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The Approach of Hoshino Resort — Using the Elastic Stack for Visualization

Elastic Co
December 16, 2015

The Approach of Hoshino Resort — Using the Elastic Stack for Visualization

Eiji Hisamoto | Hoshino Resort | Tokyo | December 16, 2015

Elastic Co

December 16, 2015
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Transcript

  1. 2015/12 2 ੕໺Ϧκʔτͷ঺հ ホテル・旅館の運営会社です 創業101年   全国35カ所   ホテル運営会社  

    オーナー 開発会社 運営会社 ホテル 旅館 REIT 投資 会社 投資 家 3   ੕໺Ϧκʔτͷ঺հ ੕ͷ΍ ք ϦκφʔϨ 4  
  2. 2015/12 4 ੕໺Ϧκʔτͷ঺հ 沿革   1904   創 業  

    1995      1999  2001       2005     2011  2013   認知度 星 野 佳 路 社 長 就 任   ー 再 開 発   ー 運 営 開 始   旅 館 運 営 事 業 開 始   星 軽 井 沢     界 開 始   星 竹 富 島   0 10 20 30 40 0 1000 2000 3000 4000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013   7   久本英司(ひさもとえいじ) 星野リゾート
 グループ情報システム
 ユニットディレクター 2003年入社 転職5社目
 リゾートライフを送りたくて移住を決意
 予想外に規模が拡大しほぼ東京勤務 星野リゾートグループ全体の
 IT企画・開発・運用を担当 趣味はクライミングとスキーと薪割り
 息子に同じ趣味を叩き込み中 ࣗݾ঺հ8  
  3. 2015/12 5 星野リゾートにおける 情報共有の取り組み 9   ϗςϧɾཱྀؗͷӡӦʹؔΘΔਓʑ 情報  

                        P A          お客様 距 離 経 営 判 断 流 れ 情 報 流 れ セクショナリズム 縦割り組織   機能分業   トップダウン 大規模施設運営で有効な仕組 10  
  4. 2015/12 6 ੕໺Ϧκʔτͷ૊৫ઓུ フラットな 組織文化   マルチタスク   全員で 経営判断

      現場スタッフ 予約センター 間接部門 社長 お客様 フ ロ ン ト 清 掃 調 理 料 飲 多能工(マルチタスク) マーケティング スタッフ 情報 経営判断 総支配人 顧客満足と生産性の両立 11   ৘ใڞ༗͸ڝ૪ྗͷݯઘ                    経営 情報 経営判断を正しく行うために情報共有は必須 稼働情報   生産性情報   満足度情報   営業予測・実績分析データ 労働生産性実績データ 顧客満足度アンケートデータ 見 化 情 報 喧々諤々と議論する   決める役割の人が決める   12  
  5. 2015/12 7 ݱঢ়ͷ՝୊ 既存の仕組みが イケてない アルゴリズムを探索する前の前の段階 KPIの変化に
 ついていけない •  ホテルシステム標準のBIツールが

    遅くて使い物にならない •  CSV→Excelで分析資料を作ってい るため加工が大変 •  データディスカバリできない •  リアルタイムに対応できない   •  複数の指標を組み合わせるニー ズに対応できない •  システムがバラバラ •  データフォーマットがバラバラ •  データが取れていない •  未来予測が難しい リスク対策による
 制限 •  基幹システムに直接つないで データゴリゴリを許容できない 現場ニーズの高度化 変化対応力 リスク対策 13   ELKによる 可視化の実際 14  
  6. 2015/12 8 վળΞϓϩʔν とにかく貯めておける場所 あらゆる経営情報 稼働情報   生産性情報   満足度情報

      Business   Value   Dashboard Data   Discovery   Tool Value  Ops アルゴリズム探索 AcKon 必要な時に   必要な人が   必要な情報に   アクセスできる   15   &-,ͰՄࢹԽʹऔΓ૊Ή "    !   # Business Value Dashboard Data Discovery Tool Value Ops  Action 必要最小限の ダッシュボードを 作って仮説検証 構築・計測・学習 のフィードバック ループは最初か ら実践 開発チームとビ ジネスの把握や 可視化のビジョ ンを共有 手書き マインドマップ アクロクエスト 社からELKで行 こうと提案 16  
  7. 2015/12 9 ՄࢹԽͷࣄྫ キャンセルリスクの高い予約時期や   チャネルを把握する事が可能に。   17   ՄࢹԽͷࣄྫ

    チャネルの配分比率が正しいか常に把握できる状態に。   高リスク案件(キャンセル確率が高い)ものが明らかになる。   団体客の大量キャ ンセルが発生 18  
  8. 2015/12 11 γεςϜߏ੒ʢকདྷߏ૝ؚΉʣ Web  Beacon Access  Log Google  PageSpeed  

    Insights Firewall  Log Revenue  Data WorkKme  Data ・・・ メール あらゆるデータをElasKcsearchに投入し、可視化。   WatcherによるアラートやTimelionによる時系列分析を強化予定。 マーケティング分析から、BVD・SIEMへ発展させる。 21   ٕज़త؍఺͔Βݟͨ&-,ಋೖͷϝϦοτ スキーマレス •  データ活用が素早くできるようになった。 豊富なAPI •  複雑な集計、分析も手軽に実現できる。 Kibana •  打ち合わせをしながらカスタマイズ。 他のミドルウェアとの連携が可能 •  Apache  Spark等との連携による機械学習の導入による予測ブッキン グカーブの実現。 ElasKc社によるサポート •  早急で親切なサポート。 22  
  9. 2015/12 12 ͜Ε͔Β 運営力を
 最大化す るための 情報基盤 需要予測 稼働予測 稼働調整

    リソース 調整 生産性 満足度 利益 アルゴリズム   アルゴリズム   アルゴリズム   価値   リスク   AcKvity  Based  Cost IoT   23   24