ビッグ データと分析

リアルタイムで大量のデータを分析することにより、より優れたエクスペリエンスを提供し、より優れた意思決定を行います。顧客エンゲージメントを高め、収益を増やし、コストを低減するインテリジェントなアクションを提供するための洞察を得ます。

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「Azure を使用して行っていることについて私が興奮をおぼえるのは、がんの治療法を解明できるかもしれない、というくらい、発見を加速できることです。」

バージニア工科大学コンピューター サイエンス教授、We Feng 氏

必要なデータすべてを集約

従来の POS システムや電子商取引 Web サイトから、Apache Hadoop および Spark を使用してリアルタイムにデータをストリームする Twitter や IoT センサーなどの新しい顧客センチメント ソースまで、データ ボリュームは爆発的に増加しています。初めから多様なデータセットを分析することにより、事後対応型かつ分断されたものではなく、予測的で包括的な、より多くの情報に基づいた意志決定を下すことができます。

Chili's
「個々のレストランで 実用的な洞察を得られるのは、革新的なことです。特定のレストランで熱や速度の問題が生じていることや、冷たいと報告されている特定の品目、遅い特定のサーバー、またはボトルネックの原因を把握できれば、これまでの運用方法を根本的に変えることができます。しかも、その情報をリアルタイムで得られるのです。」

デジタル イノベーションおよびカスタマー エンゲージメント担当副社長、Wade Allen 氏

ビッグ データの活用で情報に基づく意思決定が可能に
ビッグ データを永久に保持。

最も貴重な資産であるビッグ データを保持

サイズにかかわらず、組織のデータを永久に保持します。コストを低減する代わりに保持するデータを犠牲にするのではなく、規制や会社の基準に準拠しながら経済的な価格でデータを保持できます。Hadoop、Spark テクノロジーやクラウドによってこれらが可能になりました。

Beth Israel Deaconess Medical Center
「データを 7 年間保持すること、また一部の情報は 30 年間保持することが監査要件の一部となっています。HDInsight を使用すると、格納できるデータ量が増え、必要に応じてクエリを実行できます。」

データベース管理マネージャー、Don Wood 氏

カスタマイズ された体験をお客様に提供

人々はそれぞれ異なる体験を望みます。顧客の行動に基づいて変化する、カスタマイズされた体験によってお客様を喜ばせましょう。カスタマイズされたショッピング体験向けの動的な割引を含む、おすすめの商品を提供することもできます。サプライヤーには、最新の注文情報や顧客の履歴データに基づいて、購入の予測一覧を提供します。

Ziosk
「当社はこれまで、デバイスの特定の操作に基づいて顧客の体験を最適化することができませんでした。Azure を利用すれば、この一連の流れを循環させることができます。」

ソフトウェア アーキテクト責任者、Kevin Mowry 氏

機械学習と予測分析ソフトウェアによって体験をカスタマイズ。
高度な分析がサプライ チェーンを最適化。

よりコスト効率の優れたサプライ チェーンを構築

企業のバリュー チェーン全体からビッグ データを集約し、リアルタイムで高度な分析を使用することにより、供給側のパフォーマンスを最適化し、コストを節約します。在庫レベルの評価、製品フルフィルメントのニーズ予測、潜在的なバックログの問題の特定といった、サプライ チェーンのリアルタイムの可視化により、事前対応型の措置をとることができます。

ThyssenKrupp
「当社のエレベーターで、より高い稼働率を保証できるように、予防的メンテナンスの業界標準を超えて、予測的かつ先制的なメンテナンスを提供する必要がありました。」

最高経営責任者、Andreas Schierenbeck 氏

行うすべてのことを効率化

データに埋もれている洞察を明らかにし、ビジネスの運営方法を最適化します。人材を編成する場合でも、サプライ チェーンを管理する場合でも、スタッフと顧客のニーズを予測する場合でも、運用効率に影響する要因を理解することは、ビジネスを合理化するうえで欠かせません。

RockwellAutomation
「当社は、Microsoft Azure の技術を当社のすべての監視アプリケーションにデプロイすることを計画しています。複雑さを増す環境において、同技術によりデータをより効果的に調整できるためです。当社は、顧客がどこにいても、離れたその顧客に、これまで不可能だった水準の効率でサービスを提供することができます。」

ソフトウェア ビジネス開発ディレクター、John Dyck 氏

高度な分析がビッグ データに埋もれている洞察を明らかに。

ビッグ データと分析ソリューションを補完

Azure Marketplace で提供されている、信頼性の高いビッグ データおよび高度な分析パートナーから、人気の高いアプリケーションを見つけてデプロイできます。

ソリューションのアーキテクチャ

Cosmos DB (Azure Services) Dashboard Browser Azure Stream Analytics (Near Real-Time Aggregates) Input Events Event Hub Cold Start Product Affinity Maching Learning (Product Affinity) Raw Stream Data Personalized Offer Logic

パーソナライズされたマーケティング ソリューション

パーソナライズされたプランを用いてお客様の製品のマーケティングを行うのに不可欠なテクノロジを探しましょう。ビッグデータによる分析情報を使用してマーケティングを個別化し、より大きな反応を顧客から引き出します。

詳細情報
Data Factory: Move data, orchestrate, schedule and monitor Power BI Data Simulator Web Job Azure Data Lake Store Spark on HDInsight

マーケティングに活かすための需要予測と価格最適化

Microsoft Azure の高度なビッグ データ分析サービスを活用して、顧客の今後の需要を予測し、最適な価格を設定することで、収益を最大化します。

詳細情報
Dashboard Machine Learning HDInsight Blob Storage

機械学習と Spark を用いた予測マーケティング キャンペーン

Azure HDInsight Spark クラスターの Microsoft R Server を使用して機械学習モデルを構築し、購入率を最大限に高めるための推奨アクションを知る方法を説明します。

詳細情報
Azure Data Factory Energy Demand Forecast(SQL) Energy Demand Forecast(Machine Learning) Geography Data(Blob Storage) Power BI Sample Data Raw event data queue(Event Hubs) Stream Analysis and Data Movement(Stream Analytics)

公共設備向けのエネルギーと電力需要の予測

Microsoft Azure によって、エネルギー製品およびサービスの急激な需要の高まりをどのようにして正確に予測できるかをご覧になり、御社の競争力の強化にお役立てください。

詳細情報
Power BI SQL Database Machine Learning

医療分析による入院期間とペイシェント フローの予測

お客様の病院または医療機関のキャパシティやペイシェント フローを予測し、ケアの質の強化や作業効率の改善を実現する方法について説明します。

詳細情報
Power BI SQL Database Machine Learning

融資とクレジット リスクのアナライザーおよび債務不履行のモデリング

SQL Server 2016 と R Services を使用することで、貸し手は借り手のクレジット リスクと債務不履行の可能性を予測し、不採算の融資を減らすことができます。

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