1日数千万にもおよぶ小売店での販売データを解析し、営業戦略のレベルアップを実現
プロジェクトの目的
Purpose
- 日々蓄積されている膨大なデータを資産として活用できるプラットフォームの実現
抱えていた課題
Subject
- 老朽化し、解析できないデータが蓄積されている
効果
Result
- ビッグデータの高速処理の実現と、意思決定のための情報システムを構築し、営業戦略のレベルアップを実現
ビッグデータの高速処理の実現
従来のシステムはレガシーシステムであったため、DBMSをはじめとしたシステム基盤が10年先を見越したものになっておらず、データ量の増加に耐えうるものではないことが調査を経て判明いたしました。
単純にDBMSを高速化するのみでも十分な効果が見込める状態ではあったのですが、それではお客様が本当に望んでいるものが得られないと考えました。 確かに、1年で数億件のデータが蓄積されていく小売店の販売データを高速に処理することが出来れば、それだけ戦略を練る時間を捻出することができ、それ自体に価値があるのですが、それ以上に、営業員様が戦略を考える上で役に立つシステムでなければならないと考え、「ビッグデータから気づきを得られるプラットフォーム」を実現しました。
AmazonRedShiftを軸として、データ連携・データ加工・データ参照の全ての領域において最適なETL製品・プログラム言語・照会ツールを選定し、これらを組み合わせることにより高速化を実現いたしました。
単純にDBMSを高速化するのみでも十分な効果が見込める状態ではあったのですが、それではお客様が本当に望んでいるものが得られないと考えました。 確かに、1年で数億件のデータが蓄積されていく小売店の販売データを高速に処理することが出来れば、それだけ戦略を練る時間を捻出することができ、それ自体に価値があるのですが、それ以上に、営業員様が戦略を考える上で役に立つシステムでなければならないと考え、「ビッグデータから気づきを得られるプラットフォーム」を実現しました。
AmazonRedShiftを軸として、データ連携・データ加工・データ参照の全ての領域において最適なETL製品・プログラム言語・照会ツールを選定し、これらを組み合わせることにより高速化を実現いたしました。
意思決定のための情報システムの構築
高速でデータ参照可能な基盤を土台として、各営業員様とのディスカッションを重ね、「熟練の営業員様が何を考え、どのような
経験に基づき判断をされているか」というナレッジを集積し、それをシステムという形で全社で利用可能にすることにより、
お客様の営業戦略立案のレベルアップを実現することが出来ました。
次代へ向けて
蓄積したビッグデータをより有効活用し、小売店様への提案活動に使えるタブレット端末で稼働するシステムの構築、AIを用いたさらなる気づきを得るための支援システムの構築など、さらに段階を上げられるよう、今後もお客様と二人三脚で進んでまいります。