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2013年「製造分野」における「ビッグデータ(BigData)」の「データ(Data)」種類に関する詳細調査

 

出版社 出版年月電子版価格 ページ数
ESP総研
2013年6月¥100,000 (税別)
PDF(CD-R)
63

*Excel(集計&加工用Lowデータ)も添付します。

サマリー

【はじめに】

  2013年度がスタートして早くも3ヶ月目となったが、「ビッグデータ(BigData)」 に対する期待や注目度は今まで以上に高まっている。

 中でも、特に最近では医療・ヘルスケア分野、農業分野、交通分野、防犯・セキュリティ分野、HOME分野、食品分野、エネルギー分野、製造分野などを中心に各分野別、各業界・業種別に「ビッグデータ(BigData)」の「データ種類(各業界・業種別に、どのようなデータ種類が存在し、どのようなデータが今後活用価値の高いデータになるのか?)」ならびに「活用シーン(そのデータを活用した斬新な未来シーン)」について調査&レポート化して欲しい!といった声が高まっている 。
 
 背景にあるのは、「ビッグデータ(BigData)」を収集・蓄積・保存、解析(マイニング)、活用、予防・予見・予兆・コンサルティングなどの「ビッグデータ(BigData)」関連ビジネスの一連の流れの基となる「データ種類(各業界・業種別に、どのようなデータ種類が存在し、どのようなデータが今後活用価値の高いデータになるのか?)」 を網羅的且つ多層的に把握したい!といった要望・リクエストがある。

 こうした声を受けて、ESP総研では各業界・業種別の中で急速にニーズが高まっている“2013年「製造分野」における「ビッグデータ(BigData)」の「データ(Data)」種類に関する詳細調査 ”をレポート化することとなった。

 この調査報告書が「ビッグデータ(BigData)」関連ビジネスに着眼する全ての皆様のマーケティング活動に貢献できることを心から切に望むものである。

【サブタイトル】

~ 「ビッグデータ(BigData)」時代を睨み、「製造分野」に属するあらゆる「データ(種類)」の網羅的な抽出調査を実施、「製造分野」で活用価値の高い「データ」の徹底探索≪合計1,119件の製造分野×全データ種類を抽出・整理&体系化≫~

【調査対象】

・「製造分野」 全般

【調査方法】

・弊社専門調査員によるオープンデータの収集ならびに、クローズドデータの収集、プラス弊社内データベースの活用により調査・分析を行った。

【調査&レポート期間】

・2013年5月10日(調査開始)~2013年6月14日まで深堀調査を実施した。その後、レポーティング(集計&分析)を実施し、2013年6月17日に集計&分析ならびにコメント化が終了した。



