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2021年6月26日土曜日

寿命30年の自社開発システム!

(システムの費用対効果〈 システムの寿命 〉を改題)

30年動いてきたオフコンがありました!すごいですね。開発の費用対効果もさることながら、バージョンアップやデータ移行などの無駄もなくシステムの鑑です。パッケージ、ERPの方が楽だというのは本当でしょうか?大企業でなければERPのバージョンアップコストとても払えません。

30年前の設計書も残っていました。手書きで感動しますね。設計書を見ると、30年の間にシステムの使われ方が変わってきたことがわかります。現在は販売管理業務がメインなので使用帳票とヒアリングから、業務フロー、データ定義、画面プロトタイプも起こしました。ただ30年前のデータ仕様書は参考にしました。業務システムの根幹はデータ設計です。今回のシステムはマスタ以外のデータ移行はないので、テーブル構造、データ定義の制約はないので、データ設計をさらにシンプルにしましたが、イレギュラーケースの想定など念のためデータ仕様書を確認しました。

リレーショナルデータベース(MariaDBです)のビューやトリガのおかけで性能を維持しプログラム数も減らすことができました。フロントエンドがアクセスなのでクエリにデータフローを記述できるので手書きのプロシージャも最小限です。その分、便利機能を盛り込むことができました。

過去、私の関わった比較的大規模なシステムで、アパレル全社基幹システム、医薬品卸営業支援システム(SFA)、配送トラック動態管理サービス* があるのですが、どれもシステム稼働から10年を越えて安定稼働を続けている・続けた* ものです。ハードウェア交換は行っていますが開発されたプログラムは動き続けています。どれもスクラッチ開発です。

一方、パッケージ導入は稼働延長したものでも8年が限界でした。意外なのですが、パッケージの方が寿命が短いです。古い環境に特別対応できないからですかね?メジャーバージョンアップにぶつかって、実質的に再導入というケースもありました。もう別の製品ですね。

パッケージといっても大体アドオンするのでそんなに安くないし、アドオンプログラムのバージョンアップ対応でお金が出ていきます。製品保守費の15-20%が毎年自動的にかかっているのに、さらに上乗せされるお金です。会社の中で、金食い虫と情報システム部が白い目で見られる訳です。でも自社システムを開発する要員もいないし、中途半端にベンダーに頼らざるを得ないのが現状ですね。問題は業務別のシステム、パッケージという名のブラックボックスの乱立で、今度は運用管理やデータ連携に苦労することです。そこまでは外部に頼れず、結局、運用管理にシステム部の人手がとられてしまう。悪循環です。

パッケージソフトって、それ一つだけだとメリットが感じられるのですが、複数の組み合わせとか、連携とかになると途端に出来ないことが出てきて運用しづらくなります。
ユーザサイドも苦労して導入したソフト、せっかくなので長く使い続けたいですね。費用対効果のメリットも出てきますから。運用まで考えてパッケージ選定、システム設計したいです。

パッケージ導入、コツがあります。システムフローの尾っぽ部分はセーフです。頭部分は要注意、胴体部分は・・・
SAP 困っていませんか? 国産ソフト、クラウドベースやオープンソースですっきりさせるのも一案です。
永島志津夫

全社のシステムを少ない人数で見ていれば時に見落としもあるかもしれません。
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追記 2020年1月6日
ワークフローソフトをパッケージ導入頂いたお客様を久しぶりにご訪問させて頂きました。無事、運用されているとのこと。安心いたしました。
お客様が大変協力的で(システムは賢くはないことをご理解いただき)アドオンなしで導入頂いております。末永くご利用いただきたいと思います。

2020年3月4日水曜日

データ解析 〈2020年インフルエンザ流行終息!新型コロナはいつ?〉

新型コロナウィルスに関心が集中する一方で、インフルエンザの流行は終息しようとしています。年明け以降、患者数が急激に減少しシーズントータルで例年の半分程度となりそうです。およそ500万人がインフルエンザに罹らず済む見込みです。日本におけるインフルエンザ発症者の死亡率は約1万分の1なので500人の命が救われたに等しいことです。


こちらの患者数推移のグラフをご覧ください。東京都感染症情報センター インフルエンザの流行状況
今シーズンは例年より早く11月頃からインフルエンザの流行が始まりました。しかも、2009年に大流行した新型インフルエンザ AH1N1pdm09 の再流行で、患者数も急激に増加しました。
年末までは感染拡大が心配されていたのですが、年明け以降は急速に患者数が減少したのです。今シーズンの患者数推移が特異であることは、過去の推移との比較でも良くわかるかと思います。
一方、北米では2月時点で2600万人以上が罹患という状況です。AH1N1pdm09の怖さを物語るものです。ではなぜ日本で感染を抑え込むことができたのでしょう?コロナを契機とした予防対策でしょうか?人混みを避けることはインフルエンザに対する確実な予防策です。でもそれだけでしょうか?

暖冬傾向にあったことにも理由を求めることができるかもしれません。空気の乾燥は上気道粘膜を乾燥させ、ウィルス感染の初期フェーズ “細胞への吸着” の可能性を高めます。低温は体力を奪い、感染から発症までの可能性を高めます。

東京のコロナウィルス患者数が人口比で少ないことは気象条件が感染を左右していることを表しているのかもしれません。そうならばこの先の見通しを立てることもできます。もっとも患者が疎らな状況で結論を導くことは難しいです。3月初め現在の都道府県別患者数で、検定にかけられるような無作為抽出性を主張できそうにはありません。報道されているように偶発的な事象が患者発生の原因になっていると考えるほうが自然です(たまたま、あるイベントがあったために○○県では患者が発生したなど)。
予防対策の勝利なのか、天の恵みのおかげなのか、どうも判然としません。例えば次の情報から仮説を立てることはできるでしょうか?
都道府県別情報 インフルエンザ 新型コロナ
インフルエンザと新型コロナの流行に地域的な重なりを見ることはできますが・・難しいですね。

ひょっとしたら来週手掛かりが訪れるかもしれません。
3/9-14の週は千代田区の最低気温は10度を上回る高温予報です(3/4時点の10日予報)。
予報通り高温で推移したとして、東京都のインフルエンザ、新型コロナの新規患者発生数
がどうなるか?貴重なデータが収集できるかもしれません。

時流のテーマを題材に歯切れの悪いデータサイエンス、サイエンスにもなっていないお話しをしてしまいました。ただ実際、データサイエンティストが扱うテーマもこんな感じです。データに走る前に状況、基本理解に努めます。感染症の流行と終息要因の仮説として気温に注目している段階です。機械的に割り振りができるものは既にシステムに組み込まれています。結論を急がない、人間領域ではあえて機械と違う心構えでよいのではないでしょうか。
※週末は薬剤師業務をしており小児科、内科の患者さんと接しております。現場感からこのような投稿を上げた次第です。
永島志津夫


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