Google Cloud を活用した大手エンタメ企業様のデータ分析基盤構築事例
Summary
TLDRアイレット株式会社の代表者が、日本のデータ分析ニーズの高まりとクラウド事業の重要性について語ります。同社は、データ収集や活用の課題に対応し、効果的なデータ分析基盤を提供することを目指しています。また、Google Cloud Platformを活用した大規模データ分析の事例を紹介し、その効果やコスト削減の成果を説明しています。
Takeaways
- 🚀 アイレット株式会社は2010年からクラウド事業の立ち上げを目指して活動しています。
- 🌟 会社はデータ分析基盤の事例を基に、ニーズが高まっている分野について紹介しています。
- 📈 データ収集と活用が進む中で、日本は米国やドイツに比べて低い水準にありますが、急激な成長が見込まれています。
- 🔍 データ分析においては、データの統合・整理が重要であり、これにより効果的な意思決定が可能です。
- 🛠️ データ分析基盤の構築には、膨大なデータの収集・蓄積や分析モデルの充実が求められます。
- 🔧 データのフォーマットや品質の問題は、データ活用の課題として挙げられています。
- 💡 データ分析を活用したビジネス戦略の立案や、顧客体験の向上が目指されています。
- 🌐 グローバル企業が必要な内部統制や報告書の管理は、データ分析の透明性と信頼性を高めるために重要です。
- 🔄 事例によるデータ分析基盤の構築では、クラウドストレージやデータウェアハウスの採用が重要です。
- 📊 データ分析結果の可視化や、各種分析ツールを活用した効率化が進められています。
Q & A
アイレット株式会社の主な事業は何ですか?
-アイレット株式会社は、クラウド事業を立ち上げることを目的に2010年から活動しており、データの価値やクラウドの活用方法をお客様に紹介し、日本におけるクラウド事業の推進を行っています。
アイレット株式会社が直面した課題は何でしたか?
-アイレット株式会社が直面した課題は、クラウドの価値を理解することや、データの収集・分析・活用方法をお客様に説明すること、また、自社のクラウド事業を発展させるために、パターンやアライアンスの重要性を認識し、マーケティング戦略を立てる必要がありました。
アイレット株式会社のビジョンや目標は何ですか?
-アイレット株式会社のビジョンは、日本におけるIT化やデジタル化の推進を支援し、クラウド技術を活用してビジネスの効率化や成長を促すことです。また、政府のシステム開発や支援を行うことで、国全体のデジタル化に貢献することを目標としています。
アイレット株式会社が提供する主なサービスは何ですか?
-アイレット株式会社が提供する主なサービスは、クラウド事業の立ち上げ支援、データ分析基盤の構築、システム開発、運用保守、ホスティングサービスなどです。また、インフラ構築やアプリケーション開発にも携わっています。
アイレット株式会社が獲得したパートナーシップや認定は何ですか?
-アイレット株式会社は、Google Cloudのプレミアムサービスパートナーを取得し、また、Managed Service Providerとして認定されています。さらに、インフラストラクチャースペシャリストやアプリケーションスペシャリストとしての認定も受けており、高品質なサービスの提供が認められています。
アイレット株式会社が取り組むデータ分析の課題は何ですか?
-アイレット株式会社が取り組むデータ分析の課題は、データのフォーマットや品質の問題、人材の不足、データ収集・分析の基盤の構築、コストの最適化などです。また、データの統合分析やリアルタイム性の向上、ユーザー体験の向上を目指すデータ活用の方法を模索しています。
アイレット株式会社の事例分析ではどのような成果が得られましたか?
-アイレット株式会社の事例分析では、膨大なデータの統合管理、リアルタイム性や正確性の向上、分析モデルの充実、コスト削減などの成果が得られました。また、データの利活用が進むことで、ビジネスの効率化や成長が促進されることが期待されています。
アイレット株式会社はどのようにしてデータ分析のニーズに応えていますか?
-アイレット株式会社は、データ分析基盤の構築や最適化、適切な分析ツールの選定や導入、そして専門知識を持つ人材の育成や協力を通じて、データ分析のニーズに対応しています。また、お客様のニーズを理解し、カスタマイズされたソリューションを提供することも重要です。
アイレット株式会社の今後の展望は何ですか?
-アイレット株式会社の今後の展望は、データ分析やクラウド技術をさらに活用し、ビジネスの効率化や成長を促進することです。また、新しい技術やアイデアを模索し、より高度なサービスを提供することを目指しています。さらに、国内外のパートナーシップを拡大し、グローバルなビジネスに対応することも重要です。
アイレット株式会社が扱った事例の中で、特に印象に残った点は何ですか?
-アイレット株式会社が扱った事例の中で、特に印象に残った点は、膨大なデータを効率的に管理し、リアルタイム性や正確性を向上させることに成功了したことです。また、コスト削減を達成しながら、高品質なサービスを提供することができ、その効果が顧客のビジネス成長につながった点も注目に値します。
アイレット株式会社のサービスを利用するメリットは何ですか?
