Upgrade to Pro — share decks privately, control downloads, hide ads and more …

スケーラブルなデータ収集と活用の舞台裏 / scalable data infrastruct...

Avatar for to_lz1 to_lz1
July 09, 2020
Technology
0
10k

スケーラブルなデータ収集と活用の舞台裏 / scalable data infrastructure of M3

2020-07-09 コロナ時代の医療業界を支援するエムスリーのプロダクト開発の舞台裏

Avatar for to_lz1

to_lz1

July 09, 2020
Tweet

More Decks by to_lz1

See All by to_lz1
技術的負債という武器の扱い方を考える
Avatar for to_lz1 mtoriyama000
1
320
Webエンジニアのためのデータエンジニアリング概説
Avatar for to_lz1 mtoriyama000
6
930

Other Decks in Technology

See All in Technology
投資戦略を量産せよ 2 - マケデコセミナー(2025/12/26)
Avatar for tomo gamella
0
570
2025年 山梨の技術コミュニティを振り返る
Avatar for しみず ゆうき yuukis
0
140
複雑さを受け入れるか、拒むか？ - 事業成長とともに育ったモノリスを前に私が考えたこと #RSGT2026
Avatar for bayashi murabayashi
0
840
AI時代のアジャイルチームを目指して ー スクラムというコンフォートゾーンからの脱却 ー / Toward Agile Teams in the Age of AI
Avatar for TAKAKING22 takaking22
4
1.3k
[PR] はじめてのデジタルアイデンティティという本を書きました
Avatar for ritou ritou
0
730
名刺メーカーDevグループ 紹介資料
Avatar for Sansan, Inc. sansan33
PRO
0
1k
自己管理型チームと個人のセルフマネジメント 〜モチベーション編〜
Avatar for KAKEHASHI kakehashi
PRO
5
780
Scrum Guide Expansion Pack が示す現代プロダクト開発への補完的視点
Avatar for Sonjin Yamamoto sonjin
0
250
Agentic AIが変革するAWSの開発・運用・セキュリティ ～Frontier Agentsを試してみた～ / Agentic AI transforms AWS development, operations, and security I tried Frontier Agents
Avatar for Yuji Oshima yuj1osm
0
180
Introduction to Sansan for Engineers / エンジニア向け会社紹介
Avatar for Sansan, Inc. sansan33
PRO
5
58k
「もしもデータ基盤開発で『強くてニューゲーム』ができたなら今の僕はどんなデータ基盤を作っただろう」
Avatar for AEON aeonpeople
0
280
『君の名は』と聞く君の名は。 / Your name, you who asks for mine.
Avatar for NTT docomo Business nttcom
1
140

Featured

See All Featured
The MySQL Ecosystem @ GitHub 2015
Avatar for Sam Lambert samlambert
251
13k
How to build an LLM SEO readiness audit: a practical framework
Avatar for Nick Samuel nmsamuel
1
590
BBQ
Avatar for Matthew Crist matthewcrist
89
9.9k
It's Worth the Effort
Avatar for 3n 3n
187
29k
世界の人気アプリ100個を分析して見えたペイウォール設計の心得
Avatar for Akihiro Kokubo akihiro_kokubo
PRO
65
35k
StorybookのUI Testing Handbookを読んだ
Avatar for Shingo Yamazaki zakiyama
31
6.5k
Context Engineering - Making Every Token Count
Avatar for Addy Osmani addyosmani
9
580
DevOps and Value Stream Thinking: Enabling flow, efficiency and business value
Avatar for Helen Beal helenjbeal
1
76
Bash Introduction
Avatar for André Augusto Costa Santos 62gerente
615
210k
The #1 spot is gone: here's how to win anyway
Avatar for Tamara Novitovic tamaranovitovic
1
880
エンジニアに許された特別な時間の終わり
Avatar for watany watany
106
220k
The Spectacular Lies of Maps
Avatar for Per Axbom axbom
PRO
1
410

Transcript

  1. スケーラブルなデータ収集と活用の舞台裏 ~ Web講演会を例に ~ 2020-07-09 コロナ時代の医療業界を支援するエムスリーのプロダクト開発の舞台裏

  2. 自己紹介 鳥山 誠 (Toriyama Makoto) 入社: 2020年1月 趣味: 音楽 前職:

