【SAP Inside Track Tokyo 2021】 SAP Data Intelligence - データ連携とML活用
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https://www.youtube.com/watch?v=1-04OlUVM70&t=6508s 上記URLに発表動画を公開しています。
【SAP Inside Track Tokyo 2021】 SAP Data Intelligence - データ連携とML活用
- 1. 2021年3月3日 永田 享 SAP Japan SAP Data Intelligence - データ連携とML活用 SAP Inside Track 2021 TOKYO 発表動画 on YouTube
- 2. 2 ❖ 名前：永田 享 ❖ 所属：SAP / CoE Platform Japan ❖ 役割：Consultant o Business Technology Platform o Data Engineering o Data Science ❖ 参加目的：情報収集・交流 ❖ 経歴： o IaaS/PaaS開発・運用 o AIチャットボット開発 o SAP DI/HANA ❖ 趣味：ピアノ、スノーボード、旅行
- 3. 3 参加者にセッション前質問 ❖ 質問①：MLプロジェクトの経験は？ o 機会がない o 今年参画予定あり o プロジェクト中 o 経験した ❖ 質問②：データ連携、もしくはMLで解決したい課題は？
- 4. 4 1. Data Intelligence 概要 2. データ連携 3. ML活用 4. まとめ Data Intelligence - データ連携とML活用
- 6. 6 1. Data Intelligence 概要 2. データ連携 3. ML活用 4. まとめ Data Intelligence - データ連携とML活用
- 7. 7 デモ）データ連携 ❖ Kafkaとは？ o OSSの分散ストリーミングプラットフォーム o 特徴：高スループット、低レイテンシ o 起源：Linkedinが開発し、OSSとして公開 ❖ データ連携ユースケース SAPシステムとnon-SAPシステムの連携 Kafka DI CDS View 抽出・変換/加工・書き出し
- 8. 8 デモ内容は以下ブログ参照 o 引用）SAP Data Intelligence – SAPシステムとnon-SAPシステムのデータ連携 デモ）データ連携
- 10. 10 1. Data Intelligence 概要 2. データ連携 3. ML活用 4. まとめ Data Intelligence - データ連携とML活用
- 11. 11 デモ）HANA APL連携でML活用 学習用データセット 予測対象データセット ❖ 機械学習 過去のデータをもとにモデルを作成し、 モデルを元に未来の事象を予測 ❖ 今回の例 教師あり学習の分類タスク これを予測したい AI活用ユースケース 過去の保険申請の履歴を学習し、新たに来る申請が保険金目的の詐欺の申請かどうかを予測する。 HANA DI
- 12. 12 デモ内容は以下ブログ参照 o 引用）SAP Data IntelligenceとSAP HANA APLでML活用 – Part 1. モデル作成 o 引用）SAP Data IntelligenceとSAP HANA APLでML活用 – Part 2. モデルによる予測 デモ）HANA APL連携でML活用
- 13. 13 ❖ データ分析の知識が必要ない ❖ GUI操作で簡単にML活用 ❖ 補足）APL単体だとSQL Likeな記述が必要 デモ）HANA APL連携でML活用 おさらい SAP HANA Platform Predictive Analysis Library (APL/PAL) 分類分析 回帰分析 クラスター分析 時系列予測 アソシエーション分析 リコメンデーション リンク分析 外れ値検出
- 15. 15 1. Data Intelligence 概要 2. データ連携 3. ML活用 4. まとめ Data Intelligence - データ連携とML活用
- 16. 16 ❖ データ管理基盤として o SAPシステムに限らず、分散したデータを効率よく連携・管理 o グラフィカルなパイプラインで、データの流れを可視化 ❖ AI活用基盤として o ビジネスユーザー向け ：データ分析の知識がなくても、GUI操作で簡単にML活用 o データサイエンティスト向け：Jupyterやパイプラインを利用した自由な開発と外部サービス連携 今日覚えて欲しいこと SAP Data Intelligenceは、 エンタープライズにおけるデータ管理とAI活用プロセスを統合した、 データ主導型のイノベーションを実現するためのソリューション
- 17. 17 データは重要な資産 1. 活用できそうなデータを探してみよう！ 2. 散らばったデータを集めてみよう！ 3. MLにかけてみよう！ テーマ：チャレンジしよう！ - 行動をおこすキッカケに いきなり完璧を目指さず、まずは簡単なサイクルを1つ回してみよう！ １サイクル回せたら大丈夫！ サイクルを繰り返し、データと分析の幅と深さを広げよう！