-アイレット株式会社のサービスを利用するメリットは、データ分析やクラウド技術の専門知識や経験が豊富であり、顧客のニーズに合わせた最適なソリューションを提供できることです。また、高品質なサービスを提供することで、顧客のビジネス効率化や成長を支援し、競争優位性を強化することができます。
Outlines
📢 会社アイレット株式会社の紹介と事業内容
アイレット株式会社は2010年からクラウド事業の立ち上げを目的として活動しており、データの価値とケイパビリティをお客様にご紹介し、日本におけるクラウド事業者のニーズを満たしています。会社は2003年創業し、現在は750人以上の規模で、システム開発からクラウド授業やデザイン授業まで行っています。2017年にはKDDIグループに入り、2019年にはウグラ静止画のプレミアサービスパートナー取得了し、高品質なサービスを提供しています。
🌐 クラウド事業のニーズとアイレットの取り組み
日本の企業においてデータ収集を行っている割合は低く、データ活用も進んでいないという状況があります。アイレットは、インフラストラクチャースペシャルDITIONNA、クラウド活用したアプリケーション開発が得意な会社として、インフラ構築からシステム開発までワンストップでサービスを提供しています。また、内部統制の報告書を終え保管し、透明性の高いサービスを提供しています。
🔍 データ分析の現状とアイレットの提案
日本のデータ分析環境はまだ発展途上であり、データ統合や分析基盤の構築が困難であることが指摘されています。アイレットは、データ収集から分析までをサポートし、新しい強力な分析基盤を提供しています。膨大なデータを効率的に活用し、業務の効率化や意思決定のサポートを目指しています。
🚀 事例1: データ分析基盤の課題とアイレットの解決策
事例1では、ある企業がデータ分析基盤の課題に直面しており、アイレットが提案した解決策について説明されています。企業はデータの集約管理が困難で、多角的な分析ができなかったため、アイレットが提供したデータウェアハウスやビッグクエリサービスを導入し、安定した分析基盤を構築しました。これにより、リアルタイム分析が可能になり、コストも最適化されました。
🎮 事例2: ゲーム企業のデータ分析基盤の転換
事例2では、ゲーム企業が抱えていたデータ分析基盤の課題と、アイレットが提案した転換策について説明されています。企業は以前の分析基盤でリアルタイム性がなく、コストも増大していました。アイレットが提案したソリューションは、データウェアハウスのビッグクエリを採用し、データフローを活用したフルマネージドサービスを導入することで、安定した分析基盤を構築し、コスト削減を達成しました。
🌟 まとめと今後の展望
アイレットは、膨大なデータを効率的に保管し分析する基盤を提供し、ビジネスの推進をサポートしています。事例1と2から、アイレットのサービスがデータ統合や分析基盤の構築に役立っていることが分かります。今後も、技術と探究心で新しいサービスを展開し、お客様のビジネスをサポートしていきたいとしています。
Mindmap
Keywords
💡アイレット株式会社
💡データ分析
💡クラウド事業
💡マーケティング
💡IT化
💡データ収集
💡ニーズ
💡インフラ
💡コスト
💡サービス
Highlights
アイレット株式会社の紹介
日本でもニーズが高まってきているデータ分析基盤について
クラウドの事業を立ち上げるために入っております
日本でインターネット事業の盛り上がりとともに成長
データ収集と活用に関する情報通信白書の分析
日本と米国、ドイツのデータ収集の比較
データ統合分析基盤の重要性
データのフォーマットや品質の問題に対処
データ分析のニーズと基盤の構築
クラウドサービスの進化と新しいアプリケーション開発
グローバル企業の内部統制と報告書の重要性
ワンストップでサービスを提供する会社への転換
事例1: データの集約管理と分析モデルの充実
事例2: ガンホーのデータ分析基盤の構築とコスト削減
google cloudのサービスを活用したデータ分析
アイレット株式会社の技術と探究心を標榜
Transcripts
はいご紹介ありがとうございます
アイレット株式会社のことをと申します
本日はですね少々お時間いただきまして
日本でもニーズが高まってきているデータ
分析基盤についてですね事例を基に
いろんなご紹介をしていきたいと思って
おります宜しくお願いします
はいそれではですねまずはちょっと会社
紹介自己紹介が贈らさせていただきます
私 i ベッドには2010年から参加さ
せていただいてますが
もともとですねえクラウドの事業を
立ち上げるために入っております a その
立ち上げから入りましてこうした当団の
活動家ですね様々なび勉強会があるとかお
客様に対してクラウドの価値であるとか i
データの持つケイパビリティたいものです
ねご紹介しどんどんですね日本のクラウド
事業者を使っていただくということが活動
してきましたその過程子ですねあーレッド
のサイズが大きくなるにつれですねこうし
た機会をいただくような google
proudさんも含めパターン
アライアンスの重要性をお客様をですね
一緒にまあ作っていくというやまた全体と
して pr 広報も含めたマーケティング
のタントなどなども歴任させていただいて
おります
約2年ほどですね前からですね cio
補佐官というものから今は定時たる
ちょうどになってますけれども政府ないの
ですね a システム開発であると神楽う
導入ですねご支援をするようなお仕事も
個人としてやらさせていただいております
まあ日本ではですね
it 化やんせ蔵をゾーンようですねピサ
