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Analytics | Data for Good | Internet of Things | Learn SAS
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サステナビリティ経営へのアナリティクス (1)

はじめに 近年サステナビリティ経営は多くの分野で注目されています。環境・社会の変化や価値観の変革に対応しながら、長期にわたり市場から求められ、継続的に価値提供を行い、社会から信頼され続けることが企業にとって最も重要と考えられています。 最近では、気候変動、COVID-19パンデミックなどの社会環境の変動により、生活者、消費動向、企業活動、サプライチェーンなどに大きな影響を及ぼす中で、どのように対応し取り組んでいくかが喫緊の課題となっています。 今回のブログでは、これらの変化対して持続可能な世界を実現するための「サステナビリティ経営」に関してSASのアナリティクスアプローチをテーマに数回にわたり見ていきたいと思います。 SDGsとESG 地球規模の課題を踏まえた全世界共通の持続可能な成長戦略であるSDGsは、今や大企業の多くがサステナビリティ経営*1の計画にマテリアリティ(重要課題)として織り込み取り組まれています。また、環境・社会・ガバナンスの観点で企業活動を分析評価するESG*2は、企業価値を見通す上での重要性として認識されています。 アナリティクスが果たす役割 環境や社会で起こっている多くの変化は、生活者の価値観および消費活動に変化をもたらします。企業は、その変化を的確に捉え迅速に対応していくことが求められます。それらの変化を近年のデジタル・テクノロジーを用いて迅速に把握し、AIやアナリティクスによるインサイトに基づく意思決定や課題解決、商品やサービスの継続的な改善や高度化などにより新たな価値を提供することは、企業のサステナビリティと競争力を創出し、サステナビリティ経営において非常に重要となります。 中長期計画のマテリアリティとして掲げられたSDGsの達成度評価やESG評価においてもアナリティクスの手法を用いた評価手法やツールが多く用いられ、企業活動の見える化を推進するとともに、投資家などへ開示することでESG投資を促すとともに、企業価値向上や創造を進めています。SASは、AIによるESG管理とレポート作成に関するサービスを提供しています。 また、企業や組織の活動においても、AIやアナリティクスによるインサイトや予測といったデータ利活用をもとに、CO2削減、エネルギー対策、フードロス削減、水資源保全、汚染軽減など様々なサステナビリティに関する課題解決に向けて、アナリティクスが活用されています。*3*4 SASの取り組み SASは自社のCSR活動として、エネルギー節約、GHG(温室効果ガス)排出管理、汚染軽減、水保全、グリーンビルディング、およびその他のプログラムにより環境を改善などに取り組んでいます。また、サステナビリティ経営のリーダーおよび提唱者として、高度なテクノロジーと経験豊富なスタッフにより、多くのソフトウエア、ツール、サービスなどを企業や組織に提供してきています。これらは追って紹介いたします。今回はSASのCSRレポート*5から抜粋してSASの取り組みをいくつか紹介します。 アナリティクスによる人道支援/社会支援 ビッグデータアナリティクスが世界中の短期および⾧期の開発⽬標の達成に役立つという広範な証拠があります。アナリティクスの世界的リーダーとして、SASは、貧困、病気、飢餓、⾮識字などの社会の最⼤の問題のいくつかを解決するために、最先端のテクノロジーと専⾨知識を適⽤することに情熱を注いでいます。 SASは、常により良い世界を構築するためにそのテクノロジーを使⽤することを挑戦しています。国連のSDGsが不平等を減らし、健康的な⽣活を確保するために取り組んでおり、SASはそれがすべての⼈にとってより明るい未来を創造するのを助けることができる機会を探しています。 SASの社会イノベーションイニシアチブは、世界の進歩を加速させ、世界をより持続可能な未来に向けて動かす創造的な⽅法の発見を支援します。 SASがこの⽬標をサポートする⽅法の1つは、 Data for Goodを推進する運動です。貧困、健康、⼈権、教育、環境に関する⼈道問題を解決するために有意義な⽅法でデータを使⽤することを奨励します。 ⾼度なアナリティクスとIoTによる健康なミツバチの個体数の増加 World Bee Countを使用すると、ミツバチのデータをクラウドソーシングして、地球上のミツバチの個体数を視覚化し、これまでのミツバチに関する最大かつ最も有益なデータセットの1つを作成できます。 SASのデータ視覚化により、クラウドソーシングされたミツバチや他の花粉交配者の場所が表示されます。 プロジェクトの後の段階で、研究者は作物の収穫量、降水量、その他のハチの健康に寄与する要因などの重要なデータポイントを重ね合わせて、世界の花粉交配者のより包括的な理解を集めることができます。 Joseph Cazier, アパラチア州立大学分析研究教育センター教授兼常務理事   ミツバチを救うことは私たちの⾷糧供給にとって最も重要であり、⾼度なアナリティクスがミツバチと私たちの未来を維持するための鍵となる可能性があります。 SASのモノのインターネット(IoT)、機械学習、視覚アナリティクス機能により、健康なミツバチの個体数の維持とそのサポートができる可能性があります。 2020年、SASは、テクノロジーが世界中の花粉交配者の個体数を監視、追跡、改善する3つの別々のプロジェクトに参加しました。まず、SASのデータサイエンティストは、聴覚データと機械学習アルゴリズムを通じて、侵入しないで蜂の巣のリアルタイムの状態を監視する⽅法を開発しました。 SASはまた、世界のミツバチの数についてアパラチア州立⼤学と協力して、世界のミツバチの個体数データを視覚化し、それらを保存するための最良の⽅法を抽出しました。さらに、SAS Viya Hackathonの受賞者は、機械学習を通じてハチのコミュニケーションを解読し、⾷料へのアクセスを最⼤化し、⼈間の⾷料供給を増やしました。 困っている⼈を助けるための最善のサポートを理解する 私たちの優先事項は、人生の最も困難な季節を通して家族を支援することです。その仕事の多くは、目に見えないところに隠れているホームレスを支援することです。それが私たちの最善の策です。SASは私たちの目の前でデータを取得し、以前は見ることができなかった隠された洞察を発見することができました。それはSASが最も得意とすることです。正直なところ、完璧な組み合わせでした。 Leslie Covington, Executive Director, The Carying Place     ホームレスに苦しんでいる多くの人は、自給自足できるための指導と支援を求めてThe Carying Place(TCP)に目を向けます。 手書きのドキュメントと一貫性のないスプレッドシートの山の中に27年分のデータがあるため、TCPはSASを利用して、参加者の成功の指標をより適切に測定し家族にふさわしい支援を提供しました。 SASボランティアは、デモグラフィック、保険、住宅、退役軍人のステータス、障害のステータス、予算ファイルなど、参加している家族のデータを分析し、TCPのニーズを最もよくサポートできるモデルを選択しました。

