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Tres recomendaciones para mejorar el impacto de la analítica en la generación de nuevas experiencias de cliente

Industrias y organizaciones que aceleraron varios años sus procesos de transformación digital, tendencias phygital que combinan y aprovechan los escenarios físicos y digitales para adaptarse mejor a los nuevos requerimientos de los clientes y consumidores cada vez más empoderados. Estos son algunos de los elementos que están configurando la nueva

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サステナビリティ経営へのアナリティクス (2)

はじめに 今回は、地球環境に関する喫緊の課題であるカーボンニュートラル対策およびグリーン成長戦略におけるSASの取組みをご紹介します。 カーボンニュートラルに向けた動向 159か国・地域をカバーしたパリ協定*1に締結した日本は、2050年までにGHG(温室効果ガス)排出を全体としてゼロにする(GHGの排出量と吸収量を均衡させる)カーボンニュートラルを目指すことを宣言しています。すべてのインダストリーで多くの企業はこれをカバーするグリーンビジネス戦略の施策を展開し、マテリアリティの中核に置いたカーボンニュートラルに向けた事業を推進しています。すでにヨーロッパを中心に35の国(2021年9月時点)で炭素税が導入され、GHG排出量に応じた課税がされています。日本では地球温暖化対策税だけですが、今後より厳しい税率の炭素税の導入が検討されています。 グリーン成長戦略 温暖化への対応を成長の機会ととらえたグリーン成長戦略*2は、14の重点分野が設定されており、グローバル市場や世界の巨大なESG投資意識し国際連携を推進したゲームチェンジが始まっています。これらの重点分野での目標は、高いハードルによりイノベーションが必要と考えられています。企業はESGに係る情報開示を求められ、統合報告書やサスティナビリティレポートなどでESG情報を開示しており、カーボンニュートラルの取組みはその中核をなしています。SASにおいても長年にわたり推進しています。 サステナビリティのリーダーとしてのSAS SASは、企業のサステナビリティのリーダー*3として、従業員、サプライヤー、および顧客と緊密に連携し、省エネ、排出管理、汚染軽減、節水、グリーンビルディング、およびその他のプログラムに焦点を当てたプログラムで環境フットプリントを削減しています。スマートキャンパスプロジェクトを通じて運用を改善するためのデータのストリーミングから、ソーラーファームからのクリーンエネルギーでオフィスビルに電力を供給するまで、SAS Visual Analyticsを使用して、環境パフォーマンスを収集、管理、計算、および報告をしています。 SASの環境プログラムの成果 SASの2020年の環境プログラムの主な成果は次のとおりです。   カーボンニュートラルの取組み SASは、パリ協定の目標に引き続きコミットし、2050年のカーボンニュートラルな目標を設定しています。それによりサイエンスに基づく目標の達成に取組む最初の1,000社の1つとして認められました。 SASの主要なエネルギーおよびGHG排出削減イニシアチブには、積極的なエネルギーおよびGHG排出削減目標の設定、LEED® (建築や都市の環境性能評価システム) ガイドラインに準拠した施設の建設と維持、電気自動車充電ステーションの設置、再生可能エネルギーへの投資、オフィスビルおよびデータセンター向けのスマートなエネルギー効率の高い技術の追求、電話会議の奨励が含まれています。SASは、自社の独自のソフトウエアを使用して、世界中の施設のエネルギーと排出量の要件を収集、理解、管理するプロセスを改善し、消費傾向を報告して積極的に影響を与える能力を高めています。環境プログラムは、SASソフトウエアを使用して削減戦略を策定し、対策間の関係を分析して最大の効果を持つ施特定、決定パフォーマンス指標の開発および監視を実行しています。 次に代表的なイニシアチブを紹介します。 クリーンエネルギーシフト SDGs目標7「エネルギーをみんなにそしてクリーンに」とSDGs目標13「気候変動対策を支援するために」への施策 SASは再生可能エネルギーの導入とクリーンエネルギーの経済的および環境的利益を積極的に提唱しています。 SASは、ノースカロナイナ州ケリーにある広大なグローバル本部キャンパスに自らのSASソーラーファームを構築、グリーンエネルギー自社の電力、移動に利用するEVへの電源供給を実現しています。SASソーラーファームがノースカロライナ州知事ロイ・クーパーにクリーンエネルギー経済とパリ協定の支援のための執行命令に署名する場所として選ばれた後、SASはクリーンエネルギーと炭素政策の設計を支援するために州のクリーンエネルギー計画で推奨されているように利害関係者会議に継続的に参加ました。 スマートシティー SDGs目標11「住み続けられるまちづくりを」への施策 SASはSmart Cities Council*4、Envision America*5、Research Triangle Cleantech Cluster(RTCC)*6などの組織とも提携し、接続されたデバイス、ソーシャルメディア、モノのインターネット(IoT)から供給されるデータの爆発的な増加を利用して、自治体のスマート化(スマートシティー)を支援しています。人工知能(AI)、ブロードバンドワイヤレス、クラウドコンピューティング、IoTネットワークなどの相互依存テクノロジーの理解を深めることで、効率の向上、コストの削減、機会の特定、気候変動の影響の緩和を支援します。 スコープ別の世界のGHG排出量 サプライチェーン排出量(スコープ1からスコープ3に分類される*7)の全体像を把握し、効果的な削減対象を特定して長期的な環境負荷削減戦略や事業戦略策定のインサイトを抽出することが重要と考えています。 SASは自社ソフトウエアによりデータ収集、分析、可視化、予測を行っています。これにより現状を迅速かつ正確に把握し、統計モデルやAIモデルにより予測・最適化しゴールへの軌道や実現性を描いています。アナリティクスによる意思決定により確実な目標達成を実践しています。 *SAS Visual Analyticsによる環境ダイナミックレポート グラフ1: スコープ別GHG排出量   *SAS Visual Analyticsによる環境ダイナミックレポート グラフ2: スコープ1とスコープ2のGHG排出量トレンド その他の環境への取組み 環境におけるその他の分野でも次のように多くの取組みをSASのアナリティクスにより実施しています。詳細は割愛しますのでご興味がある方はCSRレポート*8をご覧ください。 廃棄物の転換(SDGs⽬標12)、紙の消費削減·リサイクル(SDGs⽬標12、15)、節水(SGD目標 6)、排水管理(SGD目標