うという意味で少しご協力させて
いただけるという立場になっております
もともと私もエンジニア出身で
データベースの会社と楽にというところに
入りましてですね本社の方まで待って外へ
じゃあ道を歩んでおりましたが
日本でのですねインターネット日ですの
盛り上がりとともにですねえ弁財の会社に
入らせていただきました
もともとクリエイティブのチームしかない
ところに対して日本でもインターネット b
です例えば e コマースを立ち上げる
みたいなところですねお客様が多くなって
きましたので1社デザインも技術もという
ことができるな会社の立ち上げを協力して
行ってしましてその後プロジェクト
マネジメントや執行役員で気にする9年間
ほどラシダきました
その後ですねやはり歯の技術で食べていき
たいということで行ったんですね売り
アンスになって個人で活動する過程におい
て強力な武器を得たいといろんなものを
探している家庭ですねグラウドという武器
を得ましてその当時一緒にですね仕事を
やり始めていたアイレットいいですね三角
をしてクラウド事業の立ち上げということ
を8できております
会社としてはですね2003年創業の会社
ですも19年目になっています
当初はですね創業当初は a 今会長で
あるですね斎藤の音にいう神とですねよ
新穂で立ち上げたような小さな
スタートアップという形でですねええ4
web のシステム開発はですね中心に
10年間くらいですね活動してきた会社な
んですけれども2010年からですね
ガード中を立ち上げ今その事故のが大きな
伸びまして
今で言うと a 750人を超えるような
規模になってきております当時システム数
だけをやってましたが今ではですねラウド
授業やその容姿であったりとかはたまた
ですねデザインの授業などなどもやらさせ
ていただいております
2017年ですね kddi のグループ
に入りましてスタートアップと言います
あっ言われはサイズだけではできなかっ
たらビジネスを拡大していくためにですね
蹴り合いああっもうつですね磯スやお客様
とですね対してクラウドの授業ですね導入
していくような活動をさらに初めてます
2019年ですねウグラ静止画ですね
プレミアサービスパートナー人でもう取得
をしまして日本のお客様に対して我々は
まあ考えるクオリティのグループ等の
サービスをですね導入していこうという
ことが本格的にできるようになっていまし
たその後ですね様々な運用保守であったり
とかホスティングサービス等等も展開させ
て来てまして
日本事業の音日本企業の中にですね様々な
クラウド利活用するといった方々が増えて
きている網の中にですね今回はなぜか分析
板などもですねとテーマとして出てきます
のでますます発展していくじゃないかなと
いうふうに考えております
これまでがですねクラウド11隻ですねも
10人を超えてくるとや約12円ですね中
で2300社以上になってきております
まあ様々な形で全社導入じゃないにしても
ですね各事業分の方々も含め様々な企業が
クラウドを活用しているというのがニーズ
の高まりを感じてますねんかで言いますと
我々の数え方でいいますとプロジェクト
なぁか落とすみたいなところ言いますと
3800以上ということで加速度的にです
ねプラドニーズが高まってきていると体感
してますでそれを支えるように先ほども
触れましたけれども
我々としてはレミアサービスパートナーの
認定を受けますし
マネージドサービスプロバイダーといて
ですねお客様の環境員を募集していくため
の結果プリティを持つ会社としての認定も
受けていますまたその中でも
インフラストラクチャースペシャルデー
ションっと言ってアイアスとか得意な会社
士の認定やさらにクラウド活用した
アプリケーション開発が得意な会社として
の正人ということでアプリケーション
スペシャルエディション人体という持って
まして我々がですね自分達だけで言ってる
わけじゃなく第三戦も認定されて
高品質なサービスが提供できているという
ことを消臭思いまして
こうしたものも受けております
それではですね我々のクラウド事業の中心
となってクラウドパックについている
ちょっとご紹介したいと思っております
基本ですね4つの機能に別れてましてまず
請求代行になっておりますあのクラウドの
良い所でもあるんですけれども
フレキシブルでですね共通の感覚決まって
必要な分だけ支払いをして不要な部分から
なくていいって言ったのでは
ありますけれどもこの部分ですね
日本の企業のこれまでの習慣で言うと確定
した見積もりがあってですねそれに対して
請求書を発行するというまあ紙の請求書が
必要なシーンなんかもありますがそれに
ですねグラードガーの事情を合わせて我々
が間に入ることですね請求代行日本円で
毎月紙で発光するようなこと対応するいう
ことでご利用楽にしていただくということ
をやらせていただきます
続いて我々ですねクラウドを使っていた後
袈裟丸に当初から本番環境として使ってい
たことを想定してまして例えば
in 加熱をご紹介されている方は24
時間動いていますしあとは海外を対象にさ
れている方々が当初からいましたので24
時間か俺らはですね自分たちで鑑賞すると
顔や対応するか難しいと思いますので我々
が車内ですね運用監視部隊を抱えましてに
重用した365日ですね機械看守と必要が
あれば1で対応するような体制をとってい
ます
またですねそうした環境を作ることその
ものがですね非常に新しい分野ですので
難しいと思いますでそこで我々のインフラ
構築をサービスを提供することによって
導入前のチェーンであるとか拘縮の
サービスを提供しています
又右愛ですねさらにシステム開発が出てき