Data Visualization
Diana Maris 0
Successful citizen data scientists need to know these three trends

Data visualization is a critical way for anyone to turn endless rows of data into easy-to-understand results through dynamic and understandable visuals. Whether your favorite visualization is a pie chart, a geographic map or relies on natural language, showing the insights that empower you to make more informed decisions is a better way to do data-driven business. Analyst firms say that SAS has market-leading data visualization. This helps users across the globe find insights in their data using new and exciting trends in data visualization.

Analytics | Learn SAS | Students & Educators
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SASのオンライン学習コース「Skill Builder for Students」の紹介(1)

私は現在大学で生物統計学を専攻していますが、「SASを使えるようになりたいけど具体的に何をすればいいかわからない...」といった声をしばしば耳にします。医療系に限らず、このような思いを抱えている学生の方も多いのではないでしょうか。以前にSAS Blogに投稿された 【冬休みに勉強しよう】アナリティクスの学習(1) Skill Builder for Students では、学生を対象として、SASソフトウェアや統計解析・機械学習を中心とした基礎的な知識、スキルをe-Learningを通じ習得可能な無料のオンライン学習プラットフォーム「SAS Skill Builder for Students」を紹介しました。 このSkill Builder for Studentsで提供されているe-learningの各項目の内容について、学生目線での簡単な感想とともに連載していきます。ぜひこの機会に一緒にSASを勉強してみましょう!   Skill Builder for Studentsの内容 Skill Builder for Studentsへログインすると「Learn SAS」「Get SAS Certified」「Career Resources」の3つのタブが存在しています。それぞれのリンク先では以下のような情報、学習コースが提供されています。 Learn SAS SASが提供している無料利用なソフトウェアやSAS認定資格についての概要 E-lerningコースと各種資格に対する対策 Get SAS Certificated SAS認定資格受験料割引の機会 試験日程のスケジュールやスコアレポート・デジタルバッジの請求 Career Resources データアナリティクスの専門性を学ぶ意義とキャリアの見つけ方 SASが提供しているインターンシップやフェローシップの紹介 SASコミュニティの紹介 SASソフトウェアに対する知識だけでなく、その後の長期的なキャリアプランも見据えた内容となっています。特に学生の方については、SASを学ぶことによってどのようなキャリアプランがあるのかのイメージがなかなかつきにくいかなと思いますので、その点でもオススメです!   E-Learning コースとSAS認定資格の内容 E-Learning コースと各種SAS認定資格については、「Learn SAS」のタブから、「Start

