急成長するビジネスを支えるビッグデータ分析

 急成長するビジネスを支えるビッグデータ分析

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smokeymonkey

July 19, 2017
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      東京  /  ⼤大阪  /  北北海道・札幌  /  新潟・上越、 ベルリン、バンクーバー   100,000,000円   131名(2017年年4⽉月現在) Ϋϥ΢υʢ"84ʣʹؔ͢ΔίϯαϧςΟϯάɺઃܭɺߏஙɺӡ༻ Ϗοάσʔλ෼ੳج൫ʹؔ͢ΔίϯαϧςΟϯάɺઃܭɺߏஙɺӡ༻ ϞόΠϧΞϓϦέʔγϣϯʹؔ͢ΔاըɺσβΠϯɺ։ൃɺӡӦ ΦϜχνϟωϧج൫ߏஙαʔϏεʮΧελϚʔετʔϦʔʯͷاըɺ ։ൃɺӡ༻ ΞϊςʔγϣϯגࣜձࣾʢIUUQBODMBTTNFUIPEKQʣ ΞϯμʔείΞגࣜձࣾʢIUUQVTDMBTTNFUIPEKQʣ ϓϦζϚςΟΫεגࣜձࣾʢIUUQTQSJTNBUJYKQʣ Ϋϥεϝιου͸ɺ೥࿈ଓͰʮ"84ϓϨϛΞίϯαϧςΟϯάύʔτφʔʯʹೝఆ͞Ε·ͨ͠ɻ ϓϨϛΞίϯαϧςΟϯάύʔτφʔ͸ɺ ࣾΛ௒͑Δ"84ύʔτφʔͷதͰ࠷΋༏Εͨޭ੷Λ࢒ͨ͠اۀ͕બఆ ͞ΕΔ΋ͷͰɺ೥݄࣌఺ͰੈքͰࣾɺ೔ຊͰࣾೝఆ͞Ε͍ͯ·͢ɻ 3 ୅දऀ ઃɹཱ ຊɹࣾ ڌɹ఺ ࢿຊۚ ैۀһ ࣄۀ಺༰ ؔ࿈ձࣾ ೝఆ
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    "84ϞόΠϧίϯϐςϯγʔ • "84Ϗοάσʔλίϯϐςϯγʔ パートナー認定 "84ύϒϦοΫηΫλʔύʔτφʔ ੓෎ɺڭҭػؔɺඇӦརஂମʹର͠ɺ "84ͷςΫϊϩδʔʹΑͬͯߩݙ͢Δύʔ τφʔͱͯ͠ೝఆ͞Ε·ͨ͠ɻ "84αʔϏεσϦόϦʔύʔτφʔ ಛఆͷ"84αʔϏεʹ͓͍ͯɺߴ͍ٕ ज़ͱ࣮੷Λ͍࣋ͬͯΔύʔτφʔͱͯ͠ ೝఆ͞Ε·ͨ͠ɻ औಘαʔϏεɿ"NB[PO8"' "NB[PO$MPVE'SPOU "NB[PO3FETIJGU "NB[PO"VSPSB "NB[PO3%4GPS1PTUHSF42- "NB[PO%ZOBNP%# "84-BNCEB "NB[PO,JOFTJT "84 %BUBCBTF.JHSBUJPO4FSWJDF "84ϚωʔδυαʔϏεϓϩά ϥϜ .41 ೝఆΛऔಘ͠·ͨ͠ɻ
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  7.  AWSクラウド保険 ϝϯόʔζՃೖاۀʹ͓͍ͯɺ"84Λར༻͠ ͍ͯΔγεςϜ΍ιϑτ΢ΣΞ౳ʹର͠ɺͳ Γ͢·͠߈ܸ%P4߈ܸ42-ΠϯδΣΫγϣ ϯ౳ͷαΠόʔ߈ܸ͕ൃੜͨ͠৔߹ʹɺରԠ ʹཁͨ͠ҎԼͷඅ༻Λิঈ͠·͢ɻ
 