ていますけれどもまあクラウドサービス
ですねにし月歩で進化していますし様々な
引かされたサービスを上げていますですの
でそういったからねat はサービスを
ふんだんに活用した開発というものはです
ねこうしたクラウド事業の中でご提供した
仕上げているのかとなっています
そして先ほどですね google
cloud の中でですね受けている認定
の話もさせていただきましたが我々ですね
お客様の環境ですねお預かりするような形
で運用することが多いですので
そのシステムへ抜ける運用であったりとか
あとはセキュリティの監査をですね積極て
いいんですようにしておりますちょっと
ロゴがあるますけれども isms だっ
たりとかですね
あとは左下にある pci dss と
言ってですねクレジットカードサービス
アフィリエイトケース決済のサービスを得
られている愛車が必要となるような
ガイドラインや後は下にあるへ速度 soc
とかありますがグローバルな企業がですね
必要とされるような内部統制の報告書
みたいなものも終え保管をしてまして第三
者のそういった母さんの結果をですねお客
様にへ回避することによって我々がやって
いること透明性高く見ていただけるような
寒風にもなっています
またですね右側に書いてありますけれども
先ほどあの会社紹介の時も触れましたが
デザインまで行っているといいますけれど
もクラウドの導入だけではなくてですね鯖
の構築から
システムそのものの開発アプリケーション
の開発なんかも落ち伝えできるような環境
になっていますし加えてですねサッカーを
必要とされる外貌権利はまあホームページ
を出ないもそうですし
あとは社内でもですね従業員向けのですね
ui ux ポーじょせいさで行そのため
のデザインだこともテーマになり始めて
ますのでそうしたケアを提供することに
よってお客様にワンストップでですね様々
なサービスが提供できるとそういった会社
になってきておりますはいそれではですね
ちょっと本題の方に生やしていただきます
木勝つような状況であったりとか
そしてまあものに対する期待とか合わない
というものですね皆さんと共有をして帰っ
てみたいなことをしていきたいと思ってい
ますまずですねを紹介するこのデータなん
だと思いますか日本は25%
アメリカが53%
ドイツは57%ですこちらですね
そむ省が出している情報通信白書からいい
よしてもなんですけど実は各国の企業が
データ収集を行っている割合彼らのですね
事業においてデータ収集をしている割合に
なっていますまぁ結果でみるといいですね
日本がかなり低い状況になってます4分の
1の企業したデータ収集を行っていません
一方でですね米国ドイツ
入れたりようにですね興味があるという
ふうに応えたところも含めると7割強の
会社ですねデータ収集を行う行いたいと
考えているようですそもそもその入り口の
時点でこうした差がありますまたですね
同じようにデータ活用ですねされている
企業をついてはですね日本やはり低く
25%アメリカです7割ドイツの方では
76%ということで得られたデータをです
ね絵本後の出席データんですね活用して
いくとか
あとユーザー体験をですね往生させるため
に要するみたいな観点で使われているのが
諸外国ですけれども日本ではまだまだ
通信できてないと状況になっていますその
情報通信白書の中ではですねこうした課題
をこのようにちょっとまとめています日本
の中で得た取り扱いとか利活用に関しては
ですねまぁさまざまな形があるとデータの
フォーマットであるとか品質がバラバラな
ので難しいと言ってます具体的な回答とし
てはデータの収集艦林間コースとの鋼材や
a ターン取り扱う人材局
んですねデイパン bs おけるですね
シュッデータの利活用方法の検討も含めた
ケツ状態とかコスト外交官フメイリオと
いうことが大きな問題になっているところ
です
まあ作用分野見てもですねデーターな
リストとかデータサイエンティスト
メーカー職員を出てきていますけれども
実態としてはですねなかなかそうたことに
手出しができない企業が多く存在している
ということが見て取れると思います
まあそんな中ですね盛り上がりつつある
ですねデータ分析みたいな環境なんです
けれどもデータ統合分析等あっていう
ところな言葉のですね錦合わせたここでさ
せていただきます
基本的にはですね1箇所のデータを一元的
に入ってユウユ彼はですね企業な縁を散財
しているデータをですね次元的に方法完了
してですね分類整理をしていくということ
になっていますもちろんそれだけではなく
てアンレー整理した結果ですねそこから
です新しい解釈とかですねインサイト l
ことによって授業の中での意思決定に活用
していくということが有用なポジションに
なっていうかこうしたことができる環境を
作るのが出た統合分析基盤という形になっ
ていますとはいえですね現場の方々は様々
なかない
まあを持っているとです例えばですねまあ
そもそも部署がまたがっているのでデータ
分散しているとまぁ部署間の壁みたいにも
ありましてなかなか収集が難しいか
あとはですねそもそもデータの
フォーマットが違うまあこれあらゆる場面
で出てくると思うますけれどもそれを投稿
することが非常に困難であったりとか
あとはですねそもそもそういった課題が
あるしそうしたことは重要性も分かって
いるものもですねどこから手をつけていい
かわからない方や
あとはですねそれをですねまぁともかく
膨大なデータを持って来るであるとか必要
なインフラを整えるだけですよこそが
カーンで詰まっている状況に陥っている
方々が多く存在していますそんな中ですね
我々
ご相談に来る企業の多くの方の兵法はです
