All Posts
I think one of the great uses of analytics and graphics is to show things like cancer clusters on a map. There are many factors that can lead to a higher incidence of diseases in geographical areas, and chemicals are often the culprit. For example, paraquat has been potentially linked
If there’s one thing that we’ve learned from working from home, it’s the value of wellness. Not leaving our homes for work has collectively meant less steps (aka daily activity), easy access to the family fridge, and blurred lines between work and home life…and even the days for that
Dr. Ayesha Khanna has a vision for blending our physical infrastructures with cloud and AI infrastructures to improve the way we live, work and learn. As the co-founder and CEO of ADDO AI, an AI solutions firm and incubator, she advises corporations and governments on AI and smart cities. She
Break down silos, uncover problems, support mental health solutions – with data and analytics.
Pour faire face à l’érosion du niveau de satisfaction des clients vis-à-vis de leur assureur, il est impératif pour ces derniers de moderniser, de fluidifier, mais aussi d’humaniser leur relation client. Une approche centrée sur une connaissance à 360° de l’usager peut répondre au déficit de fidélisation des assurés. Selon
Comment la data peut aider le monde de la distribution à mieux cerner les besoins des consommateurs, permettant ainsi de s’adapter à une demande volatile et changeante ? Une étude LSA - SAS apporte des réponses, illustrées ici par Relais Colis. Les résultats de l’étude LSA - SAS « Le
Set it and forget it. That’s how SAS Viya Jobs and Flows should work, right? Well, just like most other things in life, it’s not that simple. What if you have multiple Jobs set to run in a Flow and one fails? Do you exit the process or continue with
Quick! Which fraction is bigger, 40/83 or 27/56? It's not always easy to mentally compare two fractions to determine which is larger. For this example, you can easily see that both fractions are a little less than 1/2, but to compare the numbers you need to compare the products 40*56
La Inteligencia Artificial conquista nuevos ámbitos de nuestra vida y está cada vez más presente en nuestro día a día, ya sea en las sugerencias de productos o contenidos que consumimos, en asistentes digitales que nos facilitan tareas o incluso en el diagnóstico precoz de enfermedades. Pero, al mismo ritmo
By Paul Ridge, Head of Insurance, SAS UK & Ireland Black swan events are not unknown to the insurance industry. Whether it’s natural disasters such as the Japanese earthquake in 2011, the Chernobyl disaster in 1986 or pandemics such as the SARS virus in 2002. By their nature, these kinds
An estimated 44% of people in jail and 37% of those in prison have a mental health condition. When I worked at the San Bernardino County Department of Behavioral Health, the Sheriff and Probation Departments were close partners with us. My Research & Evaluation team worked with their data teams to evaluate
A previous article discusses the definition of the Hoeffding D statistic and how to compute it in SAS. The letter D stands for "dependence." Unlike the Pearson correlation, which measures linear relationships, the Hoeffding D statistic tests whether two random variables are independent. Dependent variables have a Hoeffding D statistic
