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データv1.1

Add by NYJp1974 | Dec 07, 2017 06:26  700 |  60
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1 背景
1.1 データ増加
1.1.1 サイズ
1.1.1.1 膨大
1.1.1.1.1 いづれクラウドで捌けなくなる
1.1.2 種類
1.1.2.1 ビデオ
1.1.2.2 音声
1.1.2.3 ・・・非構造化データが増える
1.2 デバイス増
1.2.1 スマホ
1.2.2 センサー
1.2.3 カメラ
1.2.4 音声デバイス
1.2.4.1 Amazon Echo
1.2.4.2 Google Home
1.2.5 コネクテッドカー
1.2.6 デバイス数は世界の人口をはるかに超える
1.2.6.1 2020年に500億デバイスのIDC予想
1.2.6.2 →クラウド/DC側での処理は限界がくる
1.3 技術発展
1.3.1 センサー
1.3.1.1 低価格化
1.3.1.2 低消費エネルギー
1.3.1.2.1 数年レベルでバッテリー稼働可能
1.3.2 データ処理技術
1.3.2.1 OSS
1.3.2.2 Hadoop
1.3.2.2.1 並列分散処理
1.3.2.3 高速
1.3.2.3.1 メモリ
1.3.2.3.2 Flash
1.3.2.3.2.1 3D XPoint
1.3.2.3.3 ストリーミング
1.3.2.3.4 リアルタイム
1.3.2.4 ディープラーニング
1.3.2.4.1 非定型データも
1.3.2.4.1.1 音声
1.3.2.4.1.2 動画
1.3.2.5 エッジ処理
1.3.2.5.1 専用チップ
1.3.2.5.2 モデル適用
1.3.2.5.2.1 エッジ・インテリジェンス
1.3.2.5.3 ビデオ処理、画像処理
1.3.2.5.4 観点
1.3.2.5.4.1 レイテンシー
1.3.2.5.4.2 セキュリティ
1.3.2.5.4.3 コスト
1.3.2.5.4.3.1 通信
1.3.2.5.4.3.2 データ保管
1.3.3 プロセッサー
1.3.3.1 低価格
1.3.3.2 低消費電力
1.3.3.3 (エッジ向け)
1.3.4 通信
1.3.4.1 高速化
1.3.4.2 低コスト化
1.3.4.2.1 (エッジ向け)
1.3.4.3 低消費電力
1.3.4.3.1 (エッジ向け)
1.3.4.4 5G
1.3.4.4.1 低レイテンシー
1.3.4.4.2 高速
1.4 コモディティ化
1.4.1 クラウド
1.4.2 ラズパイ
1.4.3 小型センサーデバイス
1.4.4 個人でも活用可能
1.4.4.1 会社である必要なし
2 なぜ今大事?
2.1 全ての”もの”をつなげることができるようになった
2.2 様々なデータが収集できるようになった
2.2.1 データの増え方が加速度的
2.2.1.1 活用も加速度的
2.2.1.2 種類も
2.2.2 ただし、横断的にデータはプラットフォームに集まる?
