急成長するビジネスを支えるビッグデータ分析

2017/7/19(水)に開催された「ZDNet Japan x TechRepublic Japan & AWS Partner Network 5週連続セミナーシリーズ　ビッグデータ編　「ビッグデータはクラウド」が当たり前の時代に--その差別化要素を検討する」での登壇資料

Transcript

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11.  Ϗοάσʔλ෼ੳ
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12. 株式会社あきんどスシロー様 w "NB[PO
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13. 株式会社ダーツライブ様 w ΦϯϥΠϯμʔπαʔϏε ʮ%"354-*7&ʯʹؔ͢ΔϚʔέςΟ ϯάࢪࡦͷҰ؀ͱͯ͠Ϗοάσʔλ ෼ੳج൫Λߏங
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14. 株式会社資⽣生堂様 w εʔύʔ΍υϥοάετΞͳͲͷશ ͯͷൢചձ͔ࣾΒ্͕ͬͯ͘Δ104 σʔλͳͲɺ૿͑ଓ͚Δσʔλʹର ͯ͠ޮ཰Α͘ऩू͠෼ੳ͢Δج൫Λ ߏங
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15. 株式会社トリドールホールディングス様 w ւ֎ɺࠃ಺ͰͦΕͧΕ؅ཧ͞Ε͍ͯ Δച্σʔλΛࣗಈతʹ"NB[PO
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16.  Ϗοάσʔλ෼ੳͷ
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17. ビッグデータ分析の始め⽅方 ࠷ॳʹܾΊΔ΂͖ͭͷఆٛ ΞʔΩςΫνϟʔ Ξ΢τϓοτ Πϯϓοτ 1 3 2
18. アウトプットの定義 ݱࡏͷ՝୊͸ͳΜͳͷ͔
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19. アウトプットの定義 ՝୊Λղܾ͢ΔͨΊʹԿΛ෼ੳ͍ͨ͠ͷ͔
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20. アウトプットの定義 ͲΜͳΞ΢τϓοτ͕ཉ͍͠ͷ͔
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21. アウトプットの定義 Ξ΢τϓοτΛఆٛ͠ͳ͍ɺͱ͍͏ํ๏΋͋Δ
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22. アウトプットの定義 طଘ%8)ϦϓϨʔε
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23. アウトプットの定義 ΫϥεϝιουςΫχΧϧϥΠϒϥϦʔ
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24. インプットの定義 ͳΜͷσʔλͳͷ͔
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25. アーキテクチャの定義 σʔλ෼ੳΛύΠϓϥΠϯͰߟ͑Δ ऩू લॲཧ อଘ ෼ੳՄࢹԽ
26. 収集(Data  Lake) • ߦಈϩά • ΫϦοΫετϦʔϜ • IoTηϯαʔσʔλ • ച্σʔλ • ސ٬Ϛελ • ঎඼Ϛελ Amazon
 S3 Amazon Kinesis Streams Amazon Kinesis Firehose AWS IoT ϑΝΠϧ ετϦʔϜσʔλ
27. 収集(Data  Lake) ूΊͨσʔλ͸4ʹू໿ Amazon EC2 AWS Lambda Amazon
 S3 Amazon
 DynamoDB Amazon
 RDS Amazon 
 Redshift Amazon Kinesis Streams Amazon Kinesis Firehose Amazon ES Amazon EMR Amazon
 Athena Amazon CloudSearch AWS DMS AWS IoT
28. 前処理理(ETL) &$ όον
    w &$্Ͱಈ࡞͢ΔόονϓϩάϥϜͰՃ޻͠%8)΁֨ೲ
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29. 前処理理(ETL) &.3
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30. 前処理理(ETL) ঎༻πʔϧ
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31. 保存(DWH、RDB) 3FETIJGU
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32. 分析、可視化(BI) "NB[PO
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33. 分析、可視化(BI) 5BCMFBV
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34. 分析、可視化(BI)
35. サービスの選定 "84ͷ֤αʔϏε͕Կʹ࠷దԽ͞Ε͍ͯΔ͔ʁ
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36. パイプライン以外の選択肢 "NB[PO
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37. パイプライン以外の選択肢 "NB[PO
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38. POC ·ͣ͸΍ͬͯΈΔ   • ߏ੒ͷΠϝʔδΛ࣮ࡍʹࢼͯ͠Έͯɺ࣮γε ςϜʹ࢖͑Δ͔Ͳ͏͔ධՁ   • εϞʔϧελʔτ   • খن໛ɺখσʔλͰΞʔΩςΫνϟΛߏ੒͠ɺ ΠϯϓοτͱΞ΢τϓοτͷաෆ଍Λݕ౼͢ Δ   • ՝୊Λચ͍ग़͠ɺղܾ͢Δ
39. POC μϝͳΒ࢓੾Γ௚͠
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40. 本稼働 طଘDWHϦϓϨʔεͷ৔߹͸͠͹Β͘ฒߦՔಇɺ࠷ऴతʹطଘDWHΛഁغɻ Amazon Redshift طଘDWH σʔλಉظ ഁغ طଘDWH Amazon Redshift
41.  Ϋϥεϝιου͕ఏҊ͢Δ
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42.  カスタマーストーリーアナリティクス
43. カスタマーストーリーアナリティクス • Ϋϥεϝιουͷϊ΢ϋ΢͔Βɺσʔλ෼ੳج൫ΛςϯϓϨʔτԽ͠ɺ AWS্ʹૣ҆͘͘ߏங͢Δɻ
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46. カスタマーストーリーアナリティクス ॳظඅ༻  150ສԁʙʢ੫ผʣ   ֹ݄  ໿29ສԁʙʢ੫ผʣ     ςϯϓϨʔτҎ֎ͷߏ੒͸ݸผରԠՄೳ
47.  ·ͱΊ
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