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  11.  Ϗοάσʔλ෼ੳ ಋೖࣄྫ

  12. 株式会社あきんどスシロー様 w "NB[PO,JOFTJTΛར༻͠ɺϨʔϯ্ ΛྲྀΕΔण࢘৘ใΛϦΞϧλΠϜʹΫ ϥ΢υ্ʹసૹ w ஫จ৘ใɺண੮ঢ়گɺधཁ༧ଌ৘ใͱ ૊Έ߹ΘͤΔ͜ͱͰɺ֤ళฮͷण࢘ͷ ച্৘ใ͚ͩͰͳ͘ɺདྷళঢ়گ΍Φϖ Ϩʔγϣϯঢ়گΛ΄΅ϦΞϧλΠϜͰ

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  13. 株式会社ダーツライブ様 w ΦϯϥΠϯμʔπαʔϏε ʮ%"354-*7&ʯʹؔ͢ΔϚʔέςΟ ϯάࢪࡦͷҰ؀ͱͯ͠Ϗοάσʔλ ෼ੳج൫Λߏங w "NB[PO3FETIJGUʹҰݩతʹσʔ λΛू໿͠ɺ5BCMFBVΛ࢖ͬͨαʔ Ϗε,1*ͷՄࢹԽ΍෼ੳͳͲʹ׆༻

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  14. 株式会社資⽣生堂様 w εʔύʔ΍υϥοάετΞͳͲͷશ ͯͷൢചձ͔ࣾΒ্͕ͬͯ͘Δ104 σʔλͳͲɺ૿͑ଓ͚Δσʔλʹର ͯ͠ޮ཰Α͘ऩू͠෼ੳ͢Δج൫Λ ߏங w ಋೖΛܾఆ͔ͯ͠Β໿͔݄ؒͰ σʔλ෼ੳΛ։࢝

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  15. 株式会社トリドールホールディングス様 w ւ֎ɺࠃ಺ͰͦΕͧΕ؅ཧ͞Ε͍ͯ Δച্σʔλΛࣗಈతʹ"NB[PO 3FETIJGUʹऔΓࠐΈɺࣗಈతʹϨ ϙʔτΛग़ྗ͢Δ࢓૊ΈΛߏங w ֤छϨϙʔτͷܗࣜʹ߹Θͤͯσʔ λϚʔτΛ࡞੒͢Δ͜ͱͰදࣔ଎౓ Λ޲্͠ɺར༻Ϣʔβ͕ετϨεͳ

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  16.  Ϗοάσʔλ෼ੳͷ ࢝Ίํ

  17. ビッグデータ分析の始め⽅方 ࠷ॳʹܾΊΔ΂͖ͭͷఆٛ ΞʔΩςΫνϟʔ Ξ΢τϓοτ Πϯϓοτ 1 3 2

  18. アウトプットの定義 ݱࡏͷ՝୊͸ͳΜͳͷ͔ • ৘ใγεςϜ෦໳ͷ՝୊ • Ӧۀ෦໳ͷ՝୊ • αʔϏε෦໳ͷ՝୊ • ϚʔέςΟϯά෦໳ͷ՝୊

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  19. アウトプットの定義 ՝୊Λղܾ͢ΔͨΊʹԿΛ෼ੳ͍ͨ͠ͷ͔ • ৘ใγεςϜͷϩά • ސ٬৘ใ • ൢചཤྺ • αʔϏεར༻ऀͷݸਓ৘ใ

    • ֤ϚʔέςΟϯάࢪࡦຖͷ݁Ռ • FUD
  20. アウトプットの定義 ͲΜͳΞ΢τϓοτ͕ཉ͍͠ͷ͔ • ՝୊Λղܾ͢ΔͨΊͷ৘ใ • ৘ใγεςϜʹର͢ΔτϥϑΟοΫͷ૿ݮ܏ ޲ • Ӧۀ׆ಈʹ͓͚Δࢦ਑ •

