大幅な効率化に繋がっており、今後、同様に膨大なデータを取り扱う、コールセンターにおける入電状況分析などへの活用も検討していきたいと思います」株式会社ケーブルメディア四国企画部企画課課長代理田中敬二氏

54 Copyright © 2023, Oracle and/or its affiliates 秒単位の膨大な視聴率データを Oracle
Autonomous Data Warehouse に投入して Oracle Analytics Cloud でスムーズに見える化。データに基づく新たな “気づき“ を直感的に発見し、番組改編に大きく貢献株式会社ケーブルメディア四国 • 香川県高松市に本社を置くケーブルテレビ局 • サービス提供エリアは、高松市、東かがわ市、さぬき市および三木町従来の課題 • 経験や勘に頼らない、データに基づく視聴者ニーズの把握と番組改編などの意思決定を推進すべく、外部から視聴率データを手配。しかしながら、秒単位の膨大な視聴率データを Excel 上で加工・集計し、グラフ作成を行っていたため、多くの煩雑な作業が発生していた導入効果 • 視聴率データの分析基盤の導入により、経営層へのレポート作成業務を大幅削減（1週間から1時間へ） • 視聴者ニーズのわずかな変化を直感的に見える化し、番組改編に大きく貢献（番組改編後の接触率: 最大50% アップ） • 初期導入時、オラクルのコンサルティング・サービスからレクチャーを受け、データ分析基盤を企画部のみで運用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 • Oracle Analytics Cloud • Oracle Consulting Service 顧客事例: 株式会社ケーブルメディア四国 Oracle Autonomous Data Warehouse Oracle Analytics Cloud 設定済み指標を活用した視聴率データのスムーズな見える化秒単位の膨大な視聴率データ（外部データ）月次定点観測による視聴者ニーズの動向把握四半期毎の経営層へのレポーティング（従前の1週間作業から1時間へ大幅削減）視聴率データの投入データ接続平均接触率のレーダー折れ線平均接触率のヒートマップ

顧客事例: 株式会社ケーブルメディア四国秒単位の膨大な視聴率データを Oracle Autonomous Data Warehouse に投入して Oracle Analytics
Cloud でスムーズに見える化。データに基づく新たな “気づき“ を直感的に発見し、番組改編に大きく貢献 ⚫ Oracle Analytics Cloud を活用して、データに基づく新たな “気づき“ を直感的に発見し、番組改編に大きく貢献した方法 55 Copyright © 2023, Oracle and/or its affiliates 平均接触率のレーダー折れ線平均接触率のレーダー折れ線により視聴者の生活リズムと接触率を直感的に把握番組改編のヒントに!! 平均接触率のヒートマップ番組表に沿った平均接触率のヒートマップにより接触率の高低をどの曜日のどの時間帯なのかを直感的に把握番組改編のヒントに!!

三井不動産ファシリティーズ株式会社 Copyright © 2023, Oracle and/or its affiliates 56 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集計データから明細データへスムーズなドリルダウン分析を実現データ・ビジュアライゼーションを活用した説明で経営層における納得感の向上とビジネス上の迅速な意思決定を支援帳票作成業務を80%削減（1週間から1日へ）

57 Copyright © 2023, Oracle and/or its affiliates 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 • 三井不動産グループの施設管理業務を担う企業。グループの建物を中心に、300棟以上のオフィスビルや商業施設などの設備管理、清掃、警備等の請負従来の課題 • 経理課主体によるビル別収支表などの帳票作成業務において、社内約20部門に対する物件管理シート（Excel マクロ）の配布と収集、その後の集計業務で多くの煩雑な作業が発生 • 経理関連データの収集・蓄積および分析基盤の不在による非効率な人海戦術からの脱却導入効果 • 経理データ分析基盤の導入により、帳票作成業務を80%削減（1週間から1日へ） • 複数データの照合などにおけるオペレーションミスを根絶 • Excel マクロを使用した分析では2パターンのみだったが、新たなデータ分析基盤では16パターンに増え、分析深度を向上 • 集計データから明細データへスムーズなドリルダウン分析を実現 • 経営層へデータ・ビジュアライゼーションを活用した説明で経営層における納得感の向上とビジネス上の迅速な意思決定を支援 Before / After 利用サービス・製品 • Oracle Autonomous Data Warehouse • Oracle Application Express • Oracle Analytics Cloud • Oracle Consulting Service 顧客事例: 三井不動産ファシリティーズ株式会社 After Oracle Autonomous Data Warehouse Oracle Analytics Cloud Oracle Application Express 各部門の担当者経理部経営層データ・ビジュアライゼーションの活用ビジネス上の迅速な意思決定へ業務システム業務システム各種 Excel ファイル GUI ベースによるデータ入力・更新 Web ブラウザベースによる集計データの抽出・分析 Before 業務システム業務システム経理部 A 部門 B 部門 C 部門 D 部門 E 部門 F 部門・・・・・社内約20部門社内約20部門へ Excel シート（未記入）の配布社内約20部門から Excel シート（記入済）の収集管理データ CSV ファイル CSV ファイル目的別帳票作成データの照合および集計（Excel マクロ）

58 Copyright © 2023, Oracle and/or its affiliates 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
サンプル画面サンプル画面顧客事例: 三井不動産ファシリティーズ株式会社

顧客事例: 株式会社カウネット機械学習による顧客分析とデジタル・マーケティングを Oracle Cloud で実現 59 Copyright © 2023,
Oracle and/or its affiliates https://www.oracle.com/jp/corporate/pressrelease/jp20180614.html システム概要 • 機械学習による顧客分析と One to One マーケティングの連携利用サービス • Oracle Analytics Cloud, Oracle Database Cloud Service, Oracle Maxymiser, Oracle Responsys 機械学習（※）を活用したマーケティング・キャンペーンのシナリオ作成（※）RFM 分析、デシル分析、クラスタ分析、アソシエーション分析など新規顧客の獲得既存顧客のロイヤリティ向上

【導入事例】株式会社平田タイル自由度の高い分析ツールで客観的な市場把握を行うため Oracle Cloud を導入 60 Copyright
© 2023, Oracle and/or its affiliates 会社概要導入背景ソリューション ◼ 内外装タイル・オリジナルタイル・石材・木質建材・システムキッチン・ユニットバス・洗面台・トイレ・給湯器などの建築資材の販売および施工を行う総合企業 ◼ 大阪に本社を置き、創業から100周年を迎える（1919年創業） ◼ データに基づく開発事業・企画・販売業務の実現 • 昨今の変化の激しいビジネス環境を、より客観的に分析・把握することの重要性や課題意識の高まり ◼ 基幹システムから出力される定型レポートをベースにした分析の限界（柔軟性の欠如） ◼ 基幹システム上の「社内ビックデータ」の有効活用 • 一部のデータから外部データを含めた様々なデータの有効活用 ◼ パフォーマンスやチューニングを気にすることなく、データ量の増大に耐えられる分析基盤の構築 ◼ Oracle Analytics Cloud ◼ Oracle Autonomous Data Warehouse 導入効果 ◼ 顧客の嗜好遷移を決まった項目軸だけではなく直感的な操作で資材・市場ごとに把握し、経営判断に活用 ◼ Oracle Analytics Cloud に組み込まれた機械学習機能を活用してトレンド分析を行い、売れ筋商品を容易に把握 ◼ IT 部門との調整など属人的なプロセスからの解放 ◼ 膨大なデータでも安定したパフォーマンスが確保され、データ分析範囲を大幅に拡大分析イメージ営業別、地域別売上分析分析イメージ四半期別、売上トレンド分析

