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【デブサミ2020】セッションレポート (AD)

データ分析で事業成長を加速させる鍵は「データ統合の効率化」――2社の事例から学ぶ分析基盤の作り方【デブサミ2020】

【14-A-5】事業グロースを加速させる「分析基盤」の作り方【JapanTaxi/ホワイトプラス事例】

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 ビジネスでのデータ活用の機運が高まるとともに、データサイエンティストやデータエンジニアの需要も高まっている。しかし、データを活用するための分析基盤・開発者がきちんと確保できている企業はまだ少ない。そんな中、ネット宅配やハウスクリーニング事業を展開するホワイトプラスと、タクシー配車アプリのJapanTaxiは、分析基盤向けデータ統合自動化サービス「trocco(トロッコ)」を使ってデータ分析基盤を構築したという。「事業グロースを加速させる『分析基盤』の作り方」と題して、2社の事例発表と「trocco」を提供するprimeNumberによる解説が行われた。

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全社共通のデータ分析基盤の構築で新たなビジネス知見を獲得

 1つ目の事例として紹介されたのは、ネット型宅配クリーニングサービス「Lenet」と、ハウスクリーニング比較・依頼プラットフォーム「kirehapi」を手掛けるホワイトプラスのデータ基盤構築プロジェクト。本セッションに登壇した、ホワイトプラス 取締役CTO 森谷光雄氏は、同社がデータ分析基盤の構築を思い立った背景について次のように説明した。

 「チームごとに独自にデータ活用は進めており、一定の成果は上げていたのですが、次第にチームごとにデータが独自の進化を遂げていった結果、チーム外の人間はもちろんのこと、チーム内のメンバーですらデータ活用の実態を容易に把握できなくなってしまいました。また別々のチームで同じような集計を重複して行ってしまう、チームごとにデータの定義がずれてくるなど、さまざまな弊害が顕在化してきました」(森谷氏)

株式会社ホワイトプラス 取締役CTO 森谷光雄氏
株式会社ホワイトプラス 取締役CTO 森谷光雄氏

 そこでこれらの課題を解決すべく、同社は全社共通のデータ基盤の構築に乗り出すことになった。具体的には、社内に存在するさまざまなデータソースからデータを収集・統合し、Google BigQuery上で一括管理することにした。データの収集には、primeNumberが提供する分析基盤向けデータ統合自動化サービス「trocco(トロッコ)」を利用し、まずはGoogle BigQuery上のデータレイクにデータを集める。その後、これらのデータを基にDWHを構築し、さらにそこから特定の分析用のデータマートを生成する。

システム構成図
システム構成図

 ユーザーはこのデータマートに対して、BIツールやスプレッドシートなどを通じてアクセスし、それぞれの目的に応じてデータの集計・分析を行う。データ収集・統合の処理にtroccoを採用した効果について、森谷氏は「もしtroccoがなければ自前のEmbulkクラスタを構築・運用しなければならず、かなりの工数が掛かっていたことでしょう。troccoを採用したことでそれが不要になり、本来注力すべきデータ活用の検討に工数を割けるようになりました」と高く評価する。

 このようなデータ分析基盤を構築したことで、前述したデータ分析にまつわる諸課題を解決できたとともに、データの中から新たな知見も得られるようになったという。

 「創業から今までの10年分のデータを分析したところ、『初回利用時の割引率』と『初回利用から2回目の利用への転換率』との間に相関があることを発見しました。この成果を生かして、初回利用時の割引率を最適化したところ、初回利用から2回目の利用への転換率が改善し、お客さまのライフタイムバリュー全体を最適化できました。今後もさらにデータ分析の取り組みを推し進め、その成果を経営・事業判断に反映させていきたいと考えています」(森谷氏)

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開発・運用コストを抑えながらデータ分析基盤の構築を実現

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