ねまずはあのデータの効果的なですね活用
に向けて一緒にパンそうしてくれる会社が
欲しいということを言われておりますあの
作れだけする引き渡すだけではなくてです
ね一緒に考えながらですね改善していく
ところも含めて医者行ってほしいと多い
ですまたですねはいでですねそうした最初
の時点では治験がやはり少ないので
google プラウドさんも含めです
我々のような経験者も含めですねプロに
よる第三者もしたいからアドバイスが
ほしいというふうによくはれております
こうした様々な問い合わせから来る
プロジェクトのですね期待される成果と
いうのをちょっとここでまとめます
まずはですね先ほども触れた通り様々な
データからですねまずはそのデータを
正しく理解するプレーン人も目ですね女性
を捉えていくとところが必要になってき
ます
ただそれだけではなくてですね起業につい
真に必要な情報として可視化していくぜひ
とーなタイミングですね例えば
放心していくだとかですね適当なまぁ
サイズ肉牛とかそれとも含めてですね可視
化していくということが重要になるかなと
また8そうした膨大なデータをですね
集めるだけではなくていろんな見方が
できるように以外ツールと連携することに
よって業務そのものを効率化していくこと
もテーマになっていますこれまでのですね
古いまあツールのあり方だとですねえまあ
扱う人にま負担をかけたりとかそもそも
データベース間時間がかかったりかそう
いった面でですねそもそも業務の効率化に
結びつかないものが多かったんですけど
最近の新しい強いではですねそうしたこと
を明かしたものが多くなってきていますの
でそういったものを活用して効率化して
いくことがテーマになってきていますこの
ようにです新しい機能であったりとか a
膨大なデータを支える基盤を作るもんです
ねサーの無尽蔵なコストを使っていいと
いうワケがありませんので凡庸コストです
ねまぁ削減すると言いますか最適化して
いくということが電話一つにはなってきて
います
ということですねまずは大事なのはですね
データ収集そのものではなくてですねそれ
をまあ分析して効果的に活用していくと
いうところが必要待っていきますのでそう
したテーマを元にですねこれから失礼表に
お話をしていきたいと思っております
大量データ分析どのように付けしてますか
ということで今日はですね2つほど事例を
使ってでね実際の現場でどのように
サービスを使いこなしているかとかどの
ような課題があってこの問題に取り組んで
いるかといったことをお話ししたいと思っ
ております
まずですねひとつ目の柱ですね望遠ため
起用の方赤になっております
もともとをですね増やせいただいてお話し
した時点での要望ついてはですねて食べ
過ぎレベルの向上というのが一つ目あり
ました
あの各事業ごとにですねデータ分析が必要
なところはですね既にあって脱法です
けれどもそれが例えば8 a 製品の
ライフサイクル全般で本当に必要だった
データが取れているかどうかとか
あとは横展開ですね違う授業ではですね
同じは虫ができているかと言うとそうでは
ないのでそうしたものも含めて統合的に
横断的にですね面積ができるような容貌
含んでおりましたまたそうしたものですね
世の中の情勢に合う本当にそのタイミング
で都度都度ですね施策が打てるようなもの
でなったりとか中水に合わあったですね
対応できるようなまリアルタイム性だっ
たりとか正確性だったりとかそういった
ものを仕上げていきたいというご要望も
ありました
また最後にですねデータ活用者の平準化と
いうふうになりますけれどもこれまでそう
いったデータをですね例えば sql を
高いてみるみたいなことしかできなかった
ものがあった時代もありましたけれども
実際にはですねそうしたものが不要になり
ですいろんな立場の方とエヴァ姫
エンジニアの方々でも自分の授業とか自分
のビジネスに活用していくということが
必要なつきましてそういったことを実現
する世界みたいなを作りたいと要望が
ございました
そうした中ですね実際に彼らが直面してい
た商品だったりかが課題というもこちらで
まとめていますまずはですねやはり全体の
データをですね集約管理するところの環境
という作るのは非常に困難だったという
ところもありまして
あえてもう1回付けしたいのは全体の事業
管理を投下というところですまたですね
その後その分多角的な分析もしていきたい
と事業成長という箱とをテーマにあれあげ
てましたのでこういったデータを基にです
ね例えばユーザータリーのぐらいお金を
使っている考えるとあと頻繁にアクセス
できるかことながらも含めてですね色んな
角度でうんせきをしていきたいということ
で
加えてまぁいろんな賞活用しやすいように
分析モデル充実させていきたいということ
も知りました
またですねべ席環境神道というところです
ね先ほど一弦違う話もしましたがまぁ
ライセンスの問題はですね高スキルを必要
とするような2ではないものをなるべく
選択をしてですね
誰しもがそれこそ電社員がですね見やすい
分析ツールを導入していきたいという要望
もありましてそうした課題に取り組んでき
ていますでそうしたことに対して我々がご
提示と言います一緒にアプリ組んだそう
優勝なんですけれども
まずはですねデータの統合に関しては
データティックとしてクラウドストレージ
を採用しまして様雨なデータをですね一度
特に保管をしています
さらにデータウェアハウスとしてビッグ
クエリーを採用していますのでそうした
データをですねモグビッグ園に整備をして
入れていくということで一元管理を実現し
ています
ついてエースで分析モデルの充実母という
場所ではですね