【導入事例】株式会社平田タイル自由度の高い分析ツールで客観的な市場把握を行うため Oracle Cloud を導入 61 Copyright
© 2023, Oracle and/or its affiliates https://www.oracle.com/jp/corporate/pressrelease/jp20201207.html 導入事例カタログの入手先 https://go.oracle.com/LP=106189

62 Copyright © 2023, Oracle and/or its affiliates 【導入事例
】株式会社ベネフィット・ワン「ベネフィット・ステーション」のサービス利用状況の集計・分析業務を効率化従来2～3時間を費やしていた集計業務をわずか15分に短縮会社概要導入背景ソリューション ◼ 顧客企業の総務・人事部門に代わり、福利厚生や教育・研修など多彩なサービス事業を展開 ◼ 会員向け専用ポータル「ベネフィット・ステーション」を提供 ◼ 「ベネフィット・ステーション」のサービス利用状況の集計・分析業務の効率化 • 140万以上の登録サービスの集計を行うには、データ抽出した100以上の Excel ファイルを加工する必要があり、集計そのものに時間を取られ、分析に割く時間を奪われていた • 非定形レポートを作成するには、改めて集計する必要があり、素早く必要なアウトプットの提供が困難 ◼ データの収集・蓄積および分析基盤の構築 • 基盤不在による非効率な手作業からの脱却 • マーケティング部門本来のデータ分析による販促施策立案にフォーカス ◼ Oracle Autonomous Data Warehouse ◼ Oracle Analytics Cloud Before / After 導入効果 ◼ 従来2～3時間を費やしていた集計業務をわずか15分に短縮 ◼ 会員の流入動向などの把握が月次または週次から日次ベースへ ◼ 日々の状況の変化に応じた速やかな販促施策立案へ（コロナ渦の影響による働き方や生活スタイルの変化・ニーズに素早く対応） ◼ データドリブン経営の実践（経営陣における意思決定の判断材料として有効活用） Before データ連携・抽出・取得マニュアルデータ加工・作成レポート共有担当者経営者マーケティング部門 100以上の Excel ファイル業務システム基幹システム予実管理中間サーバー連携ツール抽出ツール After 自動アップロード・データ蓄積分析・仮説検証セルフサービス分析担当者経営者マーケティング部門業務システム基幹システム予実管理オープンデータ

63 Copyright © 2023, Oracle and/or its affiliates 「ベネフィット・ステーション」のサービス利用状況の集計・分析業務を効率化従来2～3時間を費やしていた集計業務をわずか15分に短縮
【導入事例】株式会社ベネフィット・ワン https://www.oracle.com/jp/corporate/pressrelease/jp20200918.html 出典）日経ビジネス電子版 SPECIAL https://special.nikkeibp.co.jp/atcl/ONB/20/oracle0918/

【導入事例】株式会社日本セレモニーデータ活用基盤の構築からデータドリブンな経営を目指して 64 Copyright © 2023, Oracle
and/or its affiliates 会社概要導入背景利用サービス ◼ フューネラル（葬儀・葬祭）事業やブライダル事業など冠婚葬祭関連サービスを全国展開 ◼ 本社: 山口県下関市 ◼ 継続的なデータマネジメントの強化 • M&A や事業領域ごとに分散しているデータの統合 • 高負荷なデータの収集・加工・展開作業からの解放 ◼ データ活用基盤の構築からデータドリブンな経営を目指して • データドリブンな経営判断へ • AI を活用した顧客満足度の向上など ◼ Oracle Analytics Cloud ◼ Oracle Autonomous Data Warehouse Why Oracle Cloud ◼ 事業変化に柔軟に対応できる拡張性（自律型データベース） ◼ データの統合からインサイトの獲得まで One Stop（シングルベンダー）で提供今後は、婚礼や葬儀のデータをはじめ、様々なデータを有効活用してインサイトの獲得、お客様への戦略的なアプローチを実践していきたい株式会社日本セレモニー情報システム課課長中村健次氏定形ダッシュボード（KPI）各種分析データの統合婚礼葬儀・葬祭 Other 会員

【導入事例】株式会社日本セレモニーデータ活用基盤の構築からデータドリブンな経営を目指して 65 Copyright © 2023, Oracle
and/or its affiliates 出典）日経ビジネス電子版 SPECIAL https://special.nikkeibp.co.jp/atcl/ONB/19/oracle0906/

• 属人的な施策から数値を根拠としたデータドリブンマーケティングを実現。ターゲットを絞ったキャンペーンやイベントを行うことにより、劇場動員数や顧客満足度の向上に貢献 • 地図データと連携し可視化することで、新たな視点でのインサイトを獲得。緻密なエリアマーケティングを実現 •
現場主導でデータ分析基盤を運用。劇場担当者は共通のデータ分析基盤を活用することで、情報共有に費やしていた作業工数を削減株式会社ティ・ジョイ Copyright © 2023, Oracle and/or its affiliates 66 東映グループのシネコン、 Oracle Analytics Cloud を活用して現場主導でデータドリブンマーケティングを実現

67 Copyright © 2023, Oracle and/or its affiliates 東映グループのシネコン、Oracle Analytics
Cloud を活用して現場主導でデータドリブンマーケティングを実現株式会社ティ・ジョイ • 東映のグループ会社として新宿バルト9や梅田ブルク7など国内映画館22劇場218スクリーンのシネマコンプレックスを運営（共同経営含む）従来の課題 • 担当者のアイデアベースの施策を行っており、数値を根拠としたマーケティング施策を実行できていない • 担当者間で、情報の可視化が出来ていなかったため、傾向把握などに余計な時間を費やしていた導入効果 • 属人的な施策から数値を根拠としたデータドリブンマーケティングを実現。ターゲットを絞ったキャンペーンやイベントを行うことにより、劇場動員数や顧客満足度の向上に貢献 • 地図データと連携し可視化することで、新たな視点でのインサイトを獲得。緻密なエリアマーケティングを実現 • 現場主導でデータ分析基盤を運用。劇場担当者は共通のデータ分析基盤を活用することで、情報共有に費やしていた作業工数を削減 Why Oracle • 検討していたオンプレミスの他社ツールと比較して、導入コストを大幅に抑えられ、手軽に少人数でスモールスタート可能。また、データ分析範囲の拡大など柔軟な拡張性を確認 • データ・フロー機能を活用すれば、システム部門を頼らず、業務部門自ら分析データの準備・加工が可能 • 地図データと連携して可視化することができ、商圏分析など新たな視点でインサイトの獲得が可能分析サンプルイメージ利用サービス • Oracle Analytics Cloud 顧客事例: 株式会社ティ・ジョイ https://go.oracle.com/LP=111638

