Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
スケーラブルなデータ収集と活用の舞台裏 / scalable data infrastruct...
Search
to_lz1
July 09, 2020
Technology
0
10k
スケーラブルなデータ収集と活用の舞台裏 / scalable data infrastructure of M3
2020-07-09 コロナ時代の医療業界を支援するエムスリーのプロダクト開発の舞台裏
to_lz1
July 09, 2020
Tweet
Share
More Decks by to_lz1
See All by to_lz1
技術的負債という武器の扱い方を考える
mtoriyama000
1
340
Webエンジニアのためのデータエンジニアリング概説
mtoriyama000
6
930
Other Decks in Technology
See All in Technology
Sansan Engineering Unit 紹介資料
sansan33
PRO
1
3.6k
Introduction to Sansan for Engineers / エンジニア向け会社紹介
sansan33
PRO
5
59k
わが10年の叡智をぶつけたカオスなクラウドインフラが、なくなるということ。
sogaoh
PRO
0
120
スクラムマスターが スクラムチームに入って取り組む5つのこと - スクラムガイドには書いてないけど入った当初から取り組んでおきたい大切なこと -
scrummasudar
0
1k
Bill One 開発エンジニア 紹介資料
sansan33
PRO
4
17k
フルカイテン株式会社 エンジニア向け採用資料
fullkaiten
0
10k
RALGO : AIを組織に組み込む方法 -アルゴリズム中心組織設計- #RSGT2026 / RALGO: How to Integrate AI into an Organization – Algorithm-Centric Organizational Design
kyonmm
PRO
3
480
1万人を変え日本を変える!!多層構造型ふりかえりの大規模組織変革 / 20260108 Kazuki Mori
shift_evolve
PRO
5
610
BidiAgent と Nova 2 Sonic から考える音声 AI について
yama3133
2
140
AIと融ける人間の冒険
pujisi
0
110
20251225_たのしい出張報告&IgniteRecap!
ponponmikankan
0
110
技術選定、下から見るか?横から見るか?
masakiokuda
0
170
Featured
See All Featured
Are puppies a ranking factor?
jonoalderson
0
2.6k
Statistics for Hackers
jakevdp
799
230k
エンジニアに許された特別な時間の終わり
watany
106
220k
The Invisible Side of Design
smashingmag
302
51k
Mind Mapping
helmedeiros
PRO
0
45
Agile Actions for Facilitating Distributed Teams - ADO2019
mkilby
0
100
Skip the Path - Find Your Career Trail
mkilby
0
30
The Straight Up "How To Draw Better" Workshop
denniskardys
239
140k
What’s in a name? Adding method to the madness
productmarketing
PRO
24
3.9k
svc-hook: hooking system calls on ARM64 by binary rewriting
retrage
1
43
From π to Pie charts
rasagy
0
100
Discover your Explorer Soul
emna__ayadi
2
1k
Transcript
スケーラブルなデータ収集と活用の舞台裏 ~ Web講演会を例に ~ 2020-07-09 コロナ時代の医療業界を支援するエムスリーのプロダクト開発の舞台裏
自己紹介 鳥山 誠 (Toriyama Makoto) 入社: 2020年1月 趣味: 音楽 前職:
人材系企業 - 社内Webシステムを作ったり (Angular, Scala) - クエリパイプラインを構築したり (Redshift, Digdag) 所属: Unit1 - 製薬企業向けPF
製薬企業向けプラットフォーム - MR君 (2000~) - Web講演会 (2011~) エムスリー創業期からのサービス群 m3.com上で医師へ薬剤などの情報提供 ×
製薬企業のマーケティング支援
Web講演会 m3.com上で行うオンラインの講演会 (最近アプリも出ました =>) - 例: - 製薬会社、医療機器メーカー主催の医師向け講演会 - 看護師、薬剤師向けの薬剤、機器の説明会
=> 正にいま「医療関係者の情報収集」に貢献しうるサービス
(当社IR資料より抜粋)
そんな勢いで増える「データ」をどう扱っているのか?
「データ」を扱う どう集めているのか? => 収集 どう使っているのか? => 活用
どう集めているのか? => 収集 どう使っているのか? => 活用 …の2つに焦点を当ててお話しします 「データ」を扱う
データの”収集”
Web講演会サーバはOn Premise + AWS (移行中)、ログ送信先はGCP (最近全面移行した) Webビーコン方式のアクセス解析ツールを自前実装 + 視聴予約・視聴 (RDBトランザクション)
視聴ログ送信(一定時間ごとビーコン送信) Web講演会の視聴データの話
- Cloud Runがオートスケールしリクエストをさばく - ログをPub/Subにエクスポート、BigQueryに連携 GCP構成図
- ログデータは先述の仕組み (+α) でリアルタイムに連携 - DBのデータは、Digdag+EmbulkでBigQueryに連携 - => BigQuery上で双方を組み合わせた分析が可能 BigQueryはデータ基盤の中心
データの”活用”
データ活用と言っても...
今日はあえてこちら
データ分析観点はサービスの成長とともに変わっている 過去: MR君(= 医師向けメッセージ) => 配信数と既読率を追う。以上! 現在: - 講演会の視聴率はどうだったか? -
講演会に至るまでのアクセス動線は? - メッセージ添付の動画・コンテンツまで見てもらえているか? - 医師からのフィードバック・アンケート回答内容はあるか? => 分析要件が複雑化・多様化 「データ分析」って集計するだけでは?
- オンプレの分析用Oracleに、諸々のチームが諸々の技術で ETL - Java製ツールで非Engでもデータ抽出できる - => 便利だが、増えるデータに対応できない && データ定義が管理しきれない
... かつてのデータ分析基盤 「データは出たけどこれ正しいんだっけ?」 PdM
- BigQueryに集まったデータを BIツールで分析 - 利用を促進するため、各種データマートを構築(進行中) クラウドでやりましょう
- Oracleデータ + ログデータ + Salesforceデータを材料に、データマートに統合 - 昨日までの実績がすぐに可視化される世界 => 意思決定を支援
活用事例1: プロダクトマネージャ向けダッシュボード
- GCPのData Catalogによるメタデータ管理を行っている - descriptionを丁寧に書く => デプロイしたら即テーブル定義を確認できる 活用事例1: プロダクトマネージャ向けダッシュボード
- メンテナンス困難になっていた CSV付きレポートメール (Shell製) - BQ上でデータマートを構築し、データマートから出力 (同時にPythonにした) - 大規模配信のレポートが安定して出力できるように 活用事例2:
クライアント向けレポート (100~200通/日 程度)
構成図
- 全サービスのKPIがすぐ追える世界 - ETL基盤をいい感じにクラウド化する - データ基盤そのものをクライアントと共有して、更なる価値提供 - etc... この先やりたいこと
まとめ - データ基盤は「収集」と「活用」両方のスケーラビリティが大事 - エムスリー、歴史のあるサービスも頑張っています - まだまだやれることがたくさんあります!!