イオンが立ち上げる超巨大データ基盤

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1. イオンが⽴ち上げる超巨⼤データ基盤 イオン株式会社 CTO 兼 イオンスマートテクノロジー CTO ⼭﨑 賢
2. イオン株式会社 CTO 兼 イオンスマートテクノロジー CTO ⼭﨑 賢 ⾃⼰紹介 ・Yahoo︕ JAPANでエンジニアとしてオークション／ショッピングの開発 ・リクルートで⼤規模サービス複数の開発責任者 ・アソビューCTO ・トラストバンクCTO ・2024年3⽉から現職 イオンをTechカン パーに化するために ⾊々発信していま す。 ⼭﨑 賢 （ やまけん @yamaken_66 )
3. 数字で⾒るイオングループ
4. 成り⽴ち ! " # $ 歴 史 ' ︑ 合 併 $ 歴 史 + , - . / 0 連 帯 +
5. 成り⽴ち 膨⼤な顧客がそれぞれに存在するが、 多くは相互に連携されていない ✗ ✗ ✗ ✗ ✗ ✗ ✗ ✗
6. 成り⽴ち まず、共通の会員IDを⽤意し相互に接続を実施
7. そして、グループ全体のデータを統合していく データ基盤 会計 商品 店舗 顧客 ⾏動 ポイント 天気 出荷・配送
8. グループ全体のデータを統合していく データ基盤 会計 商品 店舗 顧客 ⾏動 ポイント 天気 出荷・配送 ⽬的は個⼈の特定ではなく、顧客価値の最⼤化のため。 お客様が望んでいるもの／価値 更に⼼地よい顧客体験 データを⽤いた経営の最適化 こららの実現のためにデータを集約し活⽤することを⽬指しています。
9. 超巨⼤とは (規模の話) 述べ会員数 1億⼈以上 店舗数 20,000 店舗以上 年間来店客数 14億以上 グループ連結売上 9兆円以上 ⼦会社数 300以上
10. DM ETL ETL ETL Storage API MQ DB link ETL ㊙ 超加⼯ プロセス アーキテクチャの触りだけ ( 今後の展開も含む ) Azure Japan Region カスタマーデータプラットフォーム／従業員向けの業務サポートツール／各種ダッシュボード アドホック分析／データサイエンス／Openデータとのコラボレーション／各社とのオーケストレーション
11. 超巨⼤データ基盤の勘所って︖ 今はアーキテクチャが進化している。 単純な⼤量データ基盤なら何も⼼配ない。 集めて貯めるだけなら、⼭程事例はある。 超巨⼤のKnow Howはそこではない 特にイオングループは合併で⼤きくなってきた会社。 それぞれの会社には ・違うシステムがあり ・違うビジネスがあり ・違うデータがある
12. 超巨⼤とは ( 実は最も重要な観点 ) 超巨⼤ ≠ データ量 超巨⼤ ＝ 多様性 多様性 ＝ 利害関係 多様性 ＝データ構造 多様性 ＝連携システム 多様性 ＝ 利⽤者
13. 最も考えるべきこと1 連携システムの多様性
14. 最も考えるべきこと1 連携システムの多様性 連携システム。特にデータ源泉は多様。 ・インフラ環境も違う （ オンプレだったり、違うクラウドだったり ） ・稼働しているOSも違う（ Windowsだったり、Linuxだったり ) ・連携⽅式が違う ( APIだったり、TCPだったり、HULFTだったり、CSVだったり） ・連携タイミングが違う （ リアルだったり、バッチだったり ) ・連携鮮度が違う ( 当⽇分だったり、前⽇分だったり ) 多様な要件に合わせに⾏かない ・データ基盤は正しく運⽤し続ける必要がある ・データ源泉の多様性に合わせにいくと、無限に障害点が増える ・標準的な連携パターンを複数⽤意し、その連携パターンのどれかを選択する設計
15. 最も考えるべきこと2 データ構造の多様性