】株式会社リージョナルマーケティング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、「新北海道スタイル」にも対応会社概要導入背景ソリューション ◼ 北海道地域共通ポイントカード「EZOCA（エゾカ）」の発行・運営事業を展開 ◼ 会員数は約190万人、加盟企業は120社700店以上 ◼ サッカー J リーグの北海道コンサドーレ札幌とのコラボカード「コンサドーレ EZOCA」などを発行 ◼ Excel や他社専用ツールを使っていたが、分析パターンや分析可能なデータ量に限界があり、新たな視点による分析が困難（他社専用ツールの場合、3年分のデータ量の分析ができない） ◼ システム担当者の負担が多く、また、タイムリーなデータ分析も困難 ◼ 「新北海道スタイル」への対応（北海道コンサドーレ札幌のホームゲーム来場者に対する3密を回避したポイント付与） ◼ 「EZOCA（エゾカ）」のデータ分析基盤 • Oracle Autonomous Data Warehouse • Oracle Analytics Cloud ◼ 「新北海道スタイル」への対応（北海道コンサドーレ札幌のホームゲーム来場者に対する非接触型ポイント付与システム） • Oracle Cloud Infrastructure（Compute ほか）上に構築「新北海道スタイル」への対応と加盟店向け会員データ分析サービス導入効果 ◼ 130～150万件のトランザクションデータを Oracle Autonomous Data Warehouse に投入することで、膨大なデータ量や処理性能を気にすることがなくなり、システム担当者の負担を軽減。また、タイムリーなデータ分析が可能に ◼ わずか2週間で非接触型ポイント付与システムを構築。「新北海道スタイル」に対応しながら、昨年度と変わらないポイント付与率（約12%）を実現。事業の継続性を保ち、地域ビジネスに貢献ポイントシステム基盤加盟店向け会員データ分析サービス会員行動認知による地域ビジネスへの貢献「新北海道スタイル」への対応北海道コンサドーレ札幌のホームゲーム来場者への非接触型ポイント付与システムポイントデータ分析基盤膨大なデータ量に対応タイムリーなデータ分析

】株式会社リージョナルマーケティング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、「新北海道スタイル」にも対応 https://www.oracle.com/jp/corporate/pressrelease/jp20201029.html 導入事例カタログの入手先 https://go.oracle.com/LP=102811

70 Copyright © 2023, Oracle and/or its affiliates 顧客事例: 小田急電鉄株式会社
小田急沿線の地域コミュニティ活性化アプリ「KYOUDOKO（キョウドコ）」の利用ログを解析し、街への愛着を創出する施策を展開システム概要 • 小田急沿線の地域コミュニティ活性化アプリ「KYOUDOKO」の分析基盤利用サービス • Oracle Analytics Cloud, Oracle Database Cloud Service https://www.oracle.com/jp/corporate/pressrelease/jp20210705.html ローカル・コミュニティをより効果的に活性化させる施策に繋げるため、「KYOUDOKO」の分析基盤を活用「KYOUDOKO」上で情報発信する店舗とアプリユーザーである地域住民のコミュニケーションを多角的に分析来店誘導や地域住民の更なる満足度向上へ • ファンとなり得る潜在顧客がどの程度存在しているか • 店舗ファンの間で会話されている最近の重要なキーワードは何かなど

71 Copyright © 2023, Oracle and/or its affiliates ポイント管理・顧客管理システムのサービス基盤に Oracle
Cloud を導入多様化かつ高度化する企業の分析ニーズに対応【導入事例】株式会社クレアンスメアード会社概要導入背景ソリューション ◼ 「長期的な顧客関係構築」と「集客」をサポートし、顧客ロイヤリティを高めるため、ポイントシステム、ポイントカードを起点とした顧客管理システムの導入・構築 https://www.creansmaerd.co.jp/ ◼ チャネルの増加や成長に伴い、あらゆるデータを統合して分析したい ◼ 施策データと結果データを自由に分析したい ◼ これまで利用していた他社クラウドでは、ストレージのデータ量に制限があり、お客様のビジネス成長にマッチしない ◼ Oracle Analytics Cloud ◼ Oracle Autonomous Data Warehouse ◼ Oracle Cloud Infrastructure（Compute, Block Storage） Why Oracle Cloud ◼ 直感的な操作性で実現する自由分析（セルフサービス Analytics） ◼ ストレージのデータ量の制限を気にすることなく、低コストでハイパフォーマンスなクラウド環境（他社クラウドと比較した場合、コスト面で 30%前後改善）お客様のデータ分析のリテラシーが高まる中、より自由度の高い分析環境が必要となっていました。今回、「Oracle Autonomous Data Warehouse」を導入し、さらにお客様に「Oracle Analytics Cloud」をご利用して頂くことで、お客様が必要なときに必要な分析が行えるセルフサービス Analytics 環境が整えられ、新たなメリットを提供できるのではないかと考えています。株式会社クレアンスメアード代表取締役社長菊池一夫氏ユーザー毎のインスタンス POS レジ EC サイトポイント管理システム Oracle Analytics Cloud Oracle Autonomous Data Warehouse ユーザー企業ポイント管理・顧客管理システム

72 Copyright © 2023, Oracle and/or its affiliates ポイント管理・顧客管理システムのサービス基盤に Oracle
Cloud を導入多様化かつ高度化する企業の分析ニーズに対応【導入事例】株式会社クレアンスメアード https://www.oracle.com/jp/corporate/pressrelease/jp20200127.html 導入事例カタログの入手先 https://go.oracle.com/LP=88583

73 Copyright © 2023, Oracle and/or its affiliates コロナワクチン接種などの行政政策を EBPM
の考えに則り対応熊本県宇城市様宇城市は平成の大合併時に5町が合併して現在人口: 57,000人の自治体である。地形としては東西に長く、海部・山部・町部とあり、人口比率も様々で、地域特性に応じた政策実施のために DX を活用している。職員主導で可視化・分析を実施しており、セルフサービス BI を体現している実施内容＜コロナウィルスワクチン接種対応＞ • 地区別の予約率、接種率の情報を週次で可視化、共有して、集団接種会場の運営継続判断、個別接種の予約枠増減の政策判断に活用 • 接種計画立案の際、個別接種可否を高齢者のインフルエンザの予防接種の実績データでシミュレーションを実施し、コロナワクチンのケースに置き換え運用時も常にツールを使ってモニタリングを実施＜医療費の可視化＞ • レセプト、健診情報、被保険者台帳、健康アンケート等のそれぞれ異なるシステムから集めたデータを Oracle Analytics 上で集計・結合し、地域ごと、年代ごとなどの様々な視点から可視化を行っている可視化内容＜コロナウィルスワクチン接種対応＞＜医療費の可視化＞顧客事例: 熊本県宇城市様 ※ EBPM: Evidence Based Policy Making 地区別の人口ピラミッドの可視化地域ごとの医療費分析