Every 10 years the United States conducts a Census where we count all the people. This week the 2020 Census population totals for each state were released. And how might these numbers affect you? ... One thing the Census numbers are used for is to determine how many of the
◆ はじめに 行政のデジタルトランスフォーメーション(以下DX)は、デジタル化が進み、非対面でのコミュニケーションが日常化するなど、従来の生活形態が変化するにつれて、政府や行政も市民サービスの変革をする必要性が高まっています。その動きとして日本でもデジタル庁を新たに設置し、データ管理やITシステムなどを総括することになります。しかし行政のDXは、システムのデジタル化による行政手続きの効率化だけに焦点が当たり、大規模なシステムを構築しがちですが、本来行政のDXとは、データとそのデータを分析した結果得られた洞察によって、より良い市民サービスにつなげることから考えることが必要だと考えます。本稿では、SAS社の本社がある米国ノースカロライナ州(以下NC州)で行われている行政のDX事例について紹介します。NC州では、データ分析を活用して、様々な政策やサービスを新たに開発し、市民サービスに新たな価値を提供しています。この事例を通して、行政のDX成功のためのポイントについて見ていきたいと思います。 ◆ 行政におけるDXのポイント ポイント1.小さいことから始めよう 行政のDXで一足飛びに100%満足できる成果まで至る事例はあまりありません。また、すべてが理想的に準備されるまで待つ必要もありません。NC州は2007年からGDAC(Government Data Analytics Center)と呼ばれるデータの管理や分析を行う部署の運営を始めました。最初から大きなプロジェクトを行ったわけではなく、まずは各機関米国ノースカロライナ州から学ぶ行政におけるデジタルフォーメーションのデータを収集し、データ管理とモニタリングから始めました。初めの3年間は、データ基盤を構築し、大きなプロジェクトに最初に取り組んだのは2010年の犯罪分野です。GDACはSAS社と共同で「CJLEADS」というプロジェクトを開始しました。CJLEADS(Criminal Justice Law Enforcement Automated Data Services)は、犯罪データの統合管理のシステムです。CJLEADS導入前は、様々な機関のシステムやプロセスを経由して犯罪記録を閲覧したり、更新したりしましたが、現在では各機関がCJLEADSを介して犯罪歴を統合的に管理しています。これにより、NC州は、年間1,200万ドルを節約することができ、犯罪データの紛失や欠落を防ぎ、より安全な社会を作ることができました。その後、犯罪分野だけでなく、様々なプロジェクトに取り組み、行政のDXを進めています。これらのシステムやプロジェクトを最初から完全に構築することは簡単ではありません。NC州のCJLEADSも、最初はデータの収集、統合したデータを活用したレポーティングやモニタリング、そして複雑な課題解決、とステップを踏んでいます。このように、ビジョンは大きく掲げつつ、小さな成果を重ねて発展させることがポイントではないでしょうか。 ポイント2.現場にいるビジネス専門家の協力を得る 行政のDXの目的は、市民サービスの向上です。どうすればデジタル技術を活用したより良いサービスが生まれるのでしょうか。ここでは、例えば、一般的な自然災害である「洪水」を例として挙げてみましょう。世界的に洪水は年間数千万人の命を奪い、経済的な損失も大きくなります。それに対し、NC州は高度なデータ分析力とIT技術力を持つ企業との業務提携を通じて洪水問題を解決しています。 図1.SASとMicrosoftは様々な分野で顧客の課題を解決するために2020年6月に戦略パートナーシップを締結 NC州では、SAS社のデータ分析技術とMicrosoft社のIT技術を用いて洪水による災害を予測し、地域社会に知らせるシステムを構築しました。気象データ、橋の水位、降雨量など、様々な指標をはかり、IoTと機械学習を活用し、洪水による災害を予測・警告する仕組みを構築しました。この取り組みは、2020年11月には米国で毎年行われる政府革新賞(Government Innovation Award)で、公共部門の革新事業賞を受賞しました。NC州の洪水予防システムは企業との協力で公共データを活用し、市民の安全を確立することができたと評価されています。 図2.米国ノースカロライナ州とSASが共同で行ったDX事例 図2にはNC州とSAS社が協力して行った行政での様々な分野のDX事例の一部を記載しています。状況別、時期別、プロジェクト別など多様な課題が存在する行政のDXでは、当該課題を解決できる能力を備えた民間機関や民間企業などの経験と技術が貢献できるのではないでしょうか。 ポイント3.本来の目的に集中する 上記のポイントを成功させるためには、最終的にすべての参加者が「より良い市民サービスの提供」というDXの本来の目的を常に意識する必要があります。行政のデジタル化では、「オンライン行政サービス」、「電子政府の設置」などのシステム化対応に追われ、DXが本来生み出せるはずの「市民サービスの革新的な向上」という目的を見失いがちです。今回例に挙げたNC州ではDXの取り組みそのものを継続的に推進し、市民中心のサービスを提供するためにデジタルガバナンスを構築しました。そのガバナンスの透明性を高めるために毎年「We Are NC Gov」というカンファレンスを開催し、現在のDXの状況や今後の計画について議論しています。また、一般向けに州のDXの取り組みについて理解してもらえるよう、YouTubeへ説明動画をアップロードしています。外部からフィードバックをもらうことで、さらにより良い市民サービスの提供を目指しています。デジタル技術は、それ自体で意味のあるものではなく、その技術を活用して、市民サービスの革新を創出することではないでしょうか。 図3.NC州の情報技術部が2020年6月、YouTubeに公開した動画の一部を日本語に翻訳。GADCのデータ解析センター長が部門の事業について発表した。 ◆ おわりに 米国NC州とSAS社が共同で取り組んでいる行政のDX事例を通じて、行政におけるDXの成功のポイントについて考察してきました。ご紹介した3つのポイントが、革新的な市民サービスの向上へと向かうための一つの道標となるのではないでしょうか。日本におきましても、SASは戦略パートナーシップに基づいてMicrosoft社とスマートシティを推進して参りますので、詳細情報をご希望の方は是非ご相談ください。*お問い合わせ先: JPNSASInfo@sas.com
With the release of SAS Viya 2020.1.4, text categories and concept models can now be deployed into production with just a few clicks and used to score data in-batch and via API! You can also now use these models in decision flows.