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ゲームアプリ分析基盤としてのBigQuery活用事例 / How to use BigQuer...

Yusuke Miyazaki
September 19, 2018

ゲームアプリ分析基盤としてのBigQuery活用事例 / How to use BigQuery as a platform for analysis of games

Yusuke Miyazaki

September 19, 2018
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  1. D1-3-S03 ゲームアプリ分析基盤としての BigQuery 活用事例 ~少人数チームが 20 タイトルを支えるための仕組み~ 9 月 19

    日 宮﨑友輔 株式会社サイバード, データアナリスト / データ戦略部 部長 細川勇太 株式会社サイバード, データエンジニア
  2. 分析チームについて • ゲーム事業に属するデータ分析部門 • 2013 年に立ち上げ • 現在、3 名で構成(データアナリスト 2

    名、エンジニア 1 名) ◦ スキルを補い合う • データを活用し、事業の収益に貢献することがミッション
  3. Game Service BigQuery RDB Report & Analysis 以前の分析基盤 Cloud Storage

    内製ダッシュボード Redash AWS S3 EC2 EC2 EC2 RDS
  4. user_profile sales login XXX table 日次 user 別集計 月次 user

    別集計 ログイン頻度別 XXX table 月次 KPI 集計 継続日数別 XXX 集計 table KPI 用共通フォーマットデータ
  5. 日次 user 別集計 月次 user 別集計 外部リソースデータ Firebase データ 外部リソースデータ

    広告データ 為替情報、 調整係数マスタ etc. organic セグメント集計 レベル別セグメント 集計 タイトル横断 集計 機種別 集計 XXX 集計 共通フォーマットデータ
  6. ゲーム固有データ user 別集計 テーブル KPI 用共通フォーマットデータ ゲーム固有データ user log master

    ゲーム固有データ、KPI 用共通フォーマット データで結合でき、アドホックな分析が可能
  7. KPI ダッシュボードの選定要件(非機能面) 1. 非エンジニアがページを作成したり編集できる ◦ アナリストが SQL を使える前提 2. web

    ブラウザで動く 3. 学習コストが低い 4. アカウントや権限管理の手間が少ない 5. 利用ユーザ数の上限設定が細かくない
  8. Data Studio で作成。内製ダッシュボードとほぼ同等の機能を実現。 • 十分な種類のチャートや表、フィルタ • データの集計 / 変換 •

    URL を教えるだけでレポート共有 • レポート間のリンクやページ構成 KPI ダッシュボードの実際(機能面)
  9. G Suite の恩恵を受け、管理のための工数を削減。 • G Suite の認証を使えるので、独自の認証やセキュリティは不要 • レポートはGoogle ドライブ上に保存される

    ◦ 閲覧範囲を制限する場合は、フォルダを分ける ◦ Google グループへの権限付与も可能 KPI ダッシュボードの実際(非機能面)
  10. • セグメント情報が付与されたテーブルを利用し、効率化 ◦ 重複や不要データの除外、集計の短縮でクエリが短くなる ◦ 以前なら複雑なクエリになる要件の分析も、気兼ねなく行える • 分析用に作成したクエリを Data Studio

    に流用し、簡単に可視化 ◦ アドホック分析のクエリをそのまま、定常的なモニタリングに ◦ ダッシュボードに載せるレポートの試作 アドホック分析
  11. まとめ 1. データを処理する場所が分散しているため、保守性が低い → BigQuery に処理を集中し、内部を層別化 2. 内製 KPI ダッシュボードの運用に、工数や人員を確保できない

    → Data Studio に移行し、アナリストも編集可能に 3. アナリストがアドホック分析するとき、準備に手間が掛かる → アドホック分析にすぐ利用できるデータ構造に → Data Studio で容易に可視化、共有