74 Copyright © 2023, Oracle and/or its affiliates 顧客事例: 東京都三鷹市
様 EBPM 推進を支える新たな取り組み。データ利活用基盤として市民の声を能動的に把握する仕組みを整備システム概要 • EBPM を積極的に推進するための分析基盤。データ分析から実際の地域課題の解決に向けて、政策を立案・実行 • 行政への市民の声をより広範に把握するため、Twitter データを分析することで市民の反応やニーズを把握、施策検討に活用導入効果 • 月数万件単位の Tweet を取得。これまで自治体に届いていた市民の声（年間数千件）より広範なデータを収集。データの収集・加工・可視化までのプロセスを自動化 • ふるさと納税の取組など、各施策に対する市民の反応を能動的に把握することができ、更なる施策の向上に寄与 • 今後のスマートシティ政策にも活かせる基盤になり得るシステム構成イメージ利用サービス • Oracle Autonomous Data Warehouse • Oracle Analytics Cloud • Oracle Integration Cloud • Oracle Cloud Infrastructure Data Science

75 Copyright © 2023, Oracle and/or its affiliates 顧客事例: 北海道岩見沢市役所
様除排雪事業の効率化による市民満足度向上を目的とした ICT およびデータの利活用システム概要 • 障害物の GIS 位置情報と除雪車の走行履歴位置情報をリアルタイムで可視化し、除雪作業の品質、効率性、安全性の向上を支援 • 走行履歴算出データ(距離・時間)、市民要望、天候データなどを Oracle Analytics Cloud や Graph で分析し、除排雪作業の見える化および効率化を支援岩見沢市役所様からのコメント特別豪雪地帯の指定を受けている当市では「市民生活の質の向上」と「地域経済の活性化」の実現に向け、地域特性を活かした持続性の高い社会環境形成を図るため、データ活用による地域課題解決に向けた取り組みを進めています。昨今の異常気象をはじめ、少子高齢化によるオペレータの人材不足等の課題に対応するため、除排雪に係る作業品質の持続化に向けた取り組みが必要と考えています。さらに「Oracle Analytics Cloud」での複合的・多角的な分析や業務オペレーションの効率化を進め、市民満足度の高い除排雪対策を目指してまいります。パートナー TIS北海道株式会社システム構成イメージ導入効果 • さまざまなデータの横断分析や可視化により EBPM を推進 • 道路上の障害物位置情報の可視化による作業効率の向上 • 市民要望や注意箇所の可視化による作業品質の持続化 • 熟練作業者の作業軌跡のデータ化による技術・経路等の継承 • 日報、月報の書類整理作業の即時化と負荷軽減 Oracle Cloud Infrastructure (Tokyo Region) VCN 職員開発パートナー携帯端末（除雪車） Cloud Guard Oracle Analytics Cloud Load Balancer Internet Gateway Private Subnet APサーバ Virtual Machine Oracle Autonomous Data Warehouse Bastion Service Gateway

76 Copyright © 2023, Oracle and/or its affiliates 顧客事例: 静岡県三島市役所
様スマートシティ化を見据えたデータ利活用の実施取組概要 • EBPM や将来的なスマートシティの推進に向けて、データを活用する取組のパイロット施策として効果測定を実施したかった • 全庁的な取組としてデータ利活用を推進すべく、各部署から職員が参加するワークショップ型で、Cloud 型 Analytics ツールを利用 • 2日間のワークショップで、利用方法の習得と実際の各課のデータを利用した仮説立てを実施三島市役所デジタル監広報情報課長岩崎様からのコメント当市ではまち全体でデータ利活用を推進すべく、令和元年に「スマート市役所宣言」を発表し、令和2年には三島市スマートシティ推進協議会を発足させています。庁内においても EBPM を積極的に推進していく計画で、今回、データに対する理解を深めるために、スモールスタートで実施できる Oracle Analytics Cloud を採用しました。安価で容易に各課へ浸透させることができ、ワークショップでも十分な効果が得られたことから、今後も各課をはじめ全庁で横断したデータの活用を期待しています。また、これらの取組を活かし、庁内外でのデータ利活用の取組を広げ、新たなサービスの創出や都市 OS 基盤構築の実証実験なども行っていく計画で活動しています。システム構成イメージ導入効果 • 安価に複数の部署が同時にアクセスできる環境を利用できる • ICT 専門職員でなくても容易にデータ分析などが利用可能 • 課内でどのようなデータが存在するのかという把握とその中で、「必要なデータ」と「存在しないデータ」が明確に把握でき、課題認識を持つことができた Oracle Cloud Infrastructure (Tokyo Region) Oracle Analytics Cloud 開発・運用パートナー（株式会社ジール様）広報情報課福祉関係課所バックオフィス部署政策実行部署

77 Copyright © 2023, Oracle and/or its affiliates 顧客事例: 北海道富良野市
除排雪車両走行データ、業務記録、天候データなどを Oracle Autonomous Data Warehouse および Oracle Analytics Cloud で分析し、除排雪作業の見える化および効率化を支援システム概要 • 北海道富良野市が実施する「IoT 除排雪効率化実証実験」におけるデータ分析基盤利用サービス • Oracle Analytics Cloud, Oracle Autonomous Data Warehouse https://www.oracle.com/jp/corporate/pressrelease/jp20201223.html 除排雪車両の走行ルートの最適化 • 収集した作業データに市民からのお問い合わせやフィードバック、気象データなどの関連データを組み合わせて相関的および総合的に分析 • 最適な走行ルートを割り出し、作業時間およびコスト削減へ除排雪作業の見える化 • 6台の除排雪車両に GPS 機能を持つ端末を設置 • IoT を活用して車両の走行データや業務記録をリアルタイムに収集 • それらのデータを地図やグラフで見える化

78 Copyright © 2023, Oracle and/or its affiliates EBPM（※）を実現するためデータ分析クラウドを活用
地域社会のニーズに対応する政策企画・立案を強化【導入事例】愛知県瀬戸市愛知県瀬戸市導入背景ソリューション ◼ 愛知県の北東部に位置する市であり、豊かな自然とやきもの文化が息づき、特産品である「せともの」はやきものの代名詞として日本のみならず世界の人々に知られている ◼ 令和元年（2019年）に市制施行90周年を迎えた歴史あるまち ◼ 令和2年（2020年）に史上最年少で将棋タイトルを獲得した藤井聡太棋士の出身地 ◼ 合理的根拠に基づいて地域社会の実際の問題やニーズに有効な政策を企画立案する EBPM の取り組みを「瀬戸市第6次総合計画」の進行管理において積極的に推進 ◼ 従来は Excel を使い、データの取りまとめ等を行っていたが、属人的な表記の揺れが発生しやすく、データの可視化・分析を行うには工数が非常に掛かる ◼ 事業計画の見直しに有益な KPI の設定や都市像・政策・施策・事業の関係性の明確化や政策立案、その効果測定に関わる分析を行いやすい仕組みを検討 ◼ Oracle Autonomous Data Warehouse ◼ Oracle Analytics Desktop ◼ Oracle Consulting Service Why Oracle Cloud ◼ データの可視化画面が分かりやすく、簡単に操作可能 ◼ Excel でデータを集める作業を無くすためのデータベースを簡単構築、長期的利用を想定したときにも十分に対応できる拡張性 ◼ 高信頼性およびセキュリティ ◼ 回帰や予測、相関等をはじめとした一般的な分析手法から、その他の様々な手法を搭載 ◼ 機械学習のアルゴリズムである相関分析を利用した都市像・政策・施策・事業の関係性を数値化して表現する包括的なソリューションの Oracle Consulting Service の提案 Oracle Cloud の導入・活用によって、これまでの手作業での分析や表作成等による可視化、その都度実施していた最新データの更新が容易にできることが実感でき、その分、課題の洗い出しなどの分析の時間を捻出できると手応えがありました。本市の EBPM を実現し、市民サービスの向上に向けて、大きな一歩が踏み出せたと感じています。愛知県瀬戸市（※）Evidence Based Policy Making: 証拠に基づく政策立案 https://go.oracle.com/LP=99313

