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これがOSSを活用したデータアナリティクス基盤のベストプラクティス――事例とデモを交えて紹介された「イマドキ」のビックデータ活用【デブサミ2018】

【15-B-2】ストリームとバッチを融合したBigData Analytics ~事例とデモから見えてくる、これからのデータ活用のかたち~

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2018/03/12 14:00

 AIやロボティクスなど世間が華やかなキーワードで賑わう昨今、以前の輝きを完全に失った「ビッグデータ」は、ハイプ・サイクルの幻滅期の底に到達したとされ、話題に上ることも少なくなった。だが、幻滅期とは過度な期待がなくなり、エンタープライズ市場も形成され、いい意味で技術的に枯れた安定期にあることを意味する。つまり、地に足のついた現実的な活用方法を模索する最高のタイミングということだ。改めて、データを主軸にイノベーションを掘り起こすシステムはどうすれば構築できるのだろうか。日本オラクルの立山重幸氏が、Apache HadoopやApache Spark、Notebook、アナリティクスツールを組み合わせた「イマドキ」のデータ活用基盤について、基本的な活用事例や本格的な応用事例などを交えながら解説した。

目次
日本オラクル株式会社 クラウドプラットフォームソリューション統括 - Cloud Platform ソリューション本部 - Big Data & Analytics ソリューション部 Principal Sales Consultant 立山重幸氏
日本オラクル株式会社 クラウドプラットフォームソリューション統括 - Cloud Platform ソリューション本部 -
Big Data & Analytics ソリューション部 Principal Sales Consultant 立山重幸氏

成功事例で読み解くイノベーションに必要な分析基盤

 イノベーションを起こした企業の例として、タクシー業界を変革したUberがよく取り上げられる。Uberの成功のポイントは何か。それは既存ビジネスを新しい視点から捉え直し、十分な投資と市場機会の下、ITとデータを駆使して新たな価値観や利便性向上を実現したことにある。

 もっとも、こうした柔軟かつ機動力のある展開は新興企業だからこそ。既存の基幹業務を回しながらイノベーションを起こすコストや体力は、そう簡単には確保できない。そう思われがちだ。

 「しかし、それは間違っている。イノベーションは新興企業だけのものではない」

 日本オラクルの立山重幸氏はそう断言する。やるべきことは、従来のシステム基盤のコストをうまく削減し、捻出したコストをDevOpsやデータドリブンの投資に変えることだ。特に肝となるのが、データドリブンだ。

 データドリブンの考え方は、ビッグデータがバズワード的な注目を集めた際に、ビジネスアナリティクスと併せてその重要性は語られていた。現実的に役立つ面がはっきり見えるようになり、またUberなどの成功事例が大きく取り上げられた結果、データ分析基盤の現実解を模索、本格的に検討・導入する方向へと企業は動き出している。

 データドリブンな分析基盤のスタンダードとしては、「Apache Hadoop」(以下、Hadoop)やデータベースでデータの入れ物を作り、PythonやRで機械学習するといった構成だろう。また、最近はOSSの分散メッセージングシステム「Apache Kafka」の登場でストリームデータの分析を取り入れたアナリティクスも熱い。

 まずはスタンダードな構成の事例として、立山氏は同社のOracle DatabaseとHadoopを組み合わせ、新たなサービス開発に成功したLa CaixaとTelefonicaを紹介した。

 La Caixaは、スペインの大手銀行だ。「Oracle Database」とHadoopを導入した同社はバッチをメインフレームからHadoopにオフロードし、メインフレームコストを30%、処理時間を50%それぞれ削減した。さらに、メインフレームに眠ったままのデータ、顧客情報、決済情報、SNSデータなどもHadoopに取り込んで分析した結果、顧客の顔が見えてきた。いわゆる「顧客360°ビュー」の実現だ。こうして同社は新たな機能をATMに追加。例えば、毎月給料日にATMで10ユーロおろす利用者がいる場合、翌月その利用者がATMへ行くと、「Get 10EUR」と書かれたボタンを画面に表示。また、同社の取引先で顧客情報に関連するクーポンも表示するといった具合だ。

La Caixaの事例
La Caixaの事例

 スペインおよび南米最大の通信事業者Telefonicaも、Oracle DatabaseとHadoopの組み合わせでイノベーションを起こした。同社は買収を繰り返したことで分散してしまったデータを集約。システムコストを1/3にまで削減した。さらには、集約した情報から通信や通話履歴などの顧客特性を映画配信サイトのパーソナライズレコメンデーションに活用。その結果、34%がオンライン広告をクリックし、61%が購入、収益拡大を実現したという。

Telefonicaの事例
Telefonicaの事例

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