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

本日のアジェンダ 3 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

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 5 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

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 16 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

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 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%

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 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

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 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

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 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

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 29 Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates

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

本日のアジェンダ 41 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

最新導入事例 42 Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates BIモダナイゼーション

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 48 Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates BIツールとAIの融合

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

アナリティクス・アシスタント 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 50 Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates 今後提供予定

AIアバター連携 ※ 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 51 Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates ※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 今後提供予定

価格およびリソース情報 52 Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates 選べる2つの課金体系

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

本日のアジェンダ 59 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

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

No content