79 Copyright © 2023, Oracle and/or its affiliates 北海道大学の「博士課程 DX
教育プログラム: 北海道富良野市のスマートシティ推進支援」において日本オラクルのクラウド・サービスを活用したワークショップを実施し、富良野市の社会課題解決を支援「博士課程 DX 教育プログラム: 北海道富良野市のスマートシティ推進支援」 • 2021年8月30日（月）から6カ月間、計6回実施 • 日本オラクルは、参加学生にコーチング、デジタル技術の活用およびデータ分析のトレーニングを実施 • 富良野市から提示された2つの課題に対してオラクルのクラウド・サービスを活用したデータ分析および可視化を通して、施策の提案を行う富良野市提示の2つの課題 • 「ふらのワイン」販売増を通じた、地域特有産業・農業の維持・発展 • リサイクル率90％の富良野のゴミ分別文化を維持・発展するカーボン・ニュートラルへの取り組み導入効果・期待 • 富良野市のスマートシティ推進施策の一環として、ワークショップから導き出された施策案を参考に実証実験の検討 • これからのデジタル社会を担う人材の育成採用理由 • IT の専門知識を問わず、誰でも手軽にセキュアな環境でデータ分析可能利用サービス Oracle Analytics Cloud Oracle Autonomous Data Warehouse Oracle Cloud Infrastructure https://www.oracle.com/jp/news/announcement/hokudai- furano-smartcity-20210811.html 共創事例: 富良野市・北海道大学富良野市のスマートシティ推進で産官学連携

Oracle Analytics Cloud ～優位性について～データに基づく迅速な意思決定を支えるデータ分析基盤 81 Copyright ©
2023, Oracle and/or its affiliates • 大規模データの取り扱いに不向き • ワークブック単位の煩雑な運用 • 未成熟な拡張分析機能 • 最高クラスのパフォーマンス • データの利活用を促進するデータ分析基盤 • 業界最先端の拡張分析機能データの利活用を促進するデータ分析基盤データセットは複数ワークブックやユーザー間で共有可能データモデルやセキュリティ定義の一元管理および展開が可能業務 DB Oracle Autonomous Database Oracle Analytics Cloud 最高クラスのパフォーマンス単一ベンダーにてDB側の全ての関数を利用可能 DB側の処理を増やし、DB性能をフル活用事例ではBIレスポンス・タイムを最大1/60に短縮、年額コストは約36%削減業界最先端の拡張分析機能システム組み込み型の機械学習テクノロジーの活用データの解説や予測分析など Oracle Analytics Cloudがユーザーに代わりデータ分析ワークブック単位の煩雑な運用準備したデータはワークブック単位で使用され、変更や修正は他のワークブックに反映されないデータモデルやセキュリティ定義はワークブック単位業務 DB データ分析ツール DWH 大規模データの取り扱いに不向き DB側の全ての関数を利用できず、一部の処理をBI側で補完。結果、 DB側の性能をフル活用できず、大規模データの取り扱いに不向き未成熟な拡張分析機能関連テクノロジーの実装を進めている段階特定言語のみサポート Oracle Analytics Cloud 他社サービス

最高クラスのパフォーマンス単一ベンダーにてDB側の全ての関数を利用可能 DB側の処理を増やし、DB性能をフル活用事例ではBIレスポンス・タイムを最大1/60に短縮、年額コストは約36%削減 Oracle Analytics Cloud ～優位性について
～データに基づく迅速な意思決定を支えるデータ分析基盤 82 Copyright © 2023, Oracle and/or its affiliates • 大規模データの取り扱いに不向き • ワークブック単位の煩雑な運用 • 未成熟な拡張分析機能 • 最高クラスのパフォーマンス • データの利活用を促進するデータ分析基盤 • 業界最先端の拡張分析機能データの利活用を促進するデータ分析基盤データセットは複数ワークブックやユーザー間で共有可能データモデルやセキュリティ定義の一元管理および展開が可能業務 DB Oracle Autonomous Database Oracle Analytics Cloud 業界最先端の拡張分析機能システム組み込み型の機械学習テクノロジーの活用データの解説や予測分析など Oracle Analytics Cloudがユーザーに代わりデータ分析ワークブック単位の煩雑な運用準備したデータはワークブック単位で使用され、変更や修正は他のワークブックに反映されないデータモデルやセキュリティ定義はワークブック単位業務 DB データ分析ツール DWH 大規模データの取り扱いに不向き DB側の全ての関数を利用できず、一部の処理をBI側で補完。結果、 DB側の性能をフル活用できず、大規模データの取り扱いに不向き未成熟な拡張分析機能関連テクノロジーの実装を進めている段階特定言語のみサポート Oracle Analytics Cloud 他社サービス

DB が対応している関数などを使用 ↓ 統計やユーザ定義関数などすべての関数が利用可能 ↓ ヒント文でオプティマイザに指示 ↓
DB 側での処理を増やし DB サーバーの性能をフル活用 DB が対応している関数などを使用 ↓ ただし、すべての関数が利用できないツールもある ↓ 足りない情報を BI ツールが補完 ↓ DB サーバーの性能をフル活用できない SQL BI ツールが補完 Oracle Analytics Cloud ～優位性について～ Oracle Autonomous Database との組み合わせで最高クラスのパフォーマンスを実現!! 83 Copyright © 2023, Oracle and/or its affiliates Oracle Analytics Cloud 他社サービス SQL すべての DB 関数ヒント文 Oracle Autonomous Database DB サーバーの性能をフル活用する SQL Oracle Analytics Cloud 一部の DB 関数他社 DB DB サーバーと BI サーバーが分担して検索結果を完成他社サービス

