verticaを活用したアナリスト業務の紹介

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DeNAでの
verticaを活用した
アナリスト業務のご紹介
March 25, 2015
Sho Kohigashi
Analytics Dept. Service Analytics Gr.
Marketing Unit
DeNA Co., Ltd.

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今日お話すること
1. Verticaの「高速集計」によるメリット
• 欲しい時に欲しいデータがすぐに手に入る
2. Verticaを効率よく、使うための工夫「中間集計」
• 容量の節約になる
• 集計が簡素、かつ、高速になる
• データを取り扱うハードルが下がる
3. VerticaのAnalytics Function
• 集計がよりシンプルに！
DeNAのVerticaを活用したアナリスト業務の事例が、
みなさまの分析業務をよりよくするために、
参考になれば幸いです
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自己紹介
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 小東 祥 (こひがし しょう)
⁃ 所属
• マーケティング本部 分析部
サービスアナリティクスGr グループマネージャー
⁃ 現在の主なミッション
• 新規スマートフォンゲームの分析業務
• アナリストのマネジメント業務
 経歴
⁃ 京都大学大学院修了後、2012年に新卒でDeNAに入社
⁃ これまでの業務内容
• Mobageの主力協業タイトルの各種分析、改善提案
• 複数のタイトルをマネジメントするための各種分析・改善提案や、
分析に用いる指標の定義、指標活用のためのデータ基盤整備

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 DeNAのアナリストは、各事業部のサービス開発/運営チーム内に席を置
き、チームの一員として分析業務を実施
 開発メンバーのそばで、常にサービスの動向を分析することで、
サービスの課題をタイムリーに把握し、タイムリーな改善提案が可能
DeNAのアナリストの体制
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・・・
アナリストの体制

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DeNAのアナリストの業務
 サービスを成功に導くために必要な分析業務を実施するために、
KPIの設計、ログの設計、データ集計、KPIの見える化、仮説の設定と検
証、改善案の提案などの業務を実行する。
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収集・蓄積
• KPI設計
• ログ設計
集計・加工
• データ集計
• KPI見える化
分析
• 仮説の設定と
検証
• 改善案の提案
アナリストの業務

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DeNAのサービス数の拡大
 DeNAの扱うタイトル数・サービス数が広がるにつれ、
アナリスト1人がサポートするサービスの数が増加した
⇒1人当たりの分析業務の効率化を実施する必要が出てきた
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アナリストのサポートタイトル数の増加
アナリスト アナリスト アナリスト アナリスト
New
New New

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DeNAの分析業務における、仮説検証プロセス
 成功のパターンを確立するため、サービス毎のあるべき姿に応じて
KPIを設定し、現状分析や課題の導出、改善実施を行う必要があった
 サービスを使用するユーザーのニーズの変化が早いので、
分析においても、常にサービスの動向を追い続け、サービスの状況に
合わせて、より高速な仮説検証プロセスの実施が求められた
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集計・加工
• データ集計
• KPI見える化
分析
• 仮説の設定と検証
• 改善案の提案
改善案実施

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収集・蓄積
• ログ設計
• KPI設計
集計・加工
• データ集計
• KPI見える化
分析
• 仮説の設定と
検証
• 改善案の提案
Verticaによる高速集計を通じた分析業務の効率化1
 データの集計業務にVerticaを活用することで、データ集計の時間が、
数秒~数分に短縮された
⁃ 以前使っていたpigやHiveでは、数十分~数時間かかっていた
⇒アナリストの分析業務の効率化に大きく貢献し、
より高速に仮説検証のサイクルを回すことが可能に
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改善案実施

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Verticaによる高速集計を通じた分析業務の効率化2
 Verticaをバックエンドに持つBIツールを自社で開発することにより、
KPI見える化などの加工の手間が減り、時間も数秒~数分に短縮された
⁃ 以前はExcelに取り込み加工するため、数十分~数時間かかっていた
⁃ 外部のBIツールのレポート作成の準備作業の工数も大きかった
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収集・蓄積
• ログ設計
• KPI設計
集計・加工
• データ集計
• KPI見える化
分析
• 仮説の設定と
検証
• 改善案の提案
改善案実施

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自社BIツールの開発
 Verticaクエリを書くと、集計結果をそのまま視覚化できるツールを自社
BIツールとして開発した
⇒分析業務が単独のツールで完結するようになった
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クエリを書くと 集計結果が視覚化

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Verticaを有効活用するための工夫
 Vertica導入当初は、生ログをVerticaに保存していた
 ただ、一定以上のユーザー規模があるサービスに関しては、
生ログを直接集計すると十分なパフォーマンスが得られないことがあっ
た
⇒集計を効率化するテーブルの設計や整備が重要に
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生ログ
中間集計テーブル