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Rick Wicklin 0
The balanced bootstrap in SAS

I have previously blogged about ways to perform balanced bootstrap resampling in SAS. I recently learned about an easier way: Since SAS/STAT 14.2 (SAS 9.4M4), the SURVEYSELECT procedure has supported balanced bootstrap sampling. This article reviews balanced bootstrap sampling and shows how to use the METHOD=BALBOOT option in PROC SURVEYSELECT

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CData JDBC Driverを利用したSNS・ファイルストレージサービスとの連携のご紹介

SAS ViyaではCData JDBC Driverを使って下記のソーシャルメディア・ファイルストレージサービスにシームレスにかつ、素早く連結できます。 ・Facebook ・Google Analytics ・Google Drive ・Microsoft OneDrive ・Odata ・Twitter ・YouTube Analytics 本日はCData JDBCドライバーを使ってTwitterと連携し、「天気」に関するツイートを取得してみたいと思います。順番通り説明しますので、最後までお読みいただき、皆さんも是非ご活用ください。   1. Twitter API利用申請 Twitter Developer PlatformにてTwitter APIの利用申請を行います。申請にあたり、名前と住んでいる地域、利用目的などの情報を提供する必要がありますので、事前に用意しておいてください。また、利用申請の承認はTwitter側で数日かかる場合がありますのでご了承ください。 Twitter APIの利用申請が終わったら、申請完了のメールが届きます。 また、申請の検討が終わり、Twitter APIが利用できる状態になりましたら、「Account Application Approved」というメールが届きます。 2. CData Twitter JDBC Driverインストール インストールにはSASの契約とは別途、CData社との契約が必要ですが、30日間トライアルで使うことも可能ですので、ご紹介します。 まず、CData Twitter JDBC Driverインストールページにアクセスします。 次に、Downloadクリックします。 Download Trialをクリックします。 適切なOSを選択してDownloadをクリックします。今回はWindowsを選択しました。 ダウンロードされたTwitterJDBCDriver.exeファイルを開き、画面に表示されるステップに従ってインストールを完了します。   3. Connection String生成

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製造業DXにおけるITとOTとの融合 (3) – 自覚症状が無いセンサデータの品質問題

