2019年6月18日のブックマーク (4件)

  • AWSのビジネス戦略、改めて顧客志向を鮮明に AWS Summit Tokyo 2019基調講演

    AWSのビジネス戦略、改めて顧客志向を鮮明に AWS Summit Tokyo 2019基調講演:AWS Summit Tokyo 2019(1/2 ページ) Amazon Web Services(AWS)の日における年次カンファレンス「AWS Summit Tokyo 2019」が、幕張メッセで開催された。毎年規模を拡大し今回は3万3000名を超える参加登録があり、国内で最も規模の大きいエンタープライズITのプライベートイベントとなっている。今回で8度目の開催となるが、当初からコンセプトは一貫しており、「最先端のクラウドテクノロジーを学ぶ場です」と、基調講演に登場したアマゾン ウェブ サービス ジャパン株式会社 代表取締役社長の長崎忠雄氏は言う。 パブリッククラウドでは圧倒的に優位なポジションを維持 AWSのグローバルのビジネスは、順調に拡大している。2019年の第1四半期時点で、年

    AWSのビジネス戦略、改めて顧客志向を鮮明に AWS Summit Tokyo 2019基調講演
    koyossk
    koyossk 2019/06/18
    “時間をかけて機能開発するのではなく、むしろ顧客ニーズに先駆け開発し、市場にいち早く提供してから機能を育てる”
  • すかいらーくがデータ経営という「生存競争」をはじめた理由 ── 前提に2020年ショック

    産業はいま、厳しい競争環境にさらされている。幕張メッセで開催中のアマゾンウェブサービス(AWS)のカンファレンス「AWS Summit 2019」に登壇したすかいらーくの事例は、競争環境に対する冷静な危機感と、変わろうとする勢いの強さが感じられるものだった。 ガストをはじめとする多数のブランドを擁するファミレスチェーン大手のすかいらーく。店舗数は全国3225店舗、従業員数は約10万人、年間来店人数約4億人。2018年の通期売上高は3664億円(前年比1.9%増)だ。 すかいらーくホールディングス IT部のデピュティ・マネージングディレクター 平野暁氏によると、従来、外産業は「価格に見合ったおいしい料理」「感じの良いサービス」「効率的な店舗オペレーション」を確立していれば、「立地さえよければ儲かっていた」(平野氏)というビジネスだったという。 その外産業の風景に、「小売り業界と同じ

    すかいらーくがデータ経営という「生存競争」をはじめた理由 ── 前提に2020年ショック
    koyossk
    koyossk 2019/06/18
    "超短期開発にあたっては、要件の完全再現にこだわることをやめ、実証のために最も重要な要素だけにシンプル化して開発することで、初期開発を高速化した。"
  • ダイソー快進撃を支える「毎晩105億件データ処理」する需要予測システムはどう生まれたか

    小売業の特徴は、いわゆる「ニッパチの法則」(売り上げを支える売れ筋商品は全体の2割という法則)。いかにして売れ筋商品の在庫を把握し、将来の需要を予測して、欠品なく並べ続けるかは生命線だ。 一方、ダイソーの特徴は、取り扱う商品点数が非常に多いことだ。 大創産業情報システム部課長の丸健二郎氏によると、ダイソーは全世界27カ国で5270店に展開し、新商品は毎月約800。「均一価格」は日と同じだが、価格レンジは各国地域の物価に合わせている。 こういう状況では、「人間の能力では在庫を把握するのは難しい」という前提に立って、丸氏が取り組んだのが、POSデータの統計的解析から個店ごとの需要予測をして欠品をなくす「自動発注システム」(2015年導入)だった。 着想後、いくつかの店舗で試験的に導入したところ、着実に欠品率が下がり、「チャンスロス」が解消された。

    ダイソー快進撃を支える「毎晩105億件データ処理」する需要予測システムはどう生まれたか
  • ダイソー快進撃を支える「毎晩105億件データ処理」する需要予測システムはどう生まれたか

    小売業の特徴は、いわゆる「ニッパチの法則」(売り上げを支える売れ筋商品は全体の2割という法則)。いかにして売れ筋商品の在庫を把握し、将来の需要を予測して、欠品なく並べ続けるかは生命線だ。 一方、ダイソーの特徴は、取り扱う商品点数が非常に多いことだ。 大創産業情報システム部課長の丸健二郎氏によると、ダイソーは全世界27カ国で5270店に展開し、新商品は毎月約800。「均一価格」は日と同じだが、価格レンジは各国地域の物価に合わせている。 こういう状況では、「人間の能力では在庫を把握するのは難しい」という前提に立って、丸氏が取り組んだのが、POSデータの統計的解析から個店ごとの需要予測をして欠品をなくす「自動発注システム」(2015年導入)だった。 着想後、いくつかの店舗で試験的に導入したところ、着実に欠品率が下がり、「チャンスロス」が解消された。

    ダイソー快進撃を支える「毎晩105億件データ処理」する需要予測システムはどう生まれたか