クラウドBIの導入効果はダイソーがクラウドBI「Amazon QuickSight」へ移行 “重い”BIはどう変わったのか

オンプレミスで運用するBIツールのデータ処理スピードが遅く、十分なデータを取り込むことができないという課題を抱えていた大創産業。解決のために、同社はBIツールのインフラをAWSへ移行した。

[上田 奈々絵，TechTargetジャパン]

大創産業　丸本 健二郎氏

　100円ショップ「ザ・ダイソー」を展開する大創産業は、2018年にAmazon Web Services（AWS）のクラウド形式のビジネスインテリジェンス（BI）サービス（以下、クラウドBI）である「Amazon QuickSight」を導入した。自社で管理する物理サーバ（以下、オンプレミスサーバ）で運用していたBIツールからQuickSightへの移行について、同社情報システム部の丸本 健二郎氏の話を基に紹介する。

　大創産業は現在、国内外に5000店舗以上を展開しており、約7万種類の商品を販売している。QuickSightの導入前、同社はこれらの商品の在庫や売り上げなどのデータをオンプレミスサーバに保管し、BIツールに取り込んでいた。

　オンプレミスのBIツールが抱えていた課題は、処理スピードが遅いため、取り込めるデータ量を制限せざるを得なかったことだ。例えば在庫データについては「1日分しかBIツールで保持することができなかった」と丸本氏は話す。1週間分や土日の在庫データをまとめて利用したい場合は、担当者が各自でデータを格納していたサーバから抽出し、CSV形式に加工して確認しなければならなかった。

併せて読みたいお薦め記事

企業はBIをどう活用しているのか

• 三菱重工航空エンジンはTableauでどのようにIT部門の負担を減らしたか
• Airbnbが実践するBIベストプラクティスは使いやすさファースト

主要BI製品を比較

• 「Tableau」と「Qlik Sense」の違いを比較　両製品がますます似通ってきた？
• 徹底比較：セルフサービスBI、「Tableau」「Power BI」「Qlik Sense」の違いとは？

　データを保持していたオンプレミスサーバは冗長化されていなかったため、データ量の増加に合わせたスケールアップがしづらく、耐久性が十分でないことも問題だった。サーバの電源が壊れ、1カ月間BIツールが使用できないことがあったという。

導入システムの見直しで運用コストを年間1900万円から300万円に