2016年03月31日 10時00分 UPDATE
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事例から学ぶ失敗しないシステム構築方法数十億行にも及ぶビッグデータ分析環境を2カ月半で構築できた理由とは

新しいDWHプラットフォームを導入しても、期待していたほどのスケールアウトができなかったり、カタログスペックの性能が出ていなかったりすれば意味がない。その不安を事前に解消する方法はないのだろうか。

[ITmedia]

 現在、デジタルマーケティングの領域においては、従来の「広告軸」でのデータ分析から、「ヒト(オーディエンス)軸」でのデータ分析へと大きくシフトしつつある。顧客接点をヒト軸で把握することにより、ユーザーの接触履歴を個別に可視化・分析できる。結果、今まで難しかった潜在顧客層に向けたマーケティング展開が可能になりつつあるのだ。

 しかし、ヒト軸でのデータ分析へのシフトは、そう簡単にはいかないのが実情だ。インフラの観点から見ても、ヒト軸のデータを分析するためには、数十億行にも及ぶ膨大なデータを高速に処理できるデータウェアハウス(DWH)プラットフォームが必要不可欠であり、データ量の増大に合わせて柔軟にスケールアウトできる拡張性も求められる。

 こうした背景の中で、マーケティングプラットフォーム「アドエビス」を提供するロックオンは、新しいDWHプラットフォームを導入し、個々のユーザーの行動分析を可能にする新サービス「オーディエンスエビス」を開発。2016年2月にリリースした。

 本稿は、ロックオンがこの新しいDWHプラットフォームを選定したポイントや、短期間でのサービス開発・リリースを実現できた理由などを紹介する。

提供:伊藤忠テクノソリューションズ株式会社

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