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：事例から学ぶ失敗しないシステム構築方法

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。