「オンプレミス・システムの終わり」の始まり〜AWSでのミッションクリティカルシステムの稼働 - 急がば回れ、選ぶなら近道
個人的には割と大変だったので、その辺をまとめておきます。 ニュースリリースはこちら。 http://www.nautilus-technologies.com/topics/20130409.html 要するに本部系バックエンド基幹システムの「一式」のクラウド移行です。完全なミッションクリティカルシステムで、止まった段階で業務に確実に影響が出ます。 システムの機能概要 1.売上の確定処理と債権管理 POSデータの直結です。売上確定処理を行います。同時に債権管理も行い、F/Bからの入金データをそのままつなぎ込み、入金処理・債権の消し込み処理を実行します。マッチングは自動処理できるものは処理を行い、ヒューリスティックなものはユーザー判断に従います。 2.仕入・費用の計上と確定処理、および支払いデータの作成 費用・在庫の計上確定処理です。当時に支払データの確定処理を行います。EDI（BMS）との
小売業における個別原価法とシステムとその先に - 急がば回れ、選ぶなら近道
まず小売業の利益計算の基本的な会計処理は売価還元法になっている。ありとあらゆる原価法の中でもっともザルで、かつ、いい加減な方法の一つである。端的に言えば、一定のカテゴリーベースでの売価の総額と仕入の総額を総計して、原価率を算定して、その率をもって利益を算出する計算方法になる。また、基本的に棚卸法になるため、実際の棚卸を行い、原価計算期間終了時点での在庫金額を確定させないと、利益が算出されない仕組みである。 現場感覚でいうと、値入率（事前想定粗利率）から、実際のロス率を差し引いても、粗利率（事後達成粗利率）に一致しないため、直感に反するオペレーションになる。このため、数字にしっかりした人間であればあるほど、数字を信頼しないというモラルハザードな仕組みになっている。さらに、そもそも小売流通業の税前利益率は2-3%を達成できれば“優秀”であり、細かい利益率の管理が必須である。バイヤーレベルでは、
いわゆる仕様と業務例外について - 急がば回れ、選ぶなら近道
最近とにかく、移動が多いので、その中でちょいちょい考えたことをまとめておきます。まずは仕様の理解の仕方とか、業務例外とか、押さえておきましょうという視点から。別にこれが正解で必須というわけではないので、あくまで個人の経験をまとめただけです。 モデリングとか、なんというかそういう高尚な話ではなくて、実際に仕様をまとめるときに、現実的に落ちる穴を、経験的に書きます。大抵のプロジェクトでは、仕様が固まらずに、または手戻りが発生して酷くコストが膨らむということがやはり多いわけで。理屈はともかく自分の経験的な対策案です。 （なんというか、開発方法論や手法・ドキュメントのまとめ方は、なんとかBOKから始まって、アジャイルや押しくらまんじゅうやらでいくらでもであるのですが、その一方で丁寧な要求定義や設計それ自体ができる人材は、むしろ急激に減っているような印象すら受けます。海外からの翻訳や輸入はやたらと多
"BigData"では何が問題なのか？ - 急がば回れ、選ぶなら近道
”ビッグデータで奇跡が起こる” はいどうも。まず、個人的には楽天的な進歩史観には、まったく組しない。 従って、突然に新技術ができて、なんか凄い事になる、というのはさらにまったく同意しない。すべからくブレイクスルーは課題解決により起こると思っているので、問題意識のないところに、こんなものできました的な発想は、基本的にプラスにならないことが多いと思っている。現状のビッグデータブームは2011年の秋口現在は完全にハイプになっており、バブルと言ってもいいと思う。印象として、十数年前のナノテク・ブームに似ている。 とはいえ、過度の期待という側面を除けば、それなり効果もある部分もあり、”そこだけ”を見ていけばそれなりに効果はある（と思う）。大体において、今後は以下の二つのユースケース・カテゴリーに集約されると思う。すなわち、ビッグデータの拠り所はまずもって以下の２点だ。 1 Webのログ解析 というか
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