あらゆるまあアウトプットためのですね
形式を作ったりもしますし
でですね単にインポートするだけではなく
a たフュージョンを通じてですねあの
整形やですねフィルタリング
バスキングのようなそれもした上でですね
扱いやすい形式ですねダークアピクイーン
相談もおこなっております
また最後ですねよし薄い分析ツールとして
は今回ブッカーを採用しています
当然ですね google クラウドの
サービスのラインナップの中非常に使い
やすく再導入が進んでいるツールとして
るっ顔作業 c big 衿との相性非常
によくですねえ使いやすい特にブラウザ
だけで利用できるも含めてですね石炭当社
の客車を行いまして利用活用が促進される
ような環境を準備しております
はい今回の全体の握手ショショット
シンプルにしたアーキテクチャになってい
ますこの会社の場合にはですね様々な
データがまあ左側にあったりはしますまし
たがにもありますけれども
ip の売り上げてたと言われているもの
はまあ扱っているもキャラクターであっ
たりとかコンテンツのですね権利のですね
売上データであるとかあと店舗でグッズ
販売なども行なってますねそういういて
たまると
あと左下ですねモバイルゲームということ
でゲームですねアプリスマホのアプリ
なんかも開発しますのでそういったものの
売上データユーザーコードデータみたいな
ものですね蓄積されたものを一括で者
クラウドストレージへてみますまた下に
ですねあの筐体ゲームでありますけれども
アミューズメント施設の方でも展開して
おりますので同様にですね同じデーターと
ですね喰らうステージに入れていますそれ
をまあデータフュージョンでビッグエコー
を入れてますけれどもそこでですねまず上
の方から
google analytics は
ユーチューバーリティクスということで
その他ホームページあ動画サイトですの
ですねえ料状況アクセス状況や動画の再生
時間になるとかそういったものもですね
統合的にですビッグ得て管理できるように
しています
で右上にトレジャーデータであります
けれどもここにまあ顧客のデータですね
空いてますので定期的にですねは地力で
取り出してびっくり上手んですねうん成形
できるようにしています右下スケジュール
空入れておりますけれども校舎データを
ですね扱いやすいように加工とかですね
あとは定期的なタイミングでマップ石油
ため取り出しみたいなことも含めて
酸ケ湯クエリを使わせていただいており
ます
最終的なアウトプットはですねシンプルに
打っ母と書かれていますけれども本当に
いろんなロールの方が見れるようにですね
4日の瓶を使ってですね様々な方が
アクセスするというそういった構成になっ
ています
こうした環境を実現しましてで中でですね
まぁ分析をモデルを作ったり4日の瓶を
作ったりということでていたせいかなん
ですけれども
事業と業務のデータはですどうして次元的
に管理9推進できていると言うを実現でき
てますますさまざまな形見ることができる
ということも1含まれていますけれども
そういっ
背ができていますあと社会全体ですね
メンバー気軽に分析をしてですまあその上
でディスカッションとかも含めて
できるような環境になっているのと先ほど
売れたまあモデルであったりとか
データの主やるとかあとルカのです味方
分析の画面のか区別味方みたいなところも
策定できて利活用が進んでいると題して
ます
最後にですねあの戦法の車内の方や我々も
含めて事前寿命整ってまずあの step
1の利用の仕方って言うんですねは社内に
浸透していますそれに対して
フィードバックとしてこんな見方ができ
ないのかというのは書いてる時に我々
チームを組んで皆さんがですねまぁコンサ
ルとしてこんな愛データを合わせると子の
見方ができるよう見たことができていて
より一層のですねデータの利活用が進んで
いっているということが実現できていると
いうふうに聞いておりますあこうした体形
でですねうん逝去
これ以上に進めていきたいというふうに
言われています
続きましてですね2つ目の事例ですね
ガンホーはないエンターテイメント様の
綺麗になっておりますはいなほさんあの
ゲームの会社として有名ですけどスマート
フォンや pc a コンソールゲームを
ですね企画開発する会社だっております
まあ有名なゲームではあずどらーとかです
ね
んじゃなだったりとかあと pc 向けだ
とラブなシリーズといったものを展開され
ている企業なっていますそれでのゲームは
ですねメガヒットしてまして様々な
ユーザーがいる中で
もちろん課金などもありまして渋谷環境で
はありますけれどもそうしたデータをです
ね席数ということがように大きなあ
まーーーになってきてますその環境ですね
今回 google 喰らう上で構築した
という j になっています
園山真顔さんはですね我々にをご相談
いただいた時に抱えていたまあ課題とある
要望についてここでご紹介したいと思い
ますが補佐はですね各まあゲームとか授業
においてそれぞれで分析はお持ちでした
けれども
以前から使っていた分析基盤の場合はです
ね対応のでた勝ち集まってきたことによっ
て分析はまあリアルタイム性がなくなって
きたりとかポストーンもホント単純に
上がっていってしまったりとかはたまた
ですねまぁ障害もふ埋めて新木場の信頼性
がんですね不安定になっていることもあっ
てですね非常にご懸念を抱えていたという
ことをお聞きしています
また先ほど紹介してるんですね bi
ツールみたいなも含め
まあライセンスベースになっていることも
ありましてですねまぁ使えば使うほど
コストが増大していくモデル
とかあとは不必要に機能が機能は必要無い