2.3 技術が追いついてきたタイミング
2.3.1 ボリューム
2.3.2 スピード
2.3.3 コスト
2.3.4 OSS
2.4 大量データから意味(価値)を取り出せるようになった
2.4.1 人の行動把握
2.4.2 個人の信用判定
2.4.3 現象のシミュレート
2.4.4 デジタル・ツイン
2.5 欧米などのインダストリー4.0などのIoT活用モデル
2.5.1 サイバーフィジカル
2.6 広い範囲に価値を適用できる潜在性
2.6.1 既存業務のデジタル化
2.6.1.1 製造
2.6.1.2 流通
2.6.1.3 サービス
2.6.1.4 金融
2.6.1.5 農業
2.6.2 新しい価値からの新ビジネス
2.7 勝者が未決
2.7.1 各社新領域で競い合っている
2.7.1.1 従来の事業者
2.7.1.2 プラットフォーマー
2.7.1.3 ベンチャー
2.7.2 主人公が変わる可能性
2.7.2.1 対応できなければ淘汰される懸念
2.7.2.2 インパクト大
2.7.3 新しい活用ユースケースを開発したもの勝ち
2.7.3.1 誰でもユースケース開発に取り組める
2.7.3.2 大企業である必要はない
2.8 ものからことに
2.8.1 サービス化の波
2.8.2 シェアリングエコノミー
2.8.3 サービス化を行うためにものからのデータの取得が必要
2.8.4 シェアリングエコノミーを成立するために、利用者の信用格付けがさらに必要となる
3 登場人物
3.1 プラットフォーマー
3.1.1 必須条件
3.1.1.1 グローバル
3.1.1.1.1 Why
3.1.1.1.1.1 言語の壁はいずれなくなる
3.1.1.1.1.2 利用する人も会社もグローバル化
3.1.1.1.1.2.1 どこでも同じくサービス提供できることが必要条件
3.1.1.1.1.3 プラットフォームに、特定の国だけの価値はなくなるから
3.1.1.2 超大規模
3.1.1.2.1 Why
3.1.1.2.1.1 コスト面
3.1.1.2.1.1.1 低コスト化が鍵
3.1.1.2.1.2 資金面
3.1.1.2.1.2.1 新技術への投資
3.1.1.2.1.2.2 実業の買収
3.1.1.2.1.2.2.1 コングリマット化?
3.1.2 データ収集が横断的
3.1.2.1 特定の業種向けではない
3.1.3 データビジネスに関する独占が進む可能性は高い
3.1.4 有力候補は?
3.1.4.1 Google
3.1.4.2 Amazon
3.1.4.3 Microsoft
3.1.4.4 Alibaba
3.1.4.5 Tencent
3.1.4.6 米と中国に2極化?
3.2 個人
3.2.1 二極化
3.2.1.1 データ活用出来る一部の人
3.2.1.1.1 ユースケースを開発してお金にデキる人
3.2.1.2 個人情報を吸い取られる大勢の人
3.2.1.2.1 データを活用した個人の信用格付けも行われる
3.2.2 →データ活用サービスにより、生活は効率化はされるはず
3.3 政府
3.3.1 規制
3.3.1.1 プラットフォーマーの規制には限界もある
3.3.1.1.1 スピード感が違う
3.3.1.1.2 国際競争にさらされている
3.3.2 育てる
3.3.2.1 大陸系は世界一を目指し、後方支援している
3.3.3 監視
3.4 既存企業
3.4.1 変革要
3.4.1.1 データ活用
3.4.1.2 ⇒新ビジネスでのさらなる成長の機会
3.4.2 淘汰される危機感
3.4.2.1 →デジタルフォーメーション
3.4.2.2 データ活用の継続的ユースケースの開発が求められる
3.4.3 一般に取得できないデータを独占的にもつ分野は強み?
3.4.4 デジタル化のためには、ユースケース開発が全て
3.4.4.1 業務を知る人間がデータ活用ビジネスを自前でくみ上げることがベスト
3.4.4.2 デザイン指向で試行錯誤する必要がある
3.4.4.3 ITリテラシーの向上が必要
3.4.4.3.1 リソース確保
3.4.4.3.2 顧客側で実現できない場合
3.4.4.3.2.1 ビジネスコンサルの領域になる?
3.4.5 エンドユーザコンピューティング
3.4.5.1 ユーザが直感的に操作できるツールが必要性
3.4.5.2 高度な技術が簡便に使えるようにする必要性
3.5 スタートアップ
4 データソース
4.1 人?