データの利活用を促進するデータ分析基盤データセットは複数ワークブックやユーザー間で共有可能データモデルやセキュリティ定義の一元管理および展開が可能 Oracle Analytics Cloud ～
優位性について～データに基づく迅速な意思決定を支えるデータ分析基盤 84 Copyright © 2023, Oracle and/or its affiliates • 大規模データの取り扱いに不向き • ワークブック単位の煩雑な運用 • 未成熟な拡張分析機能 • 最高クラスのパフォーマンス • データの利活用を促進するデータ分析基盤 • 業界最先端の拡張分析機能業務 DB Oracle Autonomous Database Oracle Analytics Cloud 最高クラスのパフォーマンス単一ベンダーにてDB側の全ての関数を利用可能 DB側の処理を増やし、DB性能をフル活用事例ではBIレスポンス・タイムを最大1/60に短縮、年額コストは約36%削減業界最先端の拡張分析機能システム組み込み型の機械学習テクノロジーの活用データの解説や予測分析など Oracle Analytics Cloudがユーザーに代わりデータ分析ワークブック単位の煩雑な運用準備したデータはワークブック単位で使用され、変更や修正は他のワークブックに反映されないデータモデルやセキュリティ定義はワークブック単位業務 DB データ分析ツール DWH 大規模データの取り扱いに不向き DB側の全ての関数を利用できず、一部の処理をBI側で補完。結果、 DB側の性能をフル活用できず、大規模データの取り扱いに不向き未成熟な拡張分析機能関連テクノロジーの実装を進めている段階特定言語のみサポート Oracle Analytics Cloud 他社サービス

Oracle Analytics Cloud ～優位性について～データの利活用を促進するデータ分析基盤 - データセットの共有 85
Copyright © 2023, Oracle and/or its affiliates セルフサービス Analytics Oracle Analytics Cloud 他社サービスワークブック単位の煩雑な運用準備したデータはワークブック単位で取り込んで使用され、ワークブック内での変更や修正は他のワークブックに反映されないデータの利活用を促進するデータ分析基盤データセットは複数ワークブックやユーザー間で共有可能（データ・フローにて準備したデータセットも共有可能）データセットの共有ワークブック1 ワークブック2 ワークブック1 変更・修正ワークブック2 変更・修正

Oracle Analytics Cloud ～優位性について～データの利活用を促進するデータ分析基盤 - データモデルやセキュリティ定義の一元管理および展開 86
Copyright © 2023, Oracle and/or its affiliates エンタープライズ Analytics Oracle Analytics Cloud 他社サービスワークブック単位の煩雑な運用データモデルやセキュリティ定義はワークブック単位となり、要件変更が発生した場合、再設定が必要データの利活用を促進するデータ分析基盤メタデータ・リポジトリを共有し、データモデルやセキュリティ定義の一元管理および展開が可能ワークブック1 ワークブック2 メタデータ・リポジトリ • テーブル間の結合 • 階層定義 • 計算式の定義 • セキュリティ設定などワークブックレポート Office ツール Add-In

Oracle Analytics Cloud ～優位性について～データの利活用を促進するデータ分析基盤 - フィルタ定義の共有（選択した値の共有） 87
Copyright © 2023, Oracle and/or its affiliates エンタープライズ Analytics Oracle Analytics Cloud 他社サービスワークブック単位の煩雑な運用フィルタの作成はワークブック単位となっており、選択した値の共有は不可データの利活用を促進するデータ分析基盤共有可能なプロンプトを提供しており、フィルタ定義の共有（選択した値の共有）が可能ワークブック1 ワークブック2 検索条件1 ▼ 検索条件1 ▼ ダッシュボード – 共有可能なプロンプトレポート1 レポート2 検索条件1 ▼ ◉ 検索条件2 ◯ 検索条件3 フィルタ定義の共有（選択した値の共有）

業界最先端の拡張分析機能システム組み込み型の機械学習テクノロジーの活用データの解説や予測分析など Oracle Analytics Cloudがユーザーに代わりデータ分析 Oracle Analytics
Cloud ～優位性について～データに基づく迅速な意思決定を支えるデータ分析基盤 88 Copyright © 2023, Oracle and/or its affiliates • 大規模データの取り扱いに不向き • ワークブック単位の煩雑な運用 • 未成熟な拡張分析機能 • 最高クラスのパフォーマンス • データの利活用を促進するデータ分析基盤 • 業界最先端の拡張分析機能データの利活用を促進するデータ分析基盤データセットは複数ワークブックやユーザー間で共有可能データモデルやセキュリティ定義の一元管理および展開が可能業務 DB Oracle Autonomous Database Oracle Analytics Cloud 最高クラスのパフォーマンス単一ベンダーにてDB側の全ての関数を利用可能 DB側の処理を増やし、DB性能をフル活用事例ではBIレスポンス・タイムを最大1/60に短縮、年額コストは約36%削減ワークブック単位の煩雑な運用準備したデータはワークブック単位で使用され、変更や修正は他のワークブックに反映されないデータモデルやセキュリティ定義はワークブック単位業務 DB データ分析ツール DWH 大規模データの取り扱いに不向き DB側の全ての関数を利用できず、一部の処理をBI側で補完。結果、 DB側の性能をフル活用できず、大規模データの取り扱いに不向き未成熟な拡張分析機能関連テクノロジーの実装を進めている段階特定言語のみサポート Oracle Analytics Cloud 他社サービス

業界アナリストの評価～拡張分析機能～ Augmented BI Platforms / Embedded Analytics
90 Copyright © 2023, Oracle and/or its affiliates 参考）「Oracle Analytics Blog: Oracle Analytics a Leader in Forrester Wave™ for Augmented BI Platforms」 https://blogs.oracle.com/analytics/post/oracle-analytics-a-leader-in- forrester-wave-for-augmented-bi-platforms 参考）「Oracle Analytics Blog: Oracle Named a Leader in Embedded Analytics by Nucleus Research」 https://blogs.oracle.com/analytics/post/oracle-named-a-leader-in- embedded-analytics-by-nucleus-research Oracle Analytics a Leader in Forrester Wave™ for Augmented BI Platforms Oracle Named a Leader in Embedded Analytics by Nucleus Research

（参考情報）Oracle Analytics - Product Strategy BI/Analytics プラットフォームに対するマーケット・ニーズを意識した製品戦略 91 Copyright ©
2023, Oracle and/or its affiliates ユーザー数（User Per Month）の場合 OCPU 数（OCPU Per Hour）の場合 BI/Analytics プラットフォームに対するマーケット・ニーズ～過去数十年のトレンド～ビジネスの状況を素早く直感的に把握可能な「ダッシュボード」や「レポーティング」の活用業務担当者が IT 部門を頼らずに自らの判断軸で自らデータを準備・加工および可視化・分析システム組み込み型の機械学習テクノロジーの活用（拡張分析）システムがユーザーに代わってデータを可視化・分析 Augmented システム指向（拡張分析） Self-Service セルフサービス指向 Governed エンタープライズ指向 Oracle Analytics Self-Service セルフサービス指向 Governed エンタープライズ指向 Oracle Analytics – Product Strategy 開発フォーカス: システム指向（拡張分析） Augmented システム指向（拡張分析）

