2015年7月30日にAWSで行われたセミナー講演内容です。

1. ©1998-2015 Infoteria Corporation.
プログラムせずに実現する！
Amazon Redshift 分析・活⽤用環境
2015年年7⽉月30⽇日
インフォテリア株式会社 プロダクトマーケティング部
シニアプロダクトマネージャー 森 ⼀一弥

2. ©1998-2015 Infoteria Corporation.
⽇日本のソフトウェアを世界へ！ 2

3. ©1998-2015 Infoteria Corporation.©1998-2015 Infoteria Corporation.
データ分析のプロセスと課題

4. ©1998-2015 Infoteria Corporation.
データ分析とは
少ない 多い← データ量量 →
↑
ツールの難易易度度
↓
⽬目的 ：部⾨門の業績向上
ツール ：Excel
使⽤用者 ：営業部⻑⾧長、マーケ担当者
分析対象：1部⾨門
⽬目的 ：企業の業績向上
ツール ：BIツール
使⽤用者 ：経営企画室メンバー
分析対象：複数部⾨門、企業
⽬目的 ：新規事業開発、研究
ツール ：R⾔言語 ほか
使⽤用者 ：データサイエンティスト？
分析対象：1企業、社会
4
簡単
難しい

5. ©1998-2015 Infoteria Corporation.
データ分析のプロセス
n 分析して成果を出すまでには様々なプロセスが存在しています
データ分析データ蓄積データ収集
データウェアハウス
業務活用
5
クラウド
各種システム / RDB
Excel / CSV / 各種ログ
BIツール / 統計ツール
など

6. ©1998-2015 Infoteria Corporation.
データ収集について 6
データ収集
クラウド
各種システム / RDB
Excel / CSV / 各種ログ

7. ©1998-2015 Infoteria Corporation.
データ収集での課題
n 分析対象となるデータ収集の際も様々な課題が存在します。
転送⽅方法
n 転送のプログラムを作成するか、
ETLツールの導⼊入が必要
ライセンス・開発費⽤用
$
n ライセンスの他、変換や転送の
開発費⽤用が必要となる場合も
変換⽅方法
ABC
あいう
123
n データウェアハウスの求める形
式に変換する必要がある
対象の選別
or
n 分析対象とするデータの選別は
分析内容に応じて様々
7

8. ©1998-2015 Infoteria Corporation.
データ蓄積について 8
データ蓄積
データウェアハウス

9. ©1998-2015 Infoteria Corporation.
データ蓄積での課題
n 蓄積するデータにも様々な課題が存在します。
運⽤用・保守
n データを維持していく体制や、
ハードウェアの維持など
n データが信⽤用できなければ分析
結果は信⽤用出来ない
データクレンジング
n アプライアンスモデルが多く初
期コストが⾼高くつく
ライセンス費⽤用
n データウェアハウスは適切切な設
計が必要
データモデルの設計
9

10. ©1998-2015 Infoteria Corporation.
データ収集について 10
データ分析 業務活用
BIツール / 統計ツール
など

11. ©1998-2015 Infoteria Corporation.
データ分析／活⽤用での課題
n 分析/活⽤用のフェーズでも多くの課題が存在します。
フィードバックの収集
n ⽬目に⾒見見える分析結果が出ると新
しい分析の要望があがってくる
分析結果の共有
n 分析結果は現場に共有されては
じめて業務改善につながる
n データサイエンティストの圧倒
的な不不⾜足
分析スキル
n BIツールの導⼊入を⾏行行えばライセ
ンス費⽤用が発⽣生
ライセンス費⽤用
11

12. ©1998-2015 Infoteria Corporation.©1998-2015 Infoteria Corporation.
課題を克服し、
分析レポートを出しても、
実際の現場では・・・

13. ©1998-2015 Infoteria Corporation.
現場で求められるものは・・・
先⽉月の関⻄西圏での売上げデータを出して！
流流通業の企業での
製品シェアが⾒見見たいんだけど。。
こないだの資料料Excelでちょうだい
去年年のイベントでの集客状況のデータをください
13

14. ©1998-2015 Infoteria Corporation.
実際に導⼊入出来る
データ分析のポイント
既存業務や
システムは変えない
現場からの変更更
要望は迅速に
提供する分析レポート
に柔軟性を
n 既存業務や既存シ
ステムに⼿手を⼊入れ
るような進め⽅方は
抵抗が多く進まな
い
n 要望に対して迅速
に対応することで
使ってもらえる仕
組みになる
n 分析は専⾨門家だけ
ではなく現場の⼈人
間が使えるものを
選択する
14

15. ©1998-2015 Infoteria Corporation.©1998-2015 Infoteria Corporation.
Amazon Redshift
を使ったデータ分析

16. ©1998-2015 Infoteria Corporation.
Amazon Redshift とは
時間単位で課⾦金金される
クラウド
データウェアハウス
使った分だけ
PostgreSQLと
ある程度度互換
使い慣れた技術
従来の専⽤用ハードウェア
モデルに⽐比べて
1/10以下の低価格
VS
お⼿手頃価格
16

