【zeal】azure + power biで始めるbigdata分析の第一歩 20171115版公開用

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Microsoft Azure + Power BI ではじめるBigData分析の第一歩

株式会社ジールアナリティクスソリューションセンター

センター長瀧澤祐樹

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株式会社ZEALの紹介


JQA-IM0563

■会社名株式会社ジール（英文名：ZEAL Corporation ）

■設立 2012年7月 (事業継承に伴う新法人設立の為。母体は1991年設立)

■資本 1億円

■所在地【本社】東京都品川区上大崎二丁目13番17号目黒東急ビル6階

【大阪支社】大阪府吹田市豊津町1番18号エクラート江坂ビル5階

■事業内容

BI／DWH／CPMコンサルティング事業

BI／DWH／CPMインテグレーション事業

BI／DWH ／CPMソフトウェアライセンス・ハードウェアの販売及び保守

アウトソーシング事業（一般労働者派遣：般13-305385）

■従業員数 232名（2017年10月1日現在）

■代表取締役社長岡部貴弘

■沿革 (事業継承前)1991年株式会社ジール創業

(事業継承後)2012年株式会社DHI（旧：株式会社ジール）より事業継承

AVANTグループ（旧：DIVAグループ）へ編入

2013年本社を品川に移転2014年本社を目黒に移転

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ZEAL会社紹介


自己紹介

瀧澤祐樹(たきざわゆうき)

経歴：IT歴(12年)

もともと小売業界にいました。その後ご縁があり、組込系エンジニア、BIエンジニア、プリセールスエンジニアを経て現職

私のミッション：

BIを「ツール」と狭い意味ではなく「情報活用全般」ともっと広い意味で捉えていただくよう活動しています。なので、AIやExcelだって情報活用＝BIの一部と私は捉えています。BIってなんか「楽しい」・「キレイ」・「簡単」と、最初の入り口の敷居を下げて裾野(利用者や認知)を広げることを日々考えています。

現在の興味分野：

セルフサービスBI・機械学習・IoT・音声/画像認識/自然言語(AI・チャットボット)とBI(分析)の融合


セッション内容


従来型業務システムERP・基幹

POSシステム

Webログ

各種デバイス・センサー

SNS

多種多様なデータが今こうしている間にもたくさん生成されています

外部データ

ライフログ

まだまだ、データを収集・蓄積・活用ができていないケースが多い


ビッグデータとお付き合いするための様々なソリューション＠Microsoft Azureデータソース受信・送信加工・蓄積分析・活用

構造化データ

CSV、RDB固定長、Excel

など

非構造化データ

Json、画像、音声、デバイスストリームデータ

など

SQL ServerSQL DatabaseSQL DW etc

HDInsightHadoop

Cosmos DB

可視化

予測統計

認知・AI

ETL

スクリプト

IoT Hub

Stream AnalyticsCognitive Service

Data LakeStorage


MicrosoftのAI技術：Cognitive Services


画像認識 (Computer Vision API)

顔認識 (Face API)

感情認識 (Emotion API)

※図はPower BIで可視化したイメージ

画像からタグ、キャプション付け

年齢、性別推定顔認証

人間の8つの感情を認知

Cognitive Services [Vision]

例)店舗内のお客様の属性情報をAIを使いリアルタイムに収集

このように、カメラが捉えた画像がデータ化されます。


Cognitive Services 事例


Stream Analytics

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Azure 上でのストリームデータ処理

デバイス、機械、アプリケーションと接続した Azure Event Hubs やIoT Hubから数百万のリアルタイムイベントを取得・処理するサービス

入力・出力形式入力： Event Hubs、IOT Hub、Azure Blob Storage

出力： SQL Database、Event Hubs、Azure Blob Storage、Power BIサービス .. etc

処理の中にAzure Machine Lerning の予測モデルを組み込むことも可能

Point of

Service Devices

Self Checkout

Stations

Kiosks

Smart

Phones

Slates/

Tablets

PCs/

Laptops

Servers

Digital

Signs

Diagnostic

EquipmentRemote Medical

MonitorsLogic

Controllers

Specialized

DevicesThin

Clients

Handhelds

Security

POS

Terminals

Automation

Devices

Vending

Machines

Kinect

ATM


Machine Learning

PaaS型の機械学習プラットフォーム

Azure Machine Learningとは

定型レポート

アドホックBIマシンラーニング（Azure ML）


Machine Learning 事例


Power BI

Power BI Desktop Power BI Services


Power BI 事例

日清食品ホールディングス株式会社様


Power BI 参考サイトなどコミュニティアイデア

ブログ勉強会

コミュニティ

ギャラリー


デモンストレーション

Machine Learning Machin Learning 開発画面紹介予測モデリング作成 Webサービス化

Power BI 基本的なPower BIサービスの概要ダッシュボードの紹介 Power BI Desktopによる開発


デモのキャプチャ


MLキャプチャその１

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Machine Learningの第一歩＜基本的な学習モデル作成の流れ＞

１．学習データの配置２．モデリングのための変数セット３．欠損値の設定４．学習データと答え合わせデータの分岐５．アルゴリズム選択６．機械学習モデル７．答え合わせ８．モデルの評価

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MLキャプチャその2

Azure MLにはモデルの評価を表示し、モデルの精度を把握することができます。この精度を向上するために様々なチューニング方法があります。


MLキャプチャその3Web API化すると、各種プログラムやExcelから呼び出し可能。キャプチャはExcelからAPIを呼び出し、各値から推測されるスコアラベルと確率が戻り値として出力されます。


Power BIキャプチャその1Power BIはPCブラウザ、Androidアプリ、iOSアプリ、Windowsアプリからアクセス可能。どなたでも簡単に、直感的にレポートを操作、作成ができます。


Power BIキャプチャその2Power BIは「Excelで分析」機能を使うことで、Excelをインターフェースとしたレポートも作成できます。


Power BIキャプチャその3Power BIのダッシュボードでは様々なレポートの情報を1画面に集約できます。また、クイック分析機能でそのデータセットの分析を自動的に行ってくれます。


Power BIキャプチャその4Power BIのダッシュボードから、自然言語による質問もできます。「ちょこっと」データ検索する場合、とても便利です。


Power BIキャプチャその5Power BI ダッシュボードにはストリーミングデータセットを作り、リアルタイムデータをモニタリングすることもできます。


Power BIキャプチャその6Power BI Desktopは無償で提供されるクライアントツールです。データの接続や加工、レポート作成などができます。


Power BIキャプチャその7Power BIは、Machine Learningで予測したデータもリアルタイムに表示できます。

機器Iot Hub

Stream Analytics

Machine Learning Web API

WITH ML AS (SELECT temp(deviceId,temp,

EventProcessedUtcTime,PartitionId,EventEnqueuedUtcTime,IoTHub,FLG)AS result FROM MLdemo

)

SELECT *INTO MLtoPBIFROM ML

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