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  21. アウトプットの定義 Ξ΢τϓοτΛఆٛ͠ͳ͍ɺͱ͍͏ํ๏΋͋Δ • ͱʹ͔͘σʔλूΊͯΈΔ • #*πʔϧͰ֤୲౰ऀ͕ࣗ༝ʹ෼ੳͯ͠ΈΔ • ͔ͦ͜Βؾ͖ͮΛಘΔ ͜Εʹ͸#*πʔϧΛ࢖͏ଆͷੵۃతͳར༻ɺϞ νϕʔγϣϯ͕ඞਢ

  22. アウトプットの定義 طଘ%8)ϦϓϨʔε • ଟ͘ͷ৔߹ɺطଘͱಉҰͷΞ΢τϓοτ͕ظ ଴͞ΕΔ • ΞʔΩςΫνϟ͕มΘΕ͹શ͘ಉҰͷΞ΢τ ϓοτͱ͸ݶΒͳ͍ • ύϑΥʔϚϯε͕ग़ͳ͍ΫΤϦʔ΋͋Δ

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  23. アウトプットの定義 ΫϥεϝιουςΫχΧϧϥΠϒϥϦʔ %8)Ҡߦฤ • Ϋϥεϝιουͷաڈͷϊ΢ϋ΢͔ Βɺ"84ʹ%8)ΛҠߦ͢Δࡍͷ஌ ݟΛهࡌ • ۙ೔8FCαΠτͰެ։༧ఆʂ 1

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  24. インプットの定義 ͳΜͷσʔλͳͷ͔ • ৘ใγεςϜɺ104ɺ$3.ɺ&YDFMɺϑΝΠϧ ͲΜͳߏ଄ͳͷ͔ • ߏ଄Խσʔλɺඇߏ଄Խσʔλɺ൒ߏ଄Խσʔλ Ͳ͜ʹ͋Δͷ͔ • ΦϯϓϨϛεɺ%#%8)ɺϑΝΠϧαʔόɺଞ

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  25. アーキテクチャの定義 σʔλ෼ੳΛύΠϓϥΠϯͰߟ͑Δ ऩू લॲཧ อଘ ෼ੳՄࢹԽ

  26. 収集(Data  Lake) • ߦಈϩά • ΫϦοΫετϦʔϜ • IoTηϯαʔσʔλ • ച্σʔλ

    • ސ٬Ϛελ • ঎඼Ϛελ Amazon
 S3 Amazon Kinesis Streams Amazon Kinesis Firehose AWS IoT ϑΝΠϧ ετϦʔϜσʔλ
  27. 収集(Data  Lake) ूΊͨσʔλ͸4ʹू໿ Amazon EC2 AWS Lambda Amazon
 S3 Amazon


    DynamoDB Amazon
 RDS Amazon 
 Redshift Amazon Kinesis Streams Amazon Kinesis Firehose Amazon ES Amazon EMR Amazon
 Athena Amazon CloudSearch AWS DMS AWS IoT
  28. 前処理理(ETL) &$ όον  w &$্Ͱಈ࡞͢ΔόονϓϩάϥϜͰՃ޻͠%8)΁֨ೲ w ओʹ୯७ͳ&5-ॲཧͰར༻ Amazon
 Aurora

    Amazon 
 Redshift Amazon
 S3 Amazon EC2
  29. 前処理理(ETL) &.3 w େྔͷσʔλΛ&.3Ͱूܭ݁͠ՌΛ%8)΁֨ೲ w ෼ࢄॲཧʹΑΓෳࡶͳ&5-ॲཧ΋ߴ଎ͰॲཧͰ͖Δ w &.3ࣗମ͕εέʔϧͰ͖ΔͷͰॲཧʹԠͯ͡εέʔϧΞοϓՄೳ w ඇߏ଄Խσʔλ΍൒ߏ଄ԽσʔλΛߏ଄Խσʔλ΁ม׵