Analytics | Data Visualization
Joon-Hyung Koh 0
AI 기반의 쉽고 간단한 Clinical Data 탐색 및 시각화 #2편

지난 블로그 포스팅 #1편에서는 임상시험 전 과정에 참여한 내.외부 모든 이해관계자가 임상시험 데이터에 쉽게 접근하여 진행 상황을 파악할 수 있도록 지원하는 SAS Visual Analytics 솔루션의 기능을 소개해 드렸습니다. 이번 포스팅에서는 이러한 AI기반의 SAS Visual Analytics 분석 솔루션을 활용하여 임상시험 SDTM 데이터의 탐색 및 시각화 리포트의 활용에 대해 알아보겠습니다. Clinical Data

Analytics | Artificial Intelligence | Data Visualization
Joon-Hyung Koh 0
AI 기반의 쉽고 간단한 Clinical Data 탐색 및 시각화 #1편

임상시험을 비롯한 모든 업무에서 분석은 필수이며, 점점 고급분석을 필요로하고 있습니다. 이번 블로그 포스팅은 2편으로 나누어 1편에서는 임상시험 전 과정에 참여한 내.외부 모든 이해관계자가 임상시험 데이터에 쉽게 접근하여 진행 상황을 파악할 수 있도록 지원하는 SAS Visual Analytics 솔루션의 기능을 소개합니다. 이어 2편에서는 임상시험의 SDTM 데이터를 활용하여 SAS Visual Analytics 솔루션에 어떻게

Students & Educators
【冬休みに勉強しよう】アナリティクスの学習(2) Viya for Learners

前回の投稿 【冬休みに勉強しよう】アナリティクスの学習(1) Skill Builder for Students では、学生向けのリソース・ハブである Skill Builder for Students に登録し、e-Learningでの学習についてご紹介しました。取り上げた学習コースでは、SAS Visual Analytics をツールとして用いていましたが、このソフトウェアは SAS Viya と呼ばれるアナリティクス・プラットフォームで提供されます。 SAS Viya は次のような特徴を持っています。 アナリティクスによる課題解決に必要な「データの管理と準備」「分析による発見とモデル構築」「分析結果の実装」を一つのプラットフォームで提供 機械学習、ディープラーニング、テキスト解析、画像解析、予測、最適化などAI機能を網羅 グラフィカルな操作、SAS言語、Python、Rなどによるプログラミング、REST APIによる機能提供を実装し、アナリティクスへのアクセスをオープンにする これらの特徴は、企業や組織でアナリティクスを用いて価値を発揮するために必要なものでありますが、学生がデータ分析を学ぶ場面では必ずしも重要なものではないかもしれません。しかし、GUIやSAS言語、オープンソース言語など、それぞれの学生が得意とするスキル、今後のキャリアに役立つ技術を磨くプラットフォームとしては有用です。SAS Viya は商用またはアカデミア向けのライセンス提供がありますが、教育目的には無償の SAS Viya for Learners がSaaS形式で提供されています。 SAS Viya for Learners は、SAS Skill Builder for Students と同様に、大学ドメインのメールアドレスを登録したSASプロファイルをお持ちであれば、無料で登録・利用することができます。クラウドでの提供ですので、ソフトウェアをインストールする必要はなく、Webブラウザからアクセスするだけで利用できます。GUI操作での可視化(SAS Visual Analytics)や、機械学習モデル作成ツール(SAS Model Studio)、SASプログラミングについては、SAS Skill Builder for

Learn SAS | Students & Educators
【冬休みに勉強しよう】アナリティクスの学習(1) Skill Builder for Students