4.1.1 そもそも、人しかもたない情報って
4.1.1.1 その人が思ったこと
4.1.1.2 その人が感じたこと
4.2 マシン
4.2.1 スマホ
4.2.2 ウェアラブル
4.2.3 センサー
4.2.4 音声デバイス
4.2.4.1 Amazon Echo
4.2.4.2 Google Home
4.2.5 監視カメラ
4.2.6 コネクテッドカー
4.2.7 その他機器
4.3 DaaS
4.3.1 データ提供者
4.4 データには鮮度も必要
5 データ処理
5.1 処理内容
5.1.1 取得
5.1.2 保管
5.1.3 活用
5.1.3.1 見える化
5.1.3.2 分類/加工
5.1.3.3 分析
5.1.3.4 価値の適用
5.1.4 消去
5.2 処理場所
5.2.1 可能な限り発生場所に近いほうがよい
5.2.1.1 レイテンシーの観点
5.2.1.2 セキュリティ観点
5.2.1.3 通信コストの観点
5.2.2 エッジコンピューティングがすすむ
5.2.2.1 ARMなど
5.2.2.2 各種スタートアップ
5.2.3 クラウド一辺倒ではなくなる
5.2.3.1 エッジ
5.2.3.2 FogComputing
5.2.3.2.1 クラウドの一歩手前
5.2.3.2.2 例えばキャリアの施設内での処理
5.2.3.2.2.1 10~20msの処理応答性が可能になると言われている
5.2.3.2.2.2 世界中に物理的な施設を分散してもつのは通信キャリア
5.2.3.2.2.3 再度、キャリアが日の目を見る可能性がある
5.2.3.3 5Gの登場のインパクトも大きい
5.3 データ管理
5.3.1 データカタログの必要性
5.3.1.1 様々なデータ
5.3.1.1.1 構造
5.3.1.1.2 非構造
5.3.2 ユースケース開発でデータ活用しやすい仕組み
5.3.2.1 標準化
5.3.2.2 データフロー変更
5.3.2.3 検索
5.4 保管場所
5.4.1 処理場所に近いほうがよい
5.4.1.1 Hadoop的考え方だけではなくて
5.4.1.2 セキュリティ観点
5.4.1.3 価値提供の遅延の最小化の観点
5.4.1.4 クラウド側が破綻する
5.4.1.4.1 クラウドのリソースも無限ではない
6 ビジネス
6.1 課題
6.1.1 ハードル高い
6.1.1.1 データ+技術+ビジネス揃って始めて価値
6.1.1.2 既存ビジネスが分かれば良い訳ではない
6.1.1.3 スピードも速い領域
6.1.1.4 データ分析だけでは弱い
6.1.1.5 ⇒価値を見出すのは既存企業内部だけでは困難
6.1.2 IoT/AIをやりたいが何から手をつけたらよいかわからない
6.1.2.1 予算はとったが・・・
6.1.2.2 ユースケースを開発するのが難しい
6.1.2.3 できる人を見つけるのも難しい
6.1.2.4 →ある意味、ジャブジャブ感が漂う
6.1.3 価値がどれだけかわからない
6.1.3.1 (従来の考え方では・・・わからない)
6.1.3.1.1 カイゼンの延長線上にはない
6.1.3.2 価値を見出せる人間が既存ビジネスの近くにいない
6.1.3.2.1 経営者はビジョナリーである必要がある
6.1.3.3 もしかしたら、既存業務”を”ぶっつぶす”ものかもしれない
6.1.3.3.1 現場には受け入れられにくい
6.1.3.3.2 →進め方はトップダウンである必要がある
6.1.3.4 PoCをするもなかなか成果を出せない
6.1.3.4.1 データが十分でない
6.1.3.4.2 どこに適用したらよいかわからない
6.1.3.4.3 ユースケース開発に時間がかかる
6.1.3.5 だから、投資しにくい
6.1.3.5.1 結果、企業であれば、IoT/AIのバズワードへの横並び対応まで
