SaaS・クラウド時代におけるバラバラデータへの取り組み方 Dynamics 365 Ver

SaaS・クラウド時代におけるバラバラデータへの取り組み方 Dynamics 365 Ver

# Event
Burikaigi 2020
https://toyama-eng.connpass.com/event/156635/

Transcript

1. © 2020 CData Software Japan, LLC | www.cdata.com/jp SaaS・クラウド時代におけるバラバラデータへの取り組み方 Dynamics 365 Ver 2020/02 CData Software Japan #Burikaigi 2020
2. © 2020 CData Software Japan, LLC | www.cdata.com/jp See the World as a Database 杉本 和也：Kazuya Sugimoto • CData Software Japan, LLC Lead Engineer • Microsoft MVP for Business Solution(Dynamics CRM/365) Blog：Morning Girl http://kageura.hatenadiary.jp/ Twitter：@sugimomoto Facebook：sugimomoto About Speaker
3. © 2020 CData Software Japan, LLC | www.cdata.com/jp About CData Software Bi-directional Access to Live App, Database, & Web API Data Through Standard Drivers ・CData Software, Inc. / Started: 1994 (/nsoftware) ・Location: Chapel Hill, NC a spin-off of /n software ・CData Japan: 2016/6 ・20年以上にわたりデータ関連コンポーネントを提供 ・200+ 対応データソース ・「API を使いやすく」をミッションにクラウドデータ接続を標準化
4. © 2020 CData Software Japan, LLC | www.cdata.com/jp 今回のお話のメイン ビジネスプロセス的 バラバラデータ ビジネスアナリティクス的 バラバラデータ 吉島さんのセッション 私のセッション
5. © 2020 CData Software Japan, LLC | www.cdata.com/jp なぜバラバラデータを解消しなければいけないの？
6. © 2020 CData Software Japan, LLC | www.cdata.com/jp インサイトを得るためのデータソースは一つじゃない
7. © 2020 CData Software Japan, LLC | www.cdata.com/jp インサイトを得るためのデータソースは一つじゃない CRM ERP MA WEB AD
8. © 2020 CData Software Japan, LLC | www.cdata.com/jp 例えば「売上を前年よりXX%アップする」という目標 この顧客は どのキャン ペーンを 見たのか？ （WEB） この顧客はど う流入してき たのか？ （MA） この顧客は どの製品から 発生している のか？ （CRM） 売上の 顧客構成は どうなってい るのか？ （ERP） 売上は どうなってい るのか？ 意思決定や判断にドリルダウンが必須
9. © 2020 CData Software Japan, LLC | www.cdata.com/jp 私達が分析したい対象はCRMやERPでははい。 顧客とその顧客の繋がり（データ）を分析したい
10. © 2020 CData Software Japan, LLC | www.cdata.com/jp でも
11. © 2020 CData Software Japan, LLC | www.cdata.com/jp ビジネスインテリジェンスのための「準備」の壁
12. © 2020 CData Software Japan, LLC | www.cdata.com/jp 「分析やってます」の大半は処理 https://www.itmedia.co.jp/news/articles/2001/31/news013.html
13. © 2020 CData Software Japan, LLC | www.cdata.com/jp データを分析・活用するまでが長い 「データ準備80％、データ分析20％」と言われており、データ分析前段階作業に 時間を取られている。 この部分の割合を逆転させ、分析や活用に割り当てられるようにするべき データ 収集 データ 加工 データ 分析 データ 活用
14. © 2020 CData Software Japan, LLC | www.cdata.com/jp なぜデータ準備に8割の時間も取られているのか？
15. © 2020 CData Software Japan, LLC | www.cdata.com/jp データ準備の課題 ②構造化データ＜非構造化データ • 社内データ、SaaSデータ、テキストファイル、メール、画像ファイル、音声ファイル、センサー情報など ③データ分析方法の多様化 • リコメンデーション、マシンラーニング、リアルタイムデータ分析など ①データ量の増加 • 生成されるデジタルデータの年間生成量が2013年は4.4ZBであったのに対し、2020年には10倍 の44ZB（１ゼタバイト＝10億テラバイト）
16. © 2020 CData Software Japan, LLC | www.cdata.com/jp データ準備の課題 ②構造化データ＜非構造化データ • 社内データ、SaaSデータ、テキストファイル、メール、画像ファイル、音声ファイル、センサー情報など ③データ分析方法の多様化 • リコメンデーション、マシンラーニング、リアルタイムデータ分析など ①データ量の増加 • 生成されるデジタルデータの年間生成量が2013年は4.4ZBであったのに対し、2020年には10倍 の44ZB（１ゼタバイト＝10億テラバイト） このセッションでは ここを掘り下げ