方でもですね大山スカーフ等を貼らなけれ
ばいけないような状況もありましてですね
そうした問題をですね今回こうした要望で
解決していきたいというふうにお聞きして
います
まずはですね膨大化するデータの分析基盤
を安定をしていきたいと不安定になって
いるもですね
kin
フェイのが足りないと彼をそうでを出し
過ぎるということもありまして全データを
ですね投入できてなかったという背景が
あります
今回の移行によってエコーした全データを
ですねこれまでシュアの保管されている全
データを入れてですね ok な分析をし
ていきたいということも要望の一つに入っ
ていました
また昨日の限界とかそういう面縛られてい
たおかげでできなかった分析方法だったり
とか
a
制御使ったみたいな所ですねあなたにして
いきたいかしかしていきたいというか
そして最後にですね大事にすも含めて
コストの増大がですねこれ以上続かない
ようにとかもしくは4コストも含めて全体
のこそ最適化していきたいということをを
要望されていました
はいそれに対してです我々がですねご提案
し一緒にまあ導入していった
ソリューションいくつかご紹介しますまず
はですね先ほどの自衛といっしょです
けれどもデータウェアハウスにビックリを
採用していますもうこれはもうビッグエー
にを基本機能でありますけれども膨大な
データであってもリアルタイム分析が
できるということになりますこれはですね
次のサーバーれしてスケーラビリティに
優れた構成もつながりますがマネー損
サービスですね我々が実際にそのインフラ
を意識することなく使えると
思ったよりもですね自動スケールをして
行ってくれたりとかあとはですね非常に
時間がかかるものですね分散処理をして
くれて高速に対応し上みたいなところは
です
にょ宝と思いましてこうしたものを採用し
ています
またフルマネージドというサービスでです
ね我々がやらなくていいことということで
ええまあ運用分やらなくて良いですしあと
は google 蔵を全体でですね
非常にコーヒーしたしなぜ高いを言わされ
ていることもありますのでまず運用センチ
ガーゼ向上と後はです無駄なコストが発生
しないという意味でですねこそが最適が
できるだろうか
を目標にしています
次にですね el としてはデータフロー
を活用しておりますこれまでも各ゲームで
あったりとか各システムからのデータを
ですね f 8 d を使ってオープン
ソースのですねえっと収集ツールを使って
成形して加工して保存しましたけれども
その仕組みから発展をさせてですね
google プラの彫りも
集約できるようにしています
で big belly ですねデータ
フローから投入するようなことをまずは
ですね初回に膨大なデータを移行してます
けれどもそのですねその仕組みをまんま
ですコピーをして月次だったりとかです
jk 的に増える差分なってたみたいな
こともそれで行っておりまっすびっくりと
同じようにですねたフローもフル
マネージドサービスですのでここについて
新たな機能導入したからといって我々が
それに対してメンテナンスを非常に時間を
かける必要はなく自動で運用されている
ようなものだったりとかあとは不必要に
こそがかからないということでコストの
最適化が実現できています最後にです眠い
あいつがグッカを活用させていただきます
big 会にと同じ愛称非常に良いですの
で上で統合整備されたデータをですね見る
分析するには非常に良い環境になってい
ます従来の bi ツールではですねでき
なかったキャッシュを活用してですね
スピードアップするようなことなんかも
できるようになりまして実際には負荷軽減
そして酵素の最適化も実現されています
これまでの分析1で制限されていた
さまざまなデータ総数ある一定以上の
データふふ組み合わせること非常に
難しかった脳なんですけれども
big 衿はねぇー基盤を活用しかつルッ
カーですね分析サービスを利用することに
よって持ってるデータソースを組み合わせ
てフレキシブルな分析が可能になったっっ
またですね先ほど課題にされていた閲覧者
ごとの役割に応じたアクセス方法という
ものもえうかによって実現できています中
にはですね例えばポートとしてまぁ
ちょっと2やメールなどでですね結果だけ
見たいと結果の画像とか
その時見たユーザーにもですねそういった
ことを自動化する仕組みがあったりとか
あと xanax 嘔吐してだけで良いと
いったユーザーに対してですねさんは
もともとの物価の金を使ってですね自動化
ができますのでようなコストが発生したい
ことも鋭機をしたという風になっています
ってすごいですねあのツール家の
ツーリングでしたけれども結果ラティ
ブラザー完結がティことでですね実はその
機能とかホスト以外にもですね
バージョンアップメンテナンスみたいな
ことですね運用コストも不要になったこと
ですねさらに子さん削減ができていると
言う何話を聞いています
こんな環境がですねぇーこのような
アーキテクチャになっております左側の方
がですね実際にガンホーさんの環境と言い
ますかさまざまなデータの良い口になって
おります各種ゲームシステムからですね
ログデータをフレンドでよって使ってです
ね集約し別に急いパブリッククラウドの
環境にこれまでも補導しておりましたここ
に前提たが保管されているようなイメージ
になっています今回ですねデータ分析基盤
に沿っ転送するためにデータフローを使い
まして
ウィッグ会に整備してインポートしてい
ますで今回まあ主要なコンポーネントして
上にコンピュータエンジンや下にで
ストレージでありますけれどもここはです
ねあのどちらかというと s 実行管理