6.1.3.5.2 スモールスタートが多い
6.1.4 データ活用人材の不足
6.1.4.1 企業内
6.1.4.1.1 ⇒オープンイノベーション
6.1.4.1.2 ⇒囲い込み競争
6.1.4.2 業界全体でも
6.1.4.3 まだ、使いにくいだけかも・・・
6.1.5 セキュリティの確保
6.1.5.1 漏洩
6.1.5.2 破壊
6.1.6 個人情報保護
6.2 プラットフォーマーへのビジネス集中
6.2.1 データの独占化
6.2.1.1 持つもの
6.2.1.2 持たざるもの
6.2.1.3 データがたまる仕組みをもつ
6.2.2 データ量が多ければ多いほど生み出される価値は大きい
6.2.2.1 価値創出機会がデータボリュームに依存する世界
6.2.3 人材の囲い込み
6.2.3.1 科学者
6.2.3.2 技術者
6.2.4 特定技術要素だけではビジネス継続できない
6.2.4.1 今後も新技術はベンチャーから出てくるが資金力のあるプラットフォーマーに吸収される可能性が高い
6.2.5 既存企業の淘汰
6.2.5.1 (これまでのビジネス)
6.2.5.1.1 人がふれる限定的なデータに頼っていた
6.2.5.1.1.1 見聞
6.2.5.1.2 規制と言語に守られてきた
6.2.5.1.2.1 無価値で非効率な手数料ビジネスは衰退する
6.2.5.1.3 店舗など物理的な機能
6.2.5.1.4 →既存の企業にとっては、何が価値なのか再考するタイミング
6.2.5.2 特定分野のデータのみからの価値創造には限界が来る
6.2.5.2.1 多面的なデータから現象を分析/推測する必要がある
6.2.6 過去に見ないレベルでの集中の可能性
6.2.6.1 その観点では、成長余地はまだまだある
6.2.6.2 プラットフォーマーとしての倫理観は企業間に差がでるかも
6.2.6.2.1 (経営者の違い?)
6.2.6.3 投資先としてもまだまだ有望
6.3 デジタルツインの構築
6.3.1 巨大なシミュレータ
6.3.1.1 エコシステム
6.3.1.2 新たなプラットフォーム
6.3.1.3 実世界投入前の影響把握
6.3.2 各分野ごと
6.3.2.1 ⇒いずれ統合される
6.4 予測精度の向上
6.4.1 未来
6.4.1.1 経済動向
6.4.1.2 環境変化
6.4.1.3 健康状態
6.4.1.3.1 医療費削減
6.4.1.4 幸せ度合い
6.4.1.4.1 幸せに思わせるビジネス
6.4.2 人の行動
6.4.2.1 購買行動
6.4.2.2 犯罪
6.4.3 ⇒助言ビジネス、未然防止ビジネス
6.5 (日本企業の行う現実ライン)
6.5.1 データ基盤の整備
6.5.1.1 各企業の頑張りの現実路線・・・
6.5.1.2 データの蓄積~見える化ぐらいまではどこの企業もやる?
6.5.1.3 各企業ごとに整備、システム屋にとってビジネス機会多い
6.5.1.4 クラウドの活用も
6.5.1.5 データ基盤自体が価値を生み出すわけではない!
6.5.1.5.1 単なる必要要件
6.5.2 価値のマイニング競争
6.5.2.1 データ分析
6.5.2.1.1 ちっちゃなデータ分析PoCがいたるところで立ち上がる
6.5.2.1.2 見える化だけ?
6.5.2.1.2.1 BI
6.5.2.2 人材の囲い込み
6.5.3 デジタル化
6.5.3.1 既存ビジネスとデータ価値との組合せ
6.5.3.2 コンサルとシステムの間ぐらいの支援ビジネス機会増加
6.5.4 データ売買
6.5.4.1 データを持つもの持たざるもの
6.5.4.1.1 独占
6.5.4.1.2 上流、下流

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