17. © 2020 CData Software Japan, LLC | www.cdata.com/jp データソースとインターフェースの多様化
18. © 2020 CData Software Japan, LLC | www.cdata.com/jp 一つの企業で平均20 程度のSaaS を使う時代 https://www.bettercloud.com/monitor/wp- content/uploads/sites/3/2017/05/2017stateofthesaaspoweredworkplace-report-1.pdf
19. © 2020 CData Software Japan, LLC | www.cdata.com/jp 多様なクラウド・SaaSが企業内で使われている https://cloudsecurity.mcafee.com/cloud/en-us/forms/white-papers/wp-cloud- adoption-risk-report-2019-banner-cloud-mfe.html
20. © 2020 CData Software Inc. | www.cdata.com Long-Tail Data Connectivity APIs Continue Growth As SaaS Adoption Becomes More Pervasive Specialized & Emerging Tech Smartsheet, Reckon, ExactOnline, MailChimp Relational / RDBMS MySQL, SQL, PostgreSQL Universal SaaS & Cloud Storage Salesforce, SAP, Dynamics, BigQuery, MongoDB Vertical Apps & Services Marketo, Eloqua, Splunk, ServiceNow, HubSpot
21. © 2020 CData Software Inc. | www.cdata.com インターフェースそれぞれの特性を 考慮しなければいけない Protocols Data Model Metadata Authentication Capabilities SOAP REST OData Static Dynamics Hybrid Relational NoSQL Raw Stores Basic API Token OAuth Filter Aggregations Joins
22. © 2020 CData Software Inc. | www.cdata.com それぞれ手組みしていたら 時間もコストもいくらあっても足りない
23. © 2020 CData Software Inc. | www.cdata.com 私達はいかに低コストにSaaS・クラウド時代の データ分析基盤を整えるべきか？
24. © 2020 CData Software Inc. | www.cdata.com そこで Power BI データフローや Azure Data Factory の出番！
25. © 2020 CData Software Inc. | www.cdata.com なのですが・・・
26. © 2020 CData Software Inc. | www.cdata.com BI・データプレパレーション的 Dynamics 365 活用法 業務担当者が接しやすいBI
27. © 2020 CData Software Inc. | www.cdata.com Dynamics 365 / PowerApps CDS データフロー https://docs.microsoft.com/ja-jp/powerapps/maker/common-data-service/create-and-use-dataflows
28. © 2020 CData Software Inc. | www.cdata.com 多様なデータソースを CDS / Dynamics 365 の エンティティとして自動取込
29. © 2020 CData Software Inc. | www.cdata.com PowerQuery が使える！
30. © 2020 CData Software Inc. | www.cdata.com ODBCデータソースが使える！ 【個人的ポイント】
31. © 2020 CData Software Inc. | www.cdata.com ODBC Driver 屋さんなので大興奮！
32. © 2020 CData Software Inc. | www.cdata.com もちろん Azure DWH・データ処理基盤にも接続可能
33. © 2020 CData Software Inc. | www.cdata.com デモ
34. © 2020 CData Software Inc. | www.cdata.com クラウド・SaaS データソースの データフロー経由で PowerApps/CDS に同期 PowerApps データフロー Dynamics 365 CDS 各種クラウドサービス・SaaSの データをAPI経由で取得 各種API を CData ODBC Driverが ODBCに仮想化 PowerApps データフローが CDSにデータを登録・更新 PowerApps データフロー PowerApps データフロー CData ODBC Driver API CData ODBC Driverを通じて PowerAppsデータフローへ データをブリッジ
35. © 2020 CData Software Inc. | www.cdata.com Dynamics 365 ダッシュボード・ビューで 外部データを分析・アクションへ繋げる 業務ユーザーは1アプリケーションの中で インサイトからアクションに繋げることができるようになる
36. © 2020 CData Software Inc. | www.cdata.com まとめ
37. © 2020 CData Software Inc. | www.cdata.com 私達が分析したい対象はCRMやERPでははい 顧客とその顧客の繋がり（データ）を分析したい 多様なデータソースから多くのインサイトを得て 適切なアクションに繋げることがどんどん重要になっている