データ活用戦略とツール選定のポイント

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1. データ活用戦略とツール選定のポイント クラスメソッド株式会社 布施 郁美 2023/12/13 1
2. 2 クラスメソッドとは 会社名 代表 1億円 本社 設立 資本金 事業内容 クラスメソッド株式会社 横田 聡 2004年7月7日 東京都港区西新橋1－1－1 日比谷フォートタワー26階 •クラウド（AWS等）の技術コンサルティング、開発、運用 •データ分析基盤の技術コンサルティング、開発、運用 •アプリケーション（LINE、iOS等）の企画開発、運用 •SaaS、Webサービスの企画開発、導入支援、運用 •企業向けIT人材育成、内製化支援 •無人店舗技術・キャッシュレス決済システムの企画開発、運営
3. 3 自己紹介 布施 郁美 クラスメソッド株式会社 アライアンス事業部 エンジニアグループ AlteryxやTableau、Lookerの技術支援
4. 4 アジェンダ 1.最新のデータ活用戦略について 2.BIツール選定のポイント 本日お話しすること 1.各製品の使い方・価格 本日お話ししないこと
5. 5 最近のデータ活用戦略について
6. 6 「データ基盤」、運用してますか？
7. 7 「データ基盤」とは データの収集～蓄積～加工を行える、分析などに必要なシステムのこと 収集 蓄積・加工 分析用データ加工 活用 営業データ アクセスデータ 外部データ アンケート データウェアハウス データの 取り込み 加工 可視化 機械学習 マーケティング
8. 8 データ基盤の必要性の高まり 取り扱うデータ量や形式・活用の幅も飛躍的に拡大し、 蓄積されたデータを有効的に活用する事が事業活動の要となっている 2013年頃～ 2016年頃～ 近年 ・Tableau等BIの流行 ・データサイエンスの発展 ・データ基盤の必要性 が高まる データ基盤の発展により予測分析・マーケティングへの活用など、 効率よくビジネスに役立てることができるように
9. 9 しかし、データ基盤を構築するうえでの課題も… 人材不足や時間・費用などの課題のほか、 運用面や拡張性、データの品質などといった多くの課題が発生している データ上の課題 基盤側の問題 データが社内に分散している データの信頼性や品質に欠ける 運用・保守の複雑化 スケーリングが難しい 導入までの課題 進め方が分からない データ基盤に詳しい人材がいない
10. 10 課題を解決する様々なサービスの発展 オンプレからクラウドの時代へ さらにSaaSの発展によりスケーラブルな基盤が構築可能になり、リソースも削減 近年 オンプレ中心の体制 スケーラビリティに富んだ クラウドデータウェアハウス 「データの自動収集サービス」 「データ変換サービス」など、 様々なサービスが発展
11. 11 Snowflakeについて クラウド・サービス マルチクラスタ コンピュート 様々なワークロードをパフォーマンスを 低下させず同時実行が可能 ストレージ 自動で暗号化され、タイムトラベル機能 により容易にリカバリが可能 マルチクラウド対応 AWS、Azure、Google Cloudを 基盤として利用 クラウドテクノロジをベースに構築された 超高速で柔軟性の高いデータプラットフォーム・データクラウド
12. 12 Modern Data Stackという考え方 クラスメソッドのModern Data Stack全体像 最新のクラウドネイティブの技術やサービスなどを組み合わせた データ基盤、あるいはその考えや該当するサービス群を指す言葉 分析環境が整い、 BI活用の重要性も高まっている
13. 13 BIツールはどのように選ぶべき？
14. Salesforces 豊富な機能で、 可視化表現は圧倒的に優れている Microsoft Microsoft製品との相性が良く、 導入しやすい Google データ管理に優れた データプラットフォーム Google 手軽に導入でき、 レポートの共有も簡単 14 代表的なBIツール
15. 15 Lookerとは ニア リアルタイムのデータを、ビジネスユーザーが必要な時に、必要な場所でデータ取得し、 各種施策ツールへの連携やデータの収益化を実現するデータプラットフォーム
16. 16 BIツール導入に向けて BIツール導入の際は、まずは想定する利用方法を整理する 利用目的 利用人数 使用データソース (既存ツールとの連携) データの共有方法 構築担当者のスキル (SQL等) 予算 整理したい項目
17. 17 活用方法によってBIツールを選定する 基盤がない・Excelデータを分析したい 現行のレポート表現を変えたくない データ分析したいが、SQLが書けない 人によってデータにばらつきが出る ツールの得意・不得意な機能を理解してツール選定を行うことが大事 手元のデータを小規模で活用できる 可視化表現に優れている SQL不要でデータの探索ができる ガバナンスを担保できる 課題 実現したいこと
18. 18 結局みんなどう活用しているのか？
19. 19 Tableau：活用事例 Case . アパレル企業におけるTableau活用事例 • ブランド×店舗別の売上実績 • 顧客属性別の購入商品明細 • 併売ブランド×商品分析 主な活用方法 • 売上実績、顧客属性 • ECサイトのアクション(お気に入り等)データ 取扱データ • ブランドによって異なっていた評価指標が統一できた • 現場の感覚で進んでいたことが、データを掛け合わせた判断もできるように Tableauを活用して変わったこと
20. 20 Looker：利用ユースケース Case . Lookerを活用してデータの収益化を実現する • 決済事業における顧客の利用状況分析ダッシュボード • マーケットプレイス事業における収益分析ダッシュボード 例 • Looker Embedded機能を利用しサイトにダッシュボードを埋め込み、利用料金を回収する 提供方法 • 自社のサイトにインタラクティブなダッシュボードを埋め込めるため、 顧客に向けて専用のツールを用意する必要がない • APIも利用可能なため、ダッシュボードのUIをフルカスタムできる Looker Embedded のメリット