「何から始めればいいのかすら分からない」
1カ月で1億時間分のデータが生成されるeBayのアナリティクス環境構築記
コンピュータが生成するデータ量は1日に50Tバイト。全社では100Pバイトを処理しなければならない。米eBayはこのような、膨大な量のデータ処理という課題に直面している。
米eBayは、データの洪水を業務に役立てている。同社の顧客がかつては地元の商店のオーナーから得ていた小売業のノウハウを、eBayはこのデータを使ってエミュレートしている。地元の商店との唯一の違いは、小さい店で買い物をするときの行動スタイルを世界規模のオークションサイト全体で実現しようとしていることだ。
Computer Weekly日本語版 6月18日号無料ダウンロード
本記事は、プレミアムコンテンツ「Computer Weekly日本語版 6月18日号」(PDF)掲載記事の抄訳版です。本記事の全文は、同プレミアムコンテンツで読むことができます。
なお、同コンテンツのEPUB版およびKindle(MOBI)版も提供しています。
eBayでグローバルビジネスアナリティクス部門の責任者を務めるデイビッド・スティーブンソン氏は、2014年4月に英国ロンドンで開かれたカンファレンス「Gartner CRM Summit」で講演を行った。その際、同氏が携わっているオークションサイトの目標は、顧客に楽しい買い物をしてもらうことだと語った。
市場を提供する立場として、eBayの事業の成功は品物の買い手および売り手の視点で見たときに円滑な取引ができているかどうかに懸っていると同氏は話す。
同社はアナリティクスを実施して、顧客への理解を深めることに努めている。スティーブンソン氏が目指しているのは、小さい店で見られるような一種のパーソナル化を可能な限り進めて、eBayのネットオークションの世界でそれを展開することだ。「小さな店では、それぞれの客の好みを把握したり既存の顧客からの要望に応えたりした上で、客の品選びを手伝ったりお勧め品を提案したりする、きめ細かい接客が肝要だ」と同氏は語る。
Webの評価指標
Webサイトに対する評価指標のデータは、スティーブンソン氏が自らの裁量で意思決定を下す際の根拠となるものだ。同社が運営するオークションサイトからは、膨大な数のWebアナリティクスのデータが生み出される。スティーブンソン氏はこれを「顧客の旅の記録」と呼ぶ。顧客がeBay上でどんな行動を取り、そのサイトをどのように利用しているか、データを見れば分かるからだ。
「Webサイトでも(地元の商店と)同じ体験を提供できる。それに顧客に比較データを提供することもできる」とスティーブンソン氏は話す。「われわれには顧客の行動の意図を学ぶ手段がある」(スティーブンソン氏)。このような知見の全てが、eBayで展開されるテクノロジーの刷新につながっている。
eBayにとっての課題は、Webアナリティクスだ。Webアナリティクスは、スーパーマーケットに来た買い物客全員の頭にビデオカメラを装着するようなものだとスティーブンソン氏は話す。顧客全員の行動をもれなく記録すると、顧客のやりとりの記録は1カ月で1億時間になる。さらに、同時に発生する顧客データは多すぎて、管理しきれないほどの量になる。「1億時間の記録に対する(Webアナリティクス)処理なんて、何から始めればいいのかすら分からない」と同氏は話す。
「われわれは顧客を理解し、顧客から学び、データサイエンスのテクニックを応用して、さらに多くのデータや新しいタイプのデータを取得する必要がある」
eBayでは、3万に及ぶカテゴリーに対して1億人の顧客が出品している。同サイトで処理される1秒当たりの取引額は数千ドルに上り、スティーブンソン氏はこの取引データを「ほんの氷山の一角」と呼ぶ。
eBayは顧客の旅に関する全てのデータを処理することに苦慮していると、同氏は認めている。ビッグデータを処理する際の課題とは、例えば「昨日実行された検索の中で上位のキーワードは何か」のような、業務に関する簡単な問いを投げかけるだけでも、扱うデータが50億ページビューにわたることだ。「基本的な質問をする場面に限定しても、大きな問題に直面している」とスティーブンソン氏は実情を明かす。
しかしeBayが実際に必要としているのは、単純な質問以上の複雑な問いに対する答えだ。「eBayで実現したいのは、感情の分析、ネットワーク分析、そして画像分析だ。しかしこれらは全て、従来のトランザクションデータベースでは処理できない」とスティーブンソン氏は語る。
そこで同社は、データアナリティクス処理を3つのプラットフォームに分割した。
続きはComputer Weekly日本語版 6月18日号にて
本記事は抄訳版です。全文は、以下でダウンロード(無料)できます。
■Computer Weekly日本語版 最近のバックナンバー
Computer Weekly日本語版 6月4日号:あなたの会社がグリーンピースの標的になる日
Copyright © ITmedia, Inc. All Rights Reserved.
こんなメディアも見られています
TechTargetジャパンに関連する情報をお探しであれば、こちらのメディアもお役に立てるかもしれません。
ベンダーコンテンツ PR
From Informa TechTarget
SpecialPR
アクセスランキング
-
1
急増する「AIはこう言ってる」マン 判断を狂わせる「AI忖度」を防ぐには?
-
2
取手市がVDIと決別した理由 更改費用「4倍超」を約1.7倍に圧縮
-
3
「データストレージの活用方法」に関するアンケート
-
4
自宅のWi-Fiが「遅い」「途切れる」本当の原因は? Dellが推奨する鉄則
-
5
本当に安いPCで十分か? “すぐ重くなる”を防ぐノートPC選びの絶対条件
-
6
Claudeの不可視透かしに批判殺到 著作権消失や誤判定に潜む企業リスク
-
7
100億円の「Linux更新」を回避 みずほ銀行が選んだ“おきて破り”のRHEL延命策
-
8
221人調査で分かった「情シス最大のストレス」は?
-
9
LLMの「過学習」、正しく説明している文章はどれ?
-
10
レガシー基幹システムをSAPに統合 山善が突き止めた「標準化と個別最適」の境界線
ホワイトペーパーランキング PR
-
1
年収2000万「クラウドセキュリティのプロ」になれる資格とは
-
2
セキュリティソフトをすり抜ける標的型攻撃メール、不審メールの見破り方とは?
-
3
Windows Updateの通信集中で回線が逼迫、ネットワーク刷新事例に学ぶ解決策
-
4
財務を戦略的組織へ進化させるAI活用術、4つの主要な障壁と解消方法
-
5
「NAS」「SAN」「DAS」は何が違う? いまさら聞けないストレージの基礎
-
6
“あのファイル転送”で暗躍するノーウェアランサム
-
7
標的型攻撃メールを見破るには? サンプル文面を例に傾向を解説
-
8
商用利用の安全性を確保し大量のコンテンツを高速で生成する、AI活用の秘訣
-
9
マンガで解説、1日で生成AI環境を構築できるワークショップの中身とは?
-
10
Dark AIが台頭する時代の新発想、「より高度なAIで対抗する」具体的方法とは?
TechTargetジャパン SNS
インフォメーション
注目情報をチェック
TechTargetジャパンをフォロー