Oracle Analytics Cloud M 社 T 社使いやすさ / ユーザーエクスペリエンス
統一された接続、データの準備、データの可視化、機械学習を1つのユーザーエクスペリエンスで実現 • 限定的複数のツールが必要限定的複数のツールが必要 IT 部門のサポートを必要としない、ビジネスユーザー向けセルフサービス方式のデータの可視化とストーリーテリング • 限定的 • データ接続性 & APIs リレーショナルデータベース、構造化、非構造化、SaaS および graph データソースのサポート • • 限定的ストリーミングデータソース • • 限定的追加料金なしで、統合、組み込み分析およびモバイル分析のための開発者 API の提供 • × 限定的データモデリング & 準備コーディングを必要としない、ビジュアルなデータの準備とワークフロー • 限定的 • データの拡充によるインテリジェントなデータの準備（システム組み込み型の機械学習テクノロジーの活用により、データセットにコンテキストを追加し、より深いインサイトを獲得） • × × Oracle Analytics Cloud ～他社サービスとの比較一覧（1/3）～ Oracle Analytics Cloud: Augmented Analytics at Scale 92 Copyright © 2023, Oracle and/or its affiliates 参考）「Oracle Analytics Cloud: Augmented Analytics at Scale」 https://www.oracle.com/business-analytics/comparison-chart.html

Oracle Analytics Cloud M 社 T 社データモデリング & 準備
複数のサブジェクトエリアやその他の高度なモデリングシナリオに対応する大規模で複雑なモデルをサポートするエンタープライズグレードのセマンティックレイヤー • • 限定的データモデルへのアクセス、エクスポートおよびサードパーティの分析ツールとの相互運用性 • • × 拡張分析（Augmented Analytics）サードパーティを介さないテキストおよび音声による会話型分析が可能なデジタルアシスタント • • × 3つ以上の言語で自然言語を使用して分析を検索、質問、説明 • 28言語 × 2言語（英語とスペイン語） × 1言語（英語のみ）データの可視化 & ストーリーテリング追加の GIS ライセンスを必要としない、マップレイヤーリングによる詳細なジオコーディング、地理空間計算および可視化 • 限定的 • サードパーティのアドインなしで、ナレッジグラフの解析と可視化の実現 • • × 高度にフォーマットされたピクセル・パーフェクトなレポートと配信 • • × Oracle Analytics Cloud ～他社サービスとの比較一覧（2/3）～ Oracle Analytics Cloud: Augmented Analytics at Scale 93 Copyright © 2023, Oracle and/or its affiliates 参考）「Oracle Analytics Cloud: Augmented Analytics at Scale」 https://www.oracle.com/business-analytics/comparison-chart.html

Oracle Analytics Cloud ～他社サービスとの比較一覧（3/3）～ Oracle Analytics Cloud: Augmented Analytics
at Scale 94 Copyright © 2023, Oracle and/or its affiliates 参考）「Oracle Analytics Cloud: Augmented Analytics at Scale」 https://www.oracle.com/business-analytics/comparison-chart.html Oracle Analytics Cloud M 社 T 社高度な分析（Advanced Analytics）完全な機械学習モデルの構築、展開および管理機能 • • × ライブストリーミングデータソースによるリアルタイム分析 • • × セキュリティ、ガバナンス & サポートコストを管理および制御するための単一の統合環境 • × 限定的透明性のある価格設定、パッケージングおよびサポートにより隠れたコストを回避するシンプルなライセンス • × • コスト効率に優れ、多くのユーザーに幅広くスケール可能 • 限定的 ×

Oracle Analytics Cloud ～約2ヶ月ごとの新バージョン（新機能）リリース～ BI/Analytics プラットフォームに対するマーケット・ニーズを意識した290以上の新機能リリース 95 Copyright
© 2023, Oracle and/or its affiliates 参考）「What’s New for Oracle Analytics Cloud」 https://docs.oracle.com/en/cloud/paas/analytics-cloud/acswn/index.html 新機能数約2ヶ月ごとの新バージョン（新機能）リリース Oracle Analytics Cloud 2020年 2021年 2022年 2023年 November 2022 March 2022 July 2022 October 2021 （6.3） July 2021 （6.1） July 2020 （5.7） January 2021 （5.9） 5.5 March 2023 July 2023 September 2022 May 2022 January 2022 （6.4） August 2021 （6.2） May 2021 （6.0） September 2020 （5.8） 5.6 January 2023 May 2023 September 2023 26 12 23 9 11 5 12 17 16 25 9 22 13 9 9 7 11 10 19 27

Oracle Analytics Cloud ～運用・管理範囲～オラクルが BI/Analytics プラットフォームを運用・管理、お客様負担を大幅削減 96
Copyright © 2023, Oracle and/or its affiliates Customer Managed Customer Managed + 機能提供 Oracle Managed 参考）「Service Management」 https://docs.oracle.com/en/cloud/paas/analytics-cloud/acsgs/what-is-oracle-analytics-cloud.html#GUID-EE817322-5394-4DC2-BFE1-72D9671738DB オンプレミス Oracle Analytics Server AP 設計・構築サービスのバックアップ・リストアサービスモニタリングサービスへのパッチ適用・アップグレード OS へのパッチ適用ファシリティおよびサーバー管理インスタンスの作成・管理インスタンスの作成・管理 AP 設計・構築サービスへのパッチ適用・アップグレードサービスのバックアップ・リストアサービスモニタリング OS へのパッチ適用ファシリティおよびサーバー管理クラウド Oracle Analytics Cloud Customer Managed + 機能提供 ✓ インスタンスの作成・管理 ✓ ユーザー管理 ✓ データモデルの設計・構築など Oracle Managed Oracle Analytics Cloud インスタンスの基盤管理 ✓ ファシリティおよびサーバー管理 ✓ OS へのパッチ適用 ✓ サービスへのパッチ適用やアップグレードの実施 ✓ サービスモニタリング ✓ サービスのバックアップ・リストアなど

Universal Credits（UC） User Per Month OCPU Per Hour Oracle Analytics
Cloud ～ライセンス情報～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 98 Copyright © 2023, Oracle and/or its affiliates 2022年12月時点エディション Pay as You Go (¥) Annual Flex (¥) 一時停止中 Professional ¥150.542 ¥150.542 15% 課金 Enterprise ¥301.084 ¥301.084 15% 課金エディション Pay as You Go (¥) Annual Flex (¥) 一時停止中最少構成ユーザー数 Professional ¥2,240 ¥2,240 通常課金 10 Enterprise ¥11,200 ¥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/

Oracle Analytics Cloud ～ライセンス情報～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） 99 Copyright © 2023, Oracle and/or its affiliates （月額費用）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 詳細なサイジング（※）が不要な小中規模の導入（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 4OCPU で利用可能な制限と同等詳細は以下 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 2022年12月時点

（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 100 Copyright ©
2023, 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

