活用事例

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Siemens Digital Industries (DI) は、オートメーションとデジタル化のイノベーションリーダーです。DIは、パートナーや顧客と密接に連携し、プロセス産業やディスクリート産業のデジタルトランスフォーメーションを推進しています。DIは、Digital Enterpriseポートフォリオで、あらゆる規模の企業に、バリューチェーン全体の統合とデジタル化を実現するための製品、ソリューション、サービスをエンドツーエンドで提供しています。各業界のニーズに合わせて最適化されたDIの独自のポートフォリオは、お客様の生産性向上と柔軟性の向上をサポートしています。DIは、将来の最先端技術を統合するために、常にポートフォリオにイノベーションを追加しています。DIは、ドイツのニュルンベルクにグローバル本社を置き、世界各地に約76,000人の従業員を擁しています。

3,500人を超えるシチズンデータサイエンティストがより適切かつ独立して作業できるようになる

日々の業務を自動化する必要性は日々高まっています。その上、何十億バイトものデータ、複数のデータソース、すべてを整理するために投入される何時間もの手作業は、これらの手順を非常に複雑で時間のかかるものにしています。

2018年1月から、Siemensのデータビジョンチームは、デジタルインダストリーズ（DI）戦略をサポートし、将来のコラボレーションのためのシチズンデータサイエンティストアプローチを推進するための分析的な「製品」を開発しており、データサイエンスがいずれコモディティ化する時代に備えています。このチームは、データサイエンティストがデータを扱うだけでなく、データサイエンティスト（データから洞察を引き出す役割を担う人々）が意思決定を行い、変化を促進することを可能にしてきました。


今日、Siemensでは、世界中で3,500人以上のデータサイエンティストが、KNIME Analytics Platformやその他の統合ソフトウェアを使用して、データをより良く、より独立した形で活用しています。KNIMEはまた、多くのありふれた手作業を完全に自動化することで、ロボティック・プロセス・オートメーション(RPA)のための貴重なツールとなっています。これにより、ビジネスの他の分野の作業に多くの時間を割くことができるようになりました。

代表例：テキストマイニングとWebクロールによる競合分析の自動化

データビジョンのチームが携わった最近のプロジェクトの一つに、インターネット上の財務諸表を利用した競合分析の自動化がある。プロジェクトの目的は、企業のウェブサイトから財務報告書を検索し、PDFレポートから関連する財務報告書を抽出し、構造化されたフォーマットに変換して内部報告書を作成することでした。

ビジネスの観点からは、次のような要件がありました。

• クローラーを使用してウェブから財務報告書の抽出を自動化する
• テンプレートベースのテキスト分析を使用して主要なKPIを特定する
• 既存のレポートワークフローにデータフローを統合する

四半期ごとに30時間の節約を実現

以前は、ユーザーは（しばしば）不完全な情報で競合他社のウェブサイトを手動でチェックしていました。競合他社のウェブサイトをPDFで検索し、関連情報を抽出し、財務報告書を作成し、経営陣に送信するという、手作業で時間のかかる分析作業が四半期ごとに繰り返されていました。

Siemens Data Visionsのチームは、この全プロセスを自動化するために、KNIME Analytics Platformを使用したプロセスを構築しました。データサイエンティストのチームによって構築されたKNIMEワークフローは、競合他社のウェブサイトをクロールし、財務レポートをPDFとしてダウンロードします。

このステップは、異なるウェブサイト間で自動的に繰り返されます。同じKNIMEワークフローがデータマイニングを適用し、ドキュメントタイプを分類し、PDFから値を抽出します。その後、TableauとのKNIMEインテグレーションを使用して、レポートが作成され、インタラクティブなダッシュボードで公開されます。

ここでは、エンドユーザーはダッシュボードを開くだけで結果を見ることができます。KNIMEによって、この人は四半期ごとに約30時間の時間を節約しています。その時間は、集約されたステートメントの分析や解釈などの貴重なタスクに費やされるようになりました。

KNIMEでユーザーが自立して作業できるようにする

デジタル時代に成功するためには人が最も重要な要素であることから、Data Visionsの重要な目的は、KNIMEのようなツールを使って、ビジネスユーザーが主体的に活動できるようにすることです。

このプログラムの利点は、簡単に自分の活動を始めることができ、作成したものに対してより柔軟性があることです。コーチングアプローチの目的は、オープンマインドでデータに熱心で、新しい概念を学ぶ意欲のある人を見つけることです。

そのような人材は、部署内でマルチプライヤーの役割を果たし、KNIMEのようなツールを使って始める方法を同僚に教えます。これに加えて、競合他社の関連情報に関するウェブデータを分析することで、Siemensはより高度なAI駆動のトピックを導入することができるようになり、ビジネスに付加価値をもたらすことができるようになりました。

知識の共有と伝達を通じて未来への道を拓く

Data Visionsチームが行っている仕事は、会社全体に響くものがあります。日々の作業を自動化し、時間を自由にし、データからインサイトを得ることができるようにすることへの関心は高まり続けています。チームは、異なる組織間で知識を共有するために、より多くの社内ワークショップを開催することを計画しています。

社内イントラネットは、KNIMEのユースケースやヒントを共有できるように構築されており、ハウツーチュートリアルのライブラリも用意されています。ミートアップも計画されており、組織がKNIMEについてより深く学び、ユースケースや経験を共有し、将来のプロジェクトで協力するための社内コミュニティを構築する機会となっています。

なぜ「KNIME」を選ぶのか？

オープンソースで無料のKNIME Analytics Platformは、非常に手軽に、簡単かつ迅速に始められるようになっていました。ダウンロードするだけで、KNIMEがデスクトップにインストールされ、データサイエンティストはワークフローの構築を始めることができます。KNIMEには多くの便利な機能があり、市場に出回っている他の製品と比較しても明らかな選択でした。

ノンコーディングでグラフィカルなUIを採用しているため、プログラマーでなくても簡単に使用することができます。また、自己記録機能により、作業の透明性が保たれているため、チームを離れる人がいてもフォローアップが容易になります。非常に多くのノードが利用可能なので、ほとんど何でも実現可能です。また、利用可能なノードがない場合は、ノードを開発することも可能です。KNIMEの背後にあるコミュニティ（オープンソースコミュニティとKNIMEチームの両方）は、迅速で貴重なヘルプとサポートを提供しています。

サードパーティの信頼できる拡張機能は、本番環境で作業する際にリスクがないことを保証してくれるので、強い安心感を与えてくれます。実行速度が速くなったことで、プロセスを自動化することで日常業務の手作業が軽減されました。数時間ではなく、数分で結果を出すことが可能になりました。

最後に、KNIMEはチーム間のコラボレーションを可能にしました。例えば、コンポーネントは、時間の経過とともに、より重要な役割を果たすようになるでしょう。

Siemensの次のステップは、KNIME Serverライセンスを取得して、コラボレーション、自動化、生産化のための機能をさらに充実させることです。

原文：https://www.knime.com/driving-a-citizen-data-scientist-approach