目次

【目次】

Ⅰ.総括 編 P1

1)大分類&集計・分析(合計 1,119件の製造×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化) P2
2)大分類×中分類&集計・分析(合計 1,119件の製造×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<1>大分類:経営・営業情報 P3
2)大分類×中分類&集計・分析(合計 1,119件の製造×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<2>大分類:顧客情報 P4
2)大分類×中分類&集計・分析(合計 1,119件の製造×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<3>大分類:在庫・入出荷情報 P5
2)大分類×中分類&集計・分析(合計 1,119件の製造×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<4>大分類:製造環境情報 P6
2)大分類×中分類&集計・分析(合計 1,119件の製造×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<5>大分類:製造プロセス・生産情報 P7
2)大分類×中分類&集計・分析(合計 1,119件の製造×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<6>大分類:製品・品質情報 P8
2)大分類×中分類&集計・分析(合計 1,119件の製造×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<7>大分類:設備・マシン情報 P9
2)大分類×中分類&集計・分析(合計 1,119件の製造×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<8>大分類:販売・購買情報 P10
2)大分類×中分類&集計・分析(合計 1,119件の製造×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<9>大分類:部品情報 P11
3)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計1,119件の製造×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<1>大分類×中分類:経営・営業情報×経営関連(抽出件数:37件) P12
3)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計1,119件の製造×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<2>大分類×中分類:経営・営業情報×経理・財務関連(抽出件数:25件) P13
3)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計1,119件の製造×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<3>大分類×中分類:経営・営業情報×原価・金額関連(抽出件数:17件) P14
3)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計1,119件の製造×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<4>大分類×中分類:経営・営業情報×市場関連(抽出件数:12件) P15
3)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計1,119件の製造×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<5>大分類×中分類:経営・営業情報×受発注関連(抽出件数:36件) P16
3)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計1,119件の製造×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<6>大分類×中分類:経営・営業情報×その他(抽出件数:9件) P17
4)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計1,119件の製造×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<1>大分類×中分類:顧客情報×顧客関連(抽出件数:19件) P18
4)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計1,119件の製造×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<2>大分類×中分類:顧客情報×保守関連(抽出件数:14件) P19
5)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計1,119件の製造×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<1>大分類×中分類:在庫・入出荷情報×在庫関連(抽出件数:38件) P20
5)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計1,119件の製造×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<2>大分類×中分類:在庫・入出荷情報×入出荷関連(抽出件数:23件) P21
6)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計1,119件の製造×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<1>大分類×中分類:製造環境情報×※なし(抽出件数:20件) P22
7)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計1,119件の製造×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<1>大分類×中分類:製造プロセス・生産情報×管理情報関連(抽出件数:33件) P23
7)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計1,119件の製造×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<2>大分類×中分類:製造プロセス・生産情報×技術情報関連(抽出件数:26件) P24
7)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計1,119件の製造×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<3>大分類×中分類:製造プロセス・生産情報×検査・試験関連(抽出件数:27件) P25
7)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計1,119件の製造×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<4>大分類×中分類:製造プロセス・生産情報×現場・拠点関連(抽出件数:26件) P26
7)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計1,119件の製造×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<5>大分類×中分類:製造プロセス・生産情報×工程・プロセス関連(抽出件数:180件) P27
7)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計1,119件の製造×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<6>大分類×中分類:製造プロセス・生産情報×材料関連(抽出件数:23件) P28
7)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計1,119件の製造×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<7>大分類×中分類:製造プロセス・生産情報×実績関連(抽出件数:32件) P29
7)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計1,119件の製造×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<8>大分類×中分類:製造プロセス・生産情報×生産関連(抽出件数:45件) P30
7)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計1,119件の製造×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<9>大分類×中分類:製造プロセス・生産情報×製造計画関連(抽出件数:26件) P31
7)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計1,119件の製造×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<10>大分類×中分類:製造プロセス・生産情報×設計・開発関連(抽出件数:100件) P32
7)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計1,119件の製造×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<11>大分類×中分類:製造プロセス・生産情報×不具合・不良関連(抽出件数:11件) P33
7)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計1,119件の製造×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<12>大分類×中分類:製造プロセス・生産情報×物流・流通関連(抽出件数:11件) P34
7)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計1,119件の製造×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<13>大分類×中分類:製造プロセス・生産情報×その他データ関連(抽出件数:55件) P35
8)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計1,119件の製造×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<1>大分類×中分類:製品・品質情報×製品関連(抽出件数:46件) P36
8)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計1,119件の製造×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<2>大分類×中分類:製品・品質情報×品質関連(抽出件数:37件) P37
9)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計1,119件の製造×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<1>大分類×中分類:設備・マシン情報×運転・稼働関連(抽出件数:56件) P38
9)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計1,119件の製造×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<2>大分類×中分類:設備・マシン情報×装置・機器関連(抽出件数:40件) P39
10)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計1,119件の製造×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<1>大分類×中分類:販売・購買情報×※なし(抽出件数:34件) P40
11)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計1,119件の製造×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<1>大分類×中分類:部品情報×※なし(抽出件数:61件) P41

12)製造分野×詳細なデータ種類・情報内容(大分類・中分類・小分類) Lowデータ <合計:1,119件> P42

奥付け

 

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