• 概要
  • 導入メリット

Zementisソリューションで加速する「データ」→「意思決定」の最短ルート

  • データ主導型の分析をシンプルな仕組みで実施
  • 予測分析モデルのポータビリティ及び精度が向上
  • より正確でスピーディな予測分析をあらゆる組織で実現

PMMLベースの予測分析モデル実行エンジンADAPA UPPI

予測分析に基づいた意思決定を支援します

Zementis社のソリューションを使用すれば、組織のデータサイエンスチームは予測モデルをよりすばやく開発・運用環境に適用し、内部のITチームとのやり取りを簡素化・迅速化して、ビジネスユーザーがビッグデータ分析を日常業務や意思決定に簡単に取り込める環境を実現できます。

従来のアプローチ

従来のアプローチ

従来のアプローチでは、データサイエンスチームが作成した分析モデルをビジネスユーザー向けに運用する過程でトラブルが生じる場合がよくあります。具体的にご説明しましょう。

  1. 予測分析モデルはさまざまな統計的メソッドやテクノロジーによって複合的に構成されていて、各データサイエンティストが使用したさまざまなツール(※1)で構築されます。
  2. これらのモデルをビジネスユーザーが利用できるようにするには、データサイエンスチームとITチームが連携して、モデルの "運用化" へ対応する必要があります。
  3. ITチームはデータサイエンスチームとは異なる言語(※2)を使用しており、モデルを運用環境に対応させるにはITチームがモデルを再コーディングする必要があります。このプロセスには、データサイエンティストとITチームとの間で質問と回答のやり取りが何回も繰り返されます。
  4. その結果、モデルの運用環境への展開が遅れ、場合によっては6か月ほども遅延することになります。
  5. ビジネス面への具体的な影響では、インサイトの提供が遅れ、意思決定の精度が低下し、チャンスを逃がすことであり、将来的には収益減少につながります。

※1:IBM SPSS、Perl、Python、R、SAS、KNIMEなど
※2: C、Java、.NET、SQLなど

Zementisのアプローチ

Zementisのアプローチ

Zementis社ソリューションは、予測分析モデルの運用環境への配置を迅速化することで、ビジネスインサイトの取得時間を短縮します。特に、分析モデルのフォーマットのオープンスタンダードであるPMML(Predictive Model Markup Language)をベースとしており、これにより、モデル間の変換をスムーズにし、データ サイエンスチームとITチーム間での複雑な運用化プロセスを解消しています。

  1. データサイエンスチームは使い慣れた分析プラットフォームでモデルを構築し、多くの分析ツールが対応しているPMML形式へ出力します。
  2. 出力されたPMM形式モデルはZementis社のソリューションが対応しているデータウェアハウスやアプリケーションサーバ等プラットフォームへ数秒で配置が可能です。
  3. 最新のモデルを適用されたプラットフォームでリアルタイム/ビックデータスコアリングを行うことができます。
  4. 分析モデルが修正された場合も、すばやく運用環境へ適用し実行することができます。
  5. 結果として、組織の業務意思決定の迅速化が実現できます。

カスタムコードで予測分析モデルを構築する旧来のアプローチでは、現代のビッグデータ時代に対応することはできません。
短時間に膨大なデータが生成され、その内容も目まぐるしく変化していくこの時代において、手動のプロセスでデータ処理に対応することは不可能、そこで役立つのがZementisです。
Zementis のADAPAとUPPIは、予測分析のパワーをフルに引き出し、組織のビッグデータ資産を読み解いて、そのインサイトを現場に提供します。

Zementis社ソリューションで予測分析を効率化しませんか。
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