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Oracle Stream Analytics(適用例)

IoTにより取得されるデータを活用したビジネスの創出が加速しており、そこで活用されるデータは時間の経過によりビジネス価値が変化します。
データが発生した直後に扱うことでビジネス価値が高くなるデータをHOTデータ、発生したデータを蓄積し分析することでビジネス価値が高くなるデータをCOLDデータとした場合、Oracle Stream AnalyticsはIoTから受け取った情報をリアルタイムに解析するHOTデータを扱う分野を得意としています。

データの時間経過とビジネス価値の簡易モデル

HOTデータの例

  • 医療現場で利用される生体情報
    新生児を医療モニターで常時監視しパターン分析から変化を検出、スタッフに迅速な警告を行えるようすることで、より品質の高い医療を提供
  • 車両の駆動系データ
    エンジンや油圧系統を監視し、異常の早期発見、予兆検知することで事故の発生を防止

COLDデータの例

  • 商品の販売履歴
    過去数年分の販売履歴より来店客数から商品売れ行きパターンを予測し、適切な商品数を供給することで廃棄ロスを削減
  • 商業施設の入場者データ
    天候や気温などと来場者数の関係を予測し、適切なスタッフ配置や適切な商品数を提供することでCSを向上

HOTデータのビジネス価値

  • 売上拡大 (IoT × マーケティング)
    お客様の意図をリアルタイムに検知することにより、「〇〇したい」という意図が生じた瞬間を捉え、適切な情報をスピーディーに提供することで、売上拡大を図ります。
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  • 利益喪失の防止
    リアルタイムに情報を把握することにより、「放置していたら利益を失っていた」という場面を捉え、適切な対処を行うことで、利益喪失を低減することを図ります。
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  • QCD改善
    リアルタイムに状況を把握することにより、品質のモニタリングやリソースの最適配置等、業務品質の向上/効率化を実現することで、QCD改善を図ります。
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