    人材系企業 - 社内Webシステムを作ったり (Angular, Scala) - クエリパイプラインを構築したり (Redshift, Digdag) 所属: Unit1 - 製薬企業向けPF

  3. 製薬企業向けプラットフォーム - MR君 (2000~) - Web講演会 (2011~) エムスリー創業期からのサービス群 m3.com上で医師へ薬剤などの情報提供 ×

    製薬企業のマーケティング支援

  4. Web講演会 m3.com上で行うオンラインの講演会 (最近アプリも出ました =>) - 例: - 製薬会社、医療機器メーカー主催の医師向け講演会 - 看護師、薬剤師向けの薬剤、機器の説明会

    => 正にいま「医療関係者の情報収集」に貢献しうるサービス

  5. （当社IR資料より抜粋）

  6. そんな勢いで増える「データ」をどう扱っているのか？

  7. 「データ」を扱う どう集めているのか？ => 収集 どう使っているのか？ => 活用

  8. どう集めているのか？ => 収集 どう使っているのか？ => 活用 …の２つに焦点を当ててお話しします 「データ」を扱う

  9. データの”収集”

  10. Web講演会サーバはOn Premise + AWS (移行中)、ログ送信先はGCP (最近全面移行した) Webビーコン方式のアクセス解析ツールを自前実装 ＋ 視聴予約・視聴 （RDBトランザクション）

    視聴ログ送信（一定時間ごとビーコン送信） Web講演会の視聴データの話

  11. - Cloud Runがオートスケールしリクエストをさばく - ログをPub/Subにエクスポート、BigQueryに連携 GCP構成図

  12. - ログデータは先述の仕組み (+α) でリアルタイムに連携 - DBのデータは、Digdag+EmbulkでBigQueryに連携 - => BigQuery上で双方を組み合わせた分析が可能 BigQueryはデータ基盤の中心

  13. データの”活用”

  14. データ活用と言っても...

  15. 今日はあえてこちら

  16. データ分析観点はサービスの成長とともに変わっている 過去: MR君（= 医師向けメッセージ） => 配信数と既読率を追う。以上！ 現在: - 講演会の視聴率はどうだったか？ -

    講演会に至るまでのアクセス動線は？ - メッセージ添付の動画・コンテンツまで見てもらえているか？ - 医師からのフィードバック・アンケート回答内容はあるか？ => 分析要件が複雑化・多様化 「データ分析」って集計するだけでは？

  17. - オンプレの分析用Oracleに、諸々のチームが諸々の技術で ETL - Java製ツールで非Engでもデータ抽出できる - => 便利だが、増えるデータに対応できない && データ定義が管理しきれない

    ... かつてのデータ分析基盤 「データは出たけどこれ正しいんだっけ？」 PdM

  18. - BigQueryに集まったデータを BIツールで分析 - 利用を促進するため、各種データマートを構築（進行中） クラウドでやりましょう

  19. - Oracleデータ + ログデータ + Salesforceデータを材料に、データマートに統合 - 昨日までの実績がすぐに可視化される世界 => 意思決定を支援

    活用事例1: プロダクトマネージャ向けダッシュボード

  20. - GCPのData Catalogによるメタデータ管理を行っている - descriptionを丁寧に書く => デプロイしたら即テーブル定義を確認できる 活用事例1: プロダクトマネージャ向けダッシュボード

  21. - メンテナンス困難になっていた CSV付きレポートメール (Shell製) - BQ上でデータマートを構築し、データマートから出力 (同時にPythonにした) - 大規模配信のレポートが安定して出力できるように 活用事例2:

    クライアント向けレポート (100~200通/日 程度)

  22. 構成図

  23. - 全サービスのKPIがすぐ追える世界 - ETL基盤をいい感じにクラウド化する - データ基盤そのものをクライアントと共有して、更なる価値提供 - etc... この先やりたいこと

  24. まとめ - データ基盤は「収集」と「活用」両方のスケーラビリティが大事 - エムスリー、歴史のあるサービスも頑張っています - まだまだやれることがたくさんあります！！