    Amazon EMR Amazon
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 Redshift Amazon
 S3
  30. 前処理理(ETL) ঎༻πʔϧ w ༷ʑͳ঎༻πʔϧ͕͋ΓɺͦΕͧΕʹྑ͍ͱ͜Ζ͕͋Δɻ w &5-ॲཧΛϏδϡΞϥΠζͯ͠ߦ͏͜ͱ͕Ͱ͖Δ w ༻్ʹԠͯ͡બఆɻ

  31. 保存(DWH、RDB) 3FETIJGU w Ϋϥελʔߏ੒ʹΑΓ෼ࢄॲཧɺߴ଎ʹॲཧՄೳ w 1PTUHSF42-ޓ׵ͷ42-Λར༻Մೳ Amazon
 Aurora Amazon 


    Redshift "VSPSB w ಉ࣌ΫΤϦൃߦ਺͕ଟ͍έʔεʹϚον w Ϛϧν";ߏ੒ʹΑΓμ΢ϯλΠϜΛۃখԽ
  32. 分析、可視化(BI) "NB[PO2VJDLTJHIU w Ϛωʔδυͳ#*αʔϏε w ؆୯ɺߴ଎ͳ෼ੳ͕Մೳ Amazon QuickSight

  33. 分析、可視化(BI) 5BCMFBV w ߴػೳͳ#*πʔϧ w ೔ຊͰ΋ଟ͘ͷϢʔβʔ͕ར༻ w Ϋϥεϝιου΋ύʔτφʔͰ͢

  34. 分析、可視化(BI)

  35. サービスの選定 "84ͷ֤αʔϏε͕Կʹ࠷దԽ͞Ε͍ͯΔ͔ʁ ࠷దԽ͞Εͨ݁ՌͷτϨʔυΦϑ͸Կ͔ʁ w εϧʔϓοτ w ϨΠςϯγʔ w εέʔϥϏϦςΟ w

    ѻ͑ΔσʔλλΠϓʗσʔλߏ଄ w ΧελϚΠζੑ w ্ݶ஋ w ίετ ֤αʔϏεͷಛ௃Λཧղ্ͨ͠ͰɺύΠϓϥΠϯ্ͷͦΕͧΕͷδϣϒʹ࠷ద ͳαʔϏεΛબ୒͢Δ
  36. パイプライン以外の選択肢 "NB[PO"UIFOB w 4্ʹ͋Δσʔλʹରͯ͠௚઀ςʔϒϧఆٛɺ42-ͰσʔλΛऔಘ w ίϯϐϡʔςΟϯάͷͨΊͷΠϯελϯεෆཁ w +%#$ܦ༝͚ͩͰͳ͘ɺ8FC6*͔Βର࿩తʹ42-ΛൃߦՄೳ

  37. パイプライン以外の選択肢 "NB[PO3FETIJGU4QFDUSVN w 4্ʹ͋Δσʔλʹରͯ͠"NB[PO3FETIJGU͔Β௚઀ΫΤϦΛ࣮ߦ w ֎෦εΩʔϚ֎෦ςʔϒϧͱͯ͠4Λࢀর

  38. POC ·ͣ͸΍ͬͯΈΔ   • ߏ੒ͷΠϝʔδΛ࣮ࡍʹࢼͯ͠Έͯɺ࣮γε ςϜʹ࢖͑Δ͔Ͳ͏͔ධՁ   • εϞʔϧελʔτ  

    • খن໛ɺখσʔλͰΞʔΩςΫνϟΛߏ੒͠ɺ ΠϯϓοτͱΞ΢τϓοτͷաෆ଍Λݕ౼͢ Δ   • ՝୊Λચ͍ग़͠ɺղܾ͢Δ
  39. POC μϝͳΒ࢓੾Γ௚͠ w ΠϯϓοτͱΞ΢τϓοτͷᴥᴪ͕͋Ε͹ɺ ΞʔΩςΫνϟ͸Ϛον͠ͳ͍ w վΊͯΞ΢τϓοτɺΠϯϓοτɺΞʔΩς ΫνϟͷબఆΛߦ͏