学生の皆さんは今日から冬休みでしょうか。「卒論でそれどころじゃないよ!」という方もいるかもしれませんが、この期間に「何か新しい勉強を始めてみようかな」と思われる方も多いのではないでしょうか。 データサイエンティストが「21世紀で最もセクシーな仕事」と言われてから10年近くが経とうとしています。しかし、社会におけるデータの活用はまだまだ発展途上であり、そのための人材は依然として高い需要があります。「データサイエンティスト」はそのなかでも、多くの高度な知識と技能を持った人材ですが、デジタル・トランスフォーメーション(DX)と呼ばれる業務改革が進む中、高度人材だけでなく、より広範囲の人たちがデータを活用した仕事に従事することが求められています。数理科学とテクノロジーを駆使するデータサイエンティストでなくても、アナリティクスに関わり、自分なりの知識とスキルを発揮することができます。 SAS Skill Builder for Students は、SASソフトウェアと統計解析・機械学習を中心に、「データリテラシー」や「ビジュアライゼーション」といったより基礎的なの知識やスキルを無料で学習できます。また、認定資格取得の案内や、アナリティクスを活用したキャリアについての情報も提供しており、アナリティクスの初学者からデータサイエンティストのキャリアを構築しようとする学生まで、多くの方に活用いただけます。この機会にぜひ登録してください。 登録方法は次の4ステップ SAS Skill Builder for Students にアクセス SASプロファイルをお持ちでない学生は「SAS プロファイルを新規に登録」から登録 ※ 登録するメールアドレスは大学ドメイン(.ac.jpなど)のものを入力してください。 登録したSASプロファイルのメールアドレスを SAS Skill Builder for Students のログイン画面で入力 My Trainingの画面でLicense Agreementを読み、同意のチェックボックスにチェックを入れて「Submit」 登録・ログインに成功するとこちらのようなホーム画面が表示されます。 「Learn SAS」「Get SAS Certified」「Career Resources」のタブがあり、それぞれe-Learningによる学習、認定資格の案内、キャリア構築のためのリソースが提供されています。 ここでは「ビジュアライゼーション」のe-Learningをご紹介します。SAS Visual AnalyticsというGUI操作による可視化ツールを利用して、データから示唆を得る方法を学習するトレーニングです。数学やプログラミングが苦手な方でも学習できます。 「Learn SAS」タブ→「Start Learning」→「Visual Analytics and Visual Statistics」→「SAS Visual Analytics 1 for SAS

Data Visualization
Nancy Rausch 0
Is it really better to give than to receive? Data science says yes

Active gratitude is the feeling you get when a stranger does something nice for you without expecting anything in return. While both are beneficial for our health, there is a statistically significant, positive correlation between active gratitude and pro-sociality (r = 0.374), that is not present with passive gratitude. In other words, random acts of kindness trigger other random acts of kindness to other people, which is both good for us and good for society.

Advanced Analytics | Analytics
Luiz Malere 0
A hora e a vez dos cientistas de dados

Uma das profissões mais cobiçadas e bem remuneradas atualmente é a de Cientista de Dados. Grandes empresas de telecomunicações, instituições financeiras e redes de varejo estão formando times com estes profissionais, e o movimento não é restrito às grandes corporações. Empresas médias também estão sedentas em busca de cientista de

Advanced Analytics | Analytics
Sandra Hernandez 0
Analítica en tiempo real: así actúan las telcos para reaccionar con agilidad y adaptarse a los cambios

Mantener la conectividad y comunicación de los usuarios no ha sido el único reto que han tenido que enfrentar los operadores de telecomunicaciones en este último tiempo. Identificar cómo van cambiando las exigencias de los usuarios, anticiparse a sus necesidades y tratar de asegurarles siempre las mejores experiencias es una

Analytics | Artificial Intelligence | Fraud & Security Intelligence | Internet of Things | SAS Events
Victoria Silva 0
Kim Kuster fala sobre Agent Gaming e casos de sucesso em palestra no Insurance Summit 2021

Na palestra “Agent Gaming no setor de Seguros”, Kim Kuster, consultora de negócios em Inteligência de Segurança do SAS, explicou o que é agent gaming e como a prática impacta na área de seguros. Além disso, mostrou alguns casos de sucesso no combate a esse tipo de fraude e fez

Analytics
Il-Hyoung Kwon 0
Forecasting 알고리즘, 미래를 변화시키다

포스트 코로나 시대의 불확실한 미래를 헤쳐나가기 위해서는 그 어느 때보다 예측력을 높여야 합니다. 예측 알고리즘을 사용하면 불확실성을 최소화하고, 정책이나 전략에 따른 변화를 보다 정확히 가늠하며 최적의 의사결정을 내릴 수 있습니다. SAS Visual Forecasting이 필요한 이유 Forecasting 알고리즘은 어떻게 미래를 변화시킬 수 있을까요? ARIMA와 같은 전통적인 단변량 시계열 알고리즘은 타깃(종속) 변수만을

Advanced Analytics
Ricky Tharrington 0
Parallel Processing in SAS Viya

Most computers can execute operations in parallel due to their multicore infrastructure. Performing more than one operation simultaneously has the potential to speed up most tasks and has many practical uses within the field of data science. SAS Viya offers several products that facilitate parallel task execution. Many of these

Advanced Analytics | Analytics | Artificial Intelligence | Data Visualization | Machine Learning
Carlos Pinheiro 0
Optimal tour of Brisbane based on a multi-modal transportation system

A few months ago, I published an article about network optimization and how to find an optimal tour when visiting multiple places of interest by using different types of transportation, like buses, trains, tram, metro, and even walking. For a real-world case, I decided to run these optimal tours in

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