医者の診断に例えて学ぶ AIを用いたセンサデータ分析システムに関するよくある誤解について 製造業で盛んに導入されているセンサ。そのセンサデータを分析してビジネスインパクトのある結果を出すには、どのようにしたら良いのでしょうか? データ分析を成功させるためには、様々な要素が考えられますが、ここではセンサデータの質に注目したいと思います。いくら高度なデータ分析手法を用いても、分析対象のセンサデータが正しく取得できていない場合は、結果が出ないことは容易に想像できますが、あまり議論されることはありません。 これは、センサ計測とデータ分析の両方を視野に入れた幅広いノウハウが必要となり、Information Technology (IT) と Operational Technology (OT)との融合という課題に行き着くためです。 本ブログでは、このマニアックな話題を、医者の診断に例えながら、わかりやすく解説していきます。 今回から、「自覚症状が無いセンサデータの品質問題」に関連した話題をお伝えしていきます。  結果が出ないPoC(Proof of Concept:概念実証)  SASは世界各国に支社を持ち、製造業DXの実現に向けた数多くのデータ分析案件を取り扱っています。 よく頂く御相談内容としては、生産品の品質管理と設備保全系に関連するデータ分析システムの導入検討です。(図1)    図1. 生産ライン向けDXとしてよくある御相談   ところが、PoCとしてセンサデータを用いてデータ分析をしているが、思うような結果が得られていないというケースが市場で発生しています。多くの方がデータ分析手法に問題があるのではないかと考え、データ分析のスペシャリストである弊社に御連絡を頂きます。たしかに分析手法の問題もあり、原因は様々ですが、意外と盲点になっているのが分析対象となるセンサデータ自体の品質問題です。  センサデータの品質問題とは何か?  データ分析はデータ収集から始まります。そして、そのデータの質が分析結果に影響を与えることは容易に想像できます。図2はセンサデータ分析システムの構築の流れを示しています。システム構築は、データ収集からスタートし、データ蓄積、そしてデータ分析という順番で実施され、手動でデータ分析の結果が出るようになった段階で自動化するという流れが一般的です。  図2. センサデータ分析システムの構築の流れ   図3は、センサデータの分析の際にAIの導入を意識して描いたものです。流れとしては、経営上の目標設定から始まり、データ取得、特徴量抽出/次元削減、そしてモデル作成へと進んでいきます。ここで皆様に質問させて頂きたいのは、どの工程が一番重要なのかということです。無論、どの工程も専門家の知見が必要であり、重要かつ難易度が高いのは当然ですが、最も重要なのは前半のデータ取得と特徴量抽出だと、あえて強調します。言い換えますと、モデル作成に使用されるセンサデータの品質(精度)が重要だということです。当然ではありますが、センサデータの質が悪い場合、データ分析(作成するモデルの精度)に影響が出てしまうためです。 医者の診断に例えれば、検査データが間違っていたら間違った診断を下してしまうのと一緒であり、センサデータの品質は極めて重要だと言えます。  図3. AIを用いたセンサデータ分析システムの開発の流れ 自覚症状が無いセンサデータの品質問題  この問題の恐ろしい点は、システム開発に携わっている関係者の皆様にとって自覚症状が表れない場合が多いことです。 そもそも、データ分析の結果が出ない原因が、上述のセンサデータの質に関係していることを、どうやって判断すれば良いのでしょうか? 当然、他の原因も考えられます。   先日、お医者様と健康診断の検査結果のお話をした際に気がついたのですが、お医者様は検査データの意味や限界、誤差要因をよく御存知のようでした。そして総合的に私の健康状態を判断しておられるようでした。思わず、その秘密を知りたいと思い質問してしまったのですが、お医者様の回答は「過去の事例と経験即かなぁ~~??」と、お答えいただきました。  ということで、次回以降、私の経験即に基づいたチェックポイントを御紹介していきます。  次回に続く

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Carlos Pinheiro 0
Vehicle Routing Problem - A beer distribution example in Asheville

The Vehicle Routing Problem (VRP) algorithm aims to find optimal routes for one or multiple vehicles visiting a set of locations and delivering a specific amount of goods demanded by these locations. Problems related to the distribution of goods, normally between warehouses and customers or stores, are generally considered vehicle routing problems. For this article's example, let’s consider a real (and awesome) brewery that needs to deliver beer kegs to different bars and restaurants throughout multiple locations.

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Marinela Profi 0
The social impact of data science: improving the mental health for cancer patients with AI

A cancer journey affects both physical and mental health. This often results in feelings of social isolation, loss of identity, clinical depression and even PTSD. This often goes unrecognized and undiagnosed due in part to lack of resources, tools and time. Swedish startup War On Cancer wondered whether they could

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Joe Nyangon, PhD 0
How new regulations could streamline climate-related financial risk disclosures

Today’s investors are eager to understand the climate-related risks of their business investments, not just because they are becoming more climate-conscious but also because climate-related risk can bring financial risk. A newly proposed rule in the US aims to bring more transparency to those risks. In March, the US Securities

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Olivier Penel 0
The 5 characteristics of a future-fit, data-driven organisation

Change is the only constant, and it doesn’t happen overnight. This is particularly true in the world of data analytics. As organizations are looking to become more digital, resilient and profitable, executives are going back to the whiteboard to reconsider how they’re using data and analytics to transform their business.

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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。

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Charlie Chase 0
Misnomers regarding outliers and their usefulness in statistical modeling

Outliers provide much-needed insights into the actual relationships that influence the demand for products in the marketplace. They are particularly useful when modeling consumer behavior where abnormalities are common occurrences or unforeseen disruptions that impact consumer demand. But why do demand planners cleanse out outliers, when many are not really

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Lee Ann Dietz 0
Earth Day 2022 – an interview with SAS specialists about analytics and climate resilience

Leaders from businesses and governments across the world continue to show progress on a range of critical environmental topics, addressing climate resilience and taking actions to ensure a more sustainable and thriving planet. Advancements and innovations continue to open new avenues for environmental leadership – and the use of data

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