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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
    1
    2015年12月16日  
    星野リゾート 久本英司
    1  
    ੕໺Ϧκʔτʹ͓͚Δ&-,Λ׆༻ͨ͠
    ՄࢹԽͱڞ༗ͷऔΓ૊Έ
    星野リゾートの紹介
    2  

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  2. 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

    3  
    ੕໺Ϧκʔτͷ঺հ
    ੕ͷ΍
    ք
    ϦκφʔϨ
    4  

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  3. 2015/12
    3
    ੕໺Ϧκʔτͷ঺հ
    星のや富士
    界鬼怒川
    界加賀
    5  
    ੕໺Ϧκʔτͷ঺հ
    星のや東京
    2016年開業  
    星のやバリ
    2016年開業予定  
    6  

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  4. 2015/12
    4
    ੕໺Ϧκʔτͷ঺հ
    沿革  
    1904  


     
    1995      1999  2001       2005     2011  2013  
    認知度








     




     





     








     




     
     



     




     
    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  

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  5. 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















    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  

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  6. 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






    調



    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





    喧々諤々と議論する  
    決める役割の人が決める  
    12  

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  7. 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  

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  8. 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  

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  9. 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  

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  10. 2015/12
    10
    ՄࢹԽͷࣄྫ
    2015年
    2014年
    19  
    ՄࢹԽͷࣄྫ
    会員数の増減とリピータ比率を可視化  
    20  

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  11. 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  

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  12. 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  

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