Universal Credits（UC） OCPU Per Hour Oracle Analytics Cloud ～ライセンス情報
～ Bring Your Own License（BYOL）to PaaS - Oracle Analytics Cloud 101 Copyright © 2023, Oracle and/or its affiliates 2022年12月時点エディション Pay as You Go (¥) Annual Flex (¥) Professional - BYOL ¥45.164（通常価格より 70% Off） ¥45.164（通常価格より 70% Off）【変換率】 • サポートされる 1Processor ライセンス毎に最大: 2OCPU またはサポートされる 25Named User Plus ライセンス毎に 1OCPU 【変換対象製品】 • Oracle Data Visualization Enterprise – BYOL ¥45.164（通常価格より 85% Off） ¥45.164（通常価格より 85% Off）【変換率】 • サポートされる 1Processor ライセンス毎に最大: 2OCPU またはサポートされる 25Named User Plus ライセンス毎に 1OCPU 【変換対象製品】 • Oracle Business Intelligence Suite Foundation Edition • Oracle Business Intelligence Foundation Suite • Oracle Business Intelligence Suite Extended Edition • Oracle Business Intelligence Enterprise Edition Plus • Oracle Business Intelligence Enterprise Edition • BYOL to PaaS - Oracle Analytics Cloud は OCPU Per Hour のみで提供（User Per Month は不可） • 変換率を満たすために、変換対象製品のライセンス数量を合算することが可能参考）「よくある質問: Oracle Bring Your Own License（BYOL）」 https://www.oracle.com/jp/cloud/bring-your-own-license/faq/ 参考）「Oracle Cloud Services contracts」 https://www.oracle.com/contracts/cloud-services/

（参考情報）Bring Your Own License（BYOL）to PaaS について Bring Your Own License（BYOL）to
PaaS とは • お客様が所有しているオンプレミスソフトウェアのライセンスを Oracle Cloud サービス（PaaS）に変換し、通常よりお安く Oracle Cloud サービス（PaaS）をご利用して頂けるクラウドのライセンスプログラム • お客様はオンプレミスソフトウェアのサポート契約を通じ、Oracle Cloud サービス（PaaS）のサポートを受けることになります。よって、所有しているオンプレミスソフトウェアのサポート契約の継続が必要 • Oracle Analytics Cloud は BYOL to PaaS に対応しており、所有しているオンプレミス Oracle Business Intelligence 製品のライセンスを Oracle Analytics Cloud に変換し、通常よりお安く Oracle Analytics Cloud をご利用して頂けます 102 Copyright © 2023, Oracle and/or its affiliates 参考）「よくある質問: Oracle Bring Your Own License（BYOL）」 https://www.oracle.com/jp/cloud/bring-your-own-license/faq/ 参考）「Oracle Cloud Services contracts」 https://www.oracle.com/contracts/cloud-services/ Oracle オンプレミスソフトウェアのライセンス持ち込み BYOL to PaaS Oracle オンプレミスソフトウェア並行稼働期間: 最長100日間 Oracle Cloud サービス（PaaS）の利用開始後（= BYOL to PaaS インスタンスの作成後）、移行のための作業期間として最長100日間の並行稼働期間を付与利用停止 Oracle Cloud サービス（PaaS） ※ 独立した BYOL to PaaS インスタンスの作成 ※ 通常の PaaS インスタンスとの混在は不可

Oracle Analytics Cloud ～提供機能一覧～ 103 Copyright © 2023,
Oracle and/or its affiliates Oracle Analytics Cloud Professional Enterprise Professional – BYOL Enterprise - BYOL セルフサービス Analytics 【 Data Visualization 】 • • • • ダッシュボード【 Oracle Analytics Interactive Dashboards 】 • • 警告配信【 Oracle Analytics Delivers 】 • • レポーティング【 Oracle Analytics Publisher 】 • • 自由分析【 Oracle Analytics Answers 】 • • Office 連携【 Oracle Smart View for Office 】 • • モバイルアプリ【 Oracle Analytics Mobile 】 • • • • 管理者向けツール（リポジトリの作成・編集など） Oracle Analytics Client Tools • • ※ 各 OCPU 毎に5ユニークユーザー

Oracle Analytics Cloud ～国内提供リージョン～東京および大阪リージョンで利用可能 104 Copyright ©
2023, Oracle and/or its affiliates 大阪リージョン東京リージョン OCPU Per Hour / User Per Month ともに東京および大阪リージョンで利用可能

Oracle Analytics Cloud ～オンラインマニュアル～ 106 Copyright ©
2023, 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 無償オンラインハンズオンセミナー一歩進んだ分析でビジネスにチカラを!! ～あなたもデータアナリスト
～多種多様なデータが増え続けるなか、Excel を使用したデータ分析に限界を感じている方も多いのではないでしょうか？本オンラインハンズオンセミナーでは、データの可視化・分析クラウドサービスである Oracle Analytics Cloud を活用して、マーケティング部門における売上分析を題材に、一歩進んだ分析を体感して頂けます。無償での開催となります。ぜひこの機会にご参加ください。【開催方法】 Zoom を活用した無償オンラインハンズオンセミナー【開催日時】以下 URL をご確認ください。 Oracle Cloud Infrastructure(OCI)：セミナー情報 https://blogs.oracle.com/oracle4engineer/post/o ci-seminar Copyright © 2023, Oracle and/or its affiliates 108

Oracle Analytics Cloud ～無償トライアル～ 30日間または 300ドルの無償クレジットの提供 Oracle
Analytics Cloud 無償トライアル 30日間または 300ドルの無償クレジットの提供 ⚫ Oracle Cloud アカウントにサインアップ後、30日間または 300ドルの無償クレジット付与による無償トライアルの提供 ⚫ 無償トライアル期間は、30日間が経過するまで、または、300ドルの無償クレジットが消費されるまでのいずれか早い方 109 Copyright © 2023, Oracle and/or its affiliates 参考）「よくある質問」 https://www.oracle.com/jp/cloud/free/faq.html https://www.oracle.com/jp/cloud/free/

Oracle Analytics Cloud ～無償学習プログラム～ Become An Oracle Analytics
Expert (2023) Oracle Analytics Cloud 無償学習プログラム Become An Oracle Analytics Expert (2023) ⚫ 動画視聴（※）による37時間以上の無償ラーニング・パス ⚫ Oracle Analytics Cloud の包括的なスキル習得【学習内容】 • Oracle Analytics Cloud によるデータの可視化（データソースの構成など） • Oracle Analytics Cloud によるダッシュボードの構築（データモデルの作成ほか） • Oracle Analytics Cloud によるレポートの作成（テンプレート・ビルダーの活用など） 110 Copyright © 2023, Oracle and/or its affiliates https://mylearn.oracle.com/ou/learning-path/become- an-oracle-analytics-expert-2023/121750 （※）動画視聴では、日本語字幕をご提供しておりますが、音声および資料は日本語化されておりません。予めご了承ください

私たちのミッションは、人々が新たな方法でデータを理解し、本質を見極め、無限の可能性を解き放てるよう支援していくことです。

Oracle Analytics Cloud のご紹介（2023年12月版）

Oracle Analytics Cloud のご紹介（2023年12月版）

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