17. ©1998-2015 Infoteria Corporation.
データ分析の流流れ
③データの分析・活用②データの更新①データのアップロード
クラウド
各種システム / RDB
Amazon
Redshift
Excel / CSV
Excel / CSV / 各種ログ
BIツール / 統計ツール
各種システム / RDB
17

18. ©1998-2015 Infoteria Corporation.
①データのアップロード 18
①データのアップロード
クラウド
各種システム / RDB
Excel / CSV / 各種ログ

19. ©1998-2015 Infoteria Corporation.
アップロード時の常套⼿手段
Amazon
S3
まずはデータ変換
して S3 へ！
Redshift に
コピー！
コ
ピ
Amazon
S3
Amazon
Redshift
変
換
19

20. ©1998-2015 Infoteria Corporation.
②データの更更新 20
②データの更新
Amazon
Redshift

21. ©1998-2015 Infoteria Corporation.
1
2
3
4
データ更更新時の常套⼿手段
2
5
1
2
3
4
2
5
1
2
3
4
5
UPDATEができない
（遅い）ので
Table作って
マージ！！
21

22. ©1998-2015 Infoteria Corporation.
③データの分析・活⽤用 22
③データの分析・活用
Excel / CSV
BIツール / 統計ツール
各種システム / RDB

23. ©1998-2015 Infoteria Corporation.
分析・活⽤用時の常套⼿手段
1
2
3
4
1
2
3
4
⼤大きなTableを直接分析・活⽤用
しようとすると負荷が・・・
⼀一時テーブルを作って
分析・活⽤用！！
23
2
3

24. ©1998-2015 Infoteria Corporation.
ここまでのまとめ
Redshiftは
クラウド
データウェアハウス
使うにはいくつかの
コツがあります
コツをわかった上での
開発が伴います
分析を始めるまでに
それなりの開発者による「準備」が必要
24

25. ©1998-2015 Infoteria Corporation.©1998-2015 Infoteria Corporation.
でも、開発部分を全部
ノン・プログラミングで
できたらどうでしょう！？

26. ©1998-2015 Infoteria Corporation.
Field1
Field2
Field3
Field4
Column1
Column2
Column3
Column4
ノン・プログラミング データ連携 ツール
ASTERIA WARP
ノン・プログラミング とは 26

27. ©1998-2015 Infoteria Corporation.
デファクトスタンダード
0
1000
2000
3000
4000
5000
6000
2003年年3⽉月末
2004年年3⽉月末
2005年年3⽉月末
2006年年3⽉月末
2007年年4⽉月末
2008年年3⽉月末
2009年年3⽉月末
2010年年3⽉月末
2011年年3⽉月末
2012年年3⽉月末
2013年年3⽉月末
2014年年3⽉月末
2015年年4⽉月末
12.1%
11.4%
9.1%
6.8%
13.5%
テクノ・システム・リサーチ
「2014年年ソフトウェアマーケティング総覧 EAI/ESB市場編」
（数量量ベース）
データ
連携市場
8年年連続
No.1
47.0%
5,000社以上の
導⼊入実績
2015年年5⽉月末に5,020社の導⼊入を達成！
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28. ©1998-2015 Infoteria Corporation.
ASTERIA シリーズの豊富な導⼊入実績 28

29. ©1998-2015 Infoteria Corporation.
ASTERIA WARPでできること
定期的に
⾃自動アップロード
定期的に
⾃自動レポート作成
通知
プログラム⾔言語なしで
分析の試⾏行行錯誤や
要望対応
例例えば・・・・
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30. ©1998-2015 Infoteria Corporation.
さらに・・・
データ分析ツール「Tableau（タブロー）」
との連携を実現する
アダプターが発表されました！
30

31. ©1998-2015 Infoteria Corporation.
すでに導⼊入事例例があります
http://www.infoteria.com/jp/wp-content/files_mf/1433197690pr150602_01.pdf
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イオンイーハート様
POSデータの収集・分析で
を採⽤用

32. ©1998-2015 Infoteria Corporation.
Amazon RedshiftとTableauを
使ったデータ分析基盤
③データの分析・活用②データの更新①データのアップロード
クラウド
Excel / CSV / 各種ログ
各種システム / RDB
Amazon
Redshift
Excel / CSV / 添付メール
各種システム / RDB
Amazon S3 Tableau
抽出ファイル
Tableau
Desktop
Tableau
Server
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33. ©1998-2015 Infoteria Corporation.©1998-2015 Infoteria Corporation.
Demo
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34. ©1998-2015 Infoteria Corporation.©1998-2015 Infoteria Corporation.
最後に。

35. ©1998-2015 Infoteria Corporation.
IT部⾨門の役割の変貌
現在の役割 3〜～5年年後に担うべき役割
出典：ITR「IT投資動向調査2015」
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36. ©1998-2015 Infoteria Corporation.©1998-2015 Infoteria Corporation.
企業の「資産」活⽤用を！
ASTERIAで試してみませんか？
データ

37. ©1998-2015 Infoteria Corporation.©1998-2015 Infoteria Corporation.
A+B-C=
AWS Test
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ハードウェア
OS準備不要
チュートリアル
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38. ©1998-2015 Infoteria Corporation.©1998-2015 Infoteria Corporation.