  40. 本稼働 طଘDWHϦϓϨʔεͷ৔߹͸͠͹Β͘ฒߦՔಇɺ࠷ऴతʹطଘDWHΛഁغɻ Amazon Redshift طଘDWH σʔλಉظ ഁغ طଘDWH Amazon Redshift

  41.  Ϋϥεϝιου͕ఏҊ͢Δ Ϗοάσʔλ෼ੳج൫ߏஙͷ ࠷దͳιϦϡʔγϣϯ

  42.  カスタマーストーリーアナリティクス

  43. カスタマーストーリーアナリティクス • Ϋϥεϝιουͷϊ΢ϋ΢͔Βɺσʔλ෼ੳج൫ΛςϯϓϨʔτԽ͠ɺ AWS্ʹૣ҆͘͘ߏங͢Δɻ

  44. カスタマーストーリーアナリティクス • ࠷୹1͔݄ͰಋೖՄೳ   • ύοέʔδͱͯ͠৽ͨʹϏδωεΠϯςϦδΣ ϯε(BI)πʔϧʮCSΞφϦςΟΫεαʔόʔ  /   σεΫτοϓʯΛόϯυϧͯ͠ఏڙ

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  45. ΧελϚʔετʔϦʔΞφϦςΟΫε  ΦʔϧΠϯϫϯ Ϩϙʔτۀ຿ΛࣗಈԽ ӡ༻อक΋͓·͔ͤ ϫϯετοϓαϙʔτ ΧελϚʔετʔϦʔΞφϦςΟΫεͷಛ௕ σʔλ෼ੳʹඞཁͳιϑτ΢ΣΞ΍ Πϯϑϥͷߏஙӡ༻αʔϏεɺॳظ ಋೖͷίϯαϧςΟϯάͳͲΛ·ͱ

    Ί͓ͯ٬༷ʹఏڙ͠·͢ɻ σʔλͷऔΓࠐΈͷࣗಈԽ΍ɺάϥ ϑ΍νϟʔτͷࣗಈߋ৽ͳͲʹରԠ ͠ɺࠓ·Ͱख࡞ۀͩͬͨϨϙʔςΟ ϯάۀ຿͔Β։์͞Ε·͢ɻ σʔλΛ҆શʹѻ͏ͨΊͷΠϯϑϥ ج൫ͷઃܭɾߏஙɾӡ༻ɺ͞Βʹେ ྔͷσʔλΛޮ཰Α͘෼ੳ͢ΔͨΊ ͷνϡʔχϯά΋ఏڙ͠·͢ɻ ֤छαʔϏε΍πʔϧ܈ͷ࢖͍ํ΍ ٕज़αϙʔτͳͲɺαʔϏεͷ͋Β ΏΔαϙʔτΛΫϥεϝιου͕Ұ ׅͰߦ͍·͢ɻ
  46. カスタマーストーリーアナリティクス ॳظඅ༻  150ສԁʙʢ੫ผʣ   ֹ݄  ໿29ສԁʙʢ੫ผʣ     ςϯϓϨʔτҎ֎ͷߏ੒͸ݸผରԠՄೳ

  47.  ·ͱΊ

  48. まとめ "84ͰͷϏοάσʔλ෼ੳ͸طʹଟ͘ͷࣄྫ͕͋Γ·͢ ͦͷϊ΢ϋ΢͔Β͋Δఔ౓ΞʔΩςΫνϟ͕ඪ४Խ͞Εͯ ͍·͢ Ϋϥεϝιουϝϯόʔζ ΧελϚʔετʔϦʔΞφϦ ςΟΫεͰɺ࠷଎࠷҆ͰϏοάσʔλ෼ੳΛελʔτʂ

  49. None