16. 送信されるデータ構造もデータ源泉では多様 ・データ階層 ・データ型 ・データカラム名 などなど 概念毎にフォーマットを正規化／標準化する ・データ源泉のデータ構造は無邪気に変更されると思え ・その度にデータ連携が失敗しないための備えをする ・データ基盤取り込み⽤のデータフォーマットは標準化し、データ源泉から送る側で 標準化してもらう責任分解の設計をする 最も考えるべきこと2 データ構造の多様性 源泉 源泉側システム データ基盤 標準化変換 標準IF ETL DM
17. 最も考えるべきこと3 利害関係の多様性
18. 複数の組織や事業会社から成り⽴つデータ基盤の場合、利害関係に差異が⽣まれる ・必ずしも⼤規模データを連携する源泉がデータ基盤の最⼤受益者とはならない ・むしろ保有データが少ない組織／事業ほど、⾃分らで補完出来ないデータ基盤にニー ズがある ・Give & Takeにはならない。限りなくGiveのみ。限りなくTakeのみが存在する 個別単位のベネフィットにスコープしない ・組織／事業単位の短期的なROIを考えると破綻する ・もっと⼤きな枠組み。会社全体とかグループとか。全体最適で最上位組織が 号令を出す ・データが集まるとイノベーションが発⽣する。結果として全体が利 益を享受出来る 最も考えるべきこと3 利害関係の多様性 デ ー タ 基 盤 事業A 事業B うちで既にデータいっぱい持ってるから内部 分析で⼗分なんやけどな・・ うちデータ全然無いから、事業Aのデータ めっちゃ助かるわー デ ー タ 基 盤 事業A 事業B 全体でデータ基盤に集約することを決めよう 結果としてデータが集約されることで、新しい 発明が起き、⾮連続な成⻑が発⽣する
19. 最も考えるべきこと4 利⽤者の多様性
20. データ基盤の利⽤者は⼈であれ、システムであれ多様となる。 ・アドホックに分析したい ・⾼度なモデルを開発したい ・⾃分⽤のダッシュボードを作りたい ・WEB接客をぶん回したい ニーズは宝。制限しない。 ・利⽤の間⼝は広げる。 ・⾃由度をあげる ・それを可能なシステムを作り上げる ・中央は聖域化し⼲渉しない ・中央は使わせない。衛星を作る データ基盤 最も考えるべきこと4 利⽤者の多様性 あれやりたい これやりたい もっともっと カリカリカリカリ データ基盤 あれやりたい これやりたい もっともっと カリカリカリカリ ⾃由 分析 環境 ⾼度分析⽤ リソース BI DB 専⽤ リソース 専⽤ リソース
21. 考えるべきこと 〜 まとめ 〜
22. 考えるべきこと 〜 まとめ 〜 データ基盤 聖域化zone ⾃由に使わせない 堅牢に。安定的に。 多様なニーズを受け⼊れる 必要に応じて仕組みを追加する 標準化zone 多様性を受け⼊れない ⼀定のルールで厳格化する ETL ETL ETL Storage API MQ DB link ETL 多様的利⽤zone 意志統制zone 個別でなく、組織全体／グループ全体としてデータを集めることを意思決定し推進する
23. そして今後の展望
24. データを⾼度に抽象化し個⼈を特定出来ない状態にした上で、クリーンルームを利⽤して 他社とコラボレーションを実現 各種マーケティングとの接続を実施し、リテールメディア／広告の最適配信を実現 サプライチェーン全体に対する需要予測／商品開発の分析 ⽣産や配送の全体効率化と、地域社会の⽣産者に対する還元 ⽇本全体の⼩売の最適化への貢献
25. いつもの
26. https://recruit.aeon.info/find-my-aeon/?recruit_type=career We Are Hiring !!! 〜 ご清聴ありがとうございました 〜 ⼩売企業でエンジニアリングとしてのイメージが薄いイオングループですが、現在その⾵⼟を⼤きく変えようと 仲間が集結しています。 イオンを起点に⽇本全体にポジティブなエンジニアリングイノベーションを起こしていきます