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Verticaを有効活用するための工夫
 中間集計の活用
⁃ 中間集計とは、生ログを事前に、ある程度集計したテーブル
⁃ 中間集計を適切に設計、作成することで、容量の節約や
様々な分解軸による分析をシンプルなクエリで実施可能にしている
⁃ 中間集計テーブルは、最初はVIEWで作成し、
テーブルの再設計を容易にしている
⁃ テーブルの設計の安定後は、VIEWをTABLEに変換するツールを用
いて、定期更新を容易にしている
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Table
View
Table
Table
Table
Table
Table変換
Argus集計
Query1
vv2t –U user convert table_name
Argus集計
Query2
Argus集計
Query1
Argus集計
Query2
中間集計テーブル

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中間集計テーブルの設計例
 ユーザーのゲームプレイにおける基本的な情報を中間集計テーブルとし
て設計することで、様々な分解軸による分析をシンプルなクエリで実現
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横断中間集計テーブルのカラム例
User_id ユーザーID
Game_id ゲームID
Date 日付
Coin_Use 集計日のコイン消費
Coin_Use_lifetime 累計コイン消費
Coin_Use_30 直近30日間のコイン消費
Coin_Use_days_30 直近30日間のコイン消費日数
Play_day_30 直近30日間のプレイ日数
Last_date 最終アクセス日
Login_count 集計日のログイン回数
…etc その他ユーザー属性の情報等

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分析業務のスケール化
 Verticaの活用、自社BIツールの開発、中間集計テーブルの整備の3点が
進むことで、非アナリストに対してもデータ集計やKPI可視化が可能に！
⁃ SQLを解する人であれば、特別なデータハンドリング技術を有さな
い人でも正しいデータを取得できる
⇒アナリスト不在でも、多くのDeNAの事業を分析サポート可能に！
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以前
今
アナリスト エンジニア 企画

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VerticaのAnalytics Functionによる集計効率化
 VerticaはAnalytics Functionが充実しているため、pigやHiveでは複雑
な作業を要した集計が、シンプルなクエリで集計できることが多々ある
⁃ Time series
⁃ Lead,Lag
⁃ Sum over parition
⁃ …etc
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16. Copyright (C) DeNA Co.,Ltd. All Rights Reserved.
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VerticaのAnalytics Functionによる集計効率化
 Timeseries
⁃ スナップショットやログにない日付のデータを作成することができ
る
⁃ 使用例
• アクセスのなかった日における、ゲーム内の進捗を扱う
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date Mobage_user_id Mission_id
2015/03/20 111 1
2015/03/21 111 3
2015/03/23 111 5
date Mobage_user_id Mission_id
2015/03/20 111 1
2015/03/21 111 3
2015/03/22 111 3
2015/03/23 111 5
アクセスのなかった日の
ゲーム進捗を
知ることができる

17. Copyright (C) DeNA Co.,Ltd. All Rights Reserved.
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VerticaのAnalytics Functionによる集計効率化
 Lead,Lag
⁃ アクセスログや課金ログをユーザー単位で時系列で解析できる
⁃ 使用例
• ユーザー毎のある商品の課金頻度や課金継続度合いを分析する
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date Mob
age_
user_
id
Merch
andise
_id
Last_use Next_use
2015/03/20 111 100 2015/03/17 2015/03/22
2015/03/20 111 200 2015/03/17 2015/03/22
2015/03/20 222 100 2015/01/20
2015/03/20 333 100 2015/01/20 2015/03/22
2ヶ月ぶりに課金したが、
課金継続していない
2ヶ月ぶりに課金して、
課金継続している

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VerticaのAnalytics Functionによる集計効率化
 Sum over Partition
⁃ 累積のKPIを集計できる
⁃ 使用例
• イベント期間累積のアクセスUUやコイン消費などのKPIの集計
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期間中のDailyのKPIと
期間累計のKPIを
並べて推移を確認

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今日お話したこと
1. Verticaの「高速集計」によるメリット
• 欲しい時に欲しいデータがすぐに手に入る
2. Verticaを効率よく、使うための工夫「中間集計」
• 容量の節約になる
• 集計が簡素、かつ、高速になる
• データを取り扱うハードルが下がる
3. VerticaのAnalytics Function
• 集計がよりシンプルに！
DeNAのVerticaを活用したアナリスト業務の事例が、
みなさまの分析業務をよりよくするために、
参考になれば幸いです
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