スケジュール管理だったりとかあとは実行
した結果を保存縮毛のとして使ってますの
で分析基盤としてはデータフローから
ビッグ衿を使った味方になっております
最後3階ですねよ母でありましてこちらの
親父に書かれてますけれども様々な分析を
するレベルの方々があああーーた様々なに
急いでポートの方法でですねうかを通じて
アクセスをして利便性が高まったという風
に聞いてみます
こうした環境を実現することで得た成果と
いうもこちらでまとめさせていただきたい
と思います
実は元をさですね前提たあーデートですね
100テラバイト以上のデータをお持ち
でしてそれをですね今回の以降の
プロジェクトによってスムーズに移行でき
たというところを
まあ喜んでいただいています
まあこれまで以上にですね日々増え続け
てるデータというものもありますのでそう
したデータのです法律的な集約蓄積が
できることということも非常に喜んでおら
れました
また最適なですねまあこうした分析基盤を
つくって組み合わせもできるということも
ありまして最適な分析ができていることや
最近一人に向けて可視化ができていると
いうことが非常にメリットがあったとも
おっしゃってますし最後ですねこうした a
基板素晴らしい基盤をつくることによって
運用の前m 1であるかですねお金が9人
とにかかってはいけませんのでそういった
ものを割いてきたのできて最終的にはです
ねコストの削減もできるようになったと
いうふうにお聞きしていますこうしたです
ね膨大なデータを保管し分析する正氏なぜ
高いあしかもですね performa
強い基盤がですね google クラウド
のサービスだけでできたということが非常
に我々としても驚きですかつですね
ガンホーさんによれば年間のコストが人件
費を除いたコストですけれども48%
エコー削減強く押しと言いますもう半分館
半分になっているということもありまして
まぁこれまでできなかったことができる
ようになった上にですねコスト削減を実現
できた例として非常に補佐も喜んでいて
驚きを隠せないとう状況になっております
これまでのですね2つの事例から最後を
まとめをしたいと思いますまずはですね一
つ目の事例になりましたけれども
マネージャーまいぞサービスを活用して
データを統合し容赦いろんな具ですね要因
できるようになったっていうところが非常
に成果だったとおっしゃっていますあの
構築しただけで終わりじゃないのでこの
プロジェクトはですね様々な方が需要に
対してインサイトを得てですね活用して
いくことが必要になりますがそうした
取り組みができるようになったという
ところをまずは4ヶ月
そして先ほどの2つ目の事例ですけれども
膨大なデータをですね混ぜてはできなかっ
た信頼して高い基盤にこうしてですね安定
稼働できたことがですねあとはもう現場の
問題としてですねまぁユーザーが増えれば
増えるほど御活用していただきたいので
なるべく見ていただきたいんですけれども
増えれば増えるフォトですねホストが増え
たりとかアクセス方は複雑なてとする
ところですね床などのツールを使って
大きなコスト削減も達成できたという
ところが成果だったのではないかなという
考えていますですのでですね屋さんもこう
した母の事例をちょっとあー見ながら膨大
なデータを活用する基盤そしてですねそこ
からですねまぁ管理するだけではなくて
うん適性だけではなくていいですねっなぁ
インサイトって有用な情報ですねもう車内
やです二行の周りに関係者の方々ですね
まぁ共有することができる雷分析の結果と
してでして観ていただいて
まあこういう基盤をですねお金とか機能に
だけに貢献するではなくてですねビジネス
を推進していくための事前分析基盤として
google cloud ですね採用し
ていただければいいんじゃないかなという
ふうに感じてを
最後ですね様々な事例の中で様々なツール
とかサービスとかの話もさせていただき
ましたけれどもなかなかあの自社だけでは
できないといったお客さんも多いですので
我々としてはですねこうした a cdp
の構築サービスであるとか色んな場面で
使えるサービスを展開させていただいて
おります
中でもですね google クラウドに
はですねデータ分析というサービスが
さまざま存在していますですのであのこう
した場面ではこういうものが必要だろう
みたいなアドバイスも含めてですね色んな
ページで膣ができると思っていますので
ぜひですねこう活用と言いますか何かやる
場合に思い出していただければいいんじゃ
ないかなと思っていますデータ6月版の
ためのですねサービス以外にもベーシック
な九大こうなるとか監視などもですね展開
させていただいてますあのネットで授業さ
れている方ですね社内の分析はクラウドを
活用したいみたいなシーンでですね利用
できるようなパターンのサービスなんかも
展開しておりますのでぜひ
クラウドnew とかで悩むような場面が
ありましたらですね思い出していただいて
google cloud ですねアイ
ゲットして思い出してさあ5コンタクト
いただければなというふうに考えており
ます最後にちょっと我々のですねぱーぱー
すーというを紹介して終わりたいと思い
ます技術と探究心で今日のできなよ明日に
できるにということを標榜しています我々
だけではなくですねお客様のまあできない
ことですねできるに書いていきたいという
ふうに思ってますのでぜひ皆さんとですね
コラボレーションしていければというふう
に考えております
以上で私のセッションはおりになりますご
視聴ありがとうございました
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