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アスクル、ビッグデータ分析環境をオンプレミスからBigQueryに移行、朝9時前に前日の実績を参照

2021年12月21日(火)日川 佳三(IT Leaders編集部)

アスクル(東京都江東区)は2021年12月21日、ビッグデータ分析環境をオンプレミス環境からGoogle Cloud上のBigQueryへと移行した。これにより、3つの課題(データ容量、処理速度、データ鮮度)を解消した。鮮度については、2~3営業日前のデータまでしか見られなかったが、移行後は朝9時前に前日の実績を参照可能になった。

 アスクルは、ビッグデータ分析環境をオンプレミス環境からGoogle Cloud上のBigQueryへと移行した(図1)。これにより、3つの課題(データ容量、処理速度、データ鮮度)を解消した。移行後は、新たなデータを追加可能になった。ピーク時も、オフピークと同等のスピードが出るようになった。以前は2~3営業日前のデータまでしか見られなかったが、移行後は朝9時前に前日の実績を参照可能になった。

図1:アスクルは、ビッグデータ分析環境をGoogle Cloud上のBigQueryに集約して一元化した(出典:アスクル)図1:アスクルは、ビッグデータ分析環境をGoogle Cloud上のBigQueryに集約して一元化した(出典:アスクル)
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 同社は2013年から、ビッグデータ環境をオンプレミスで稼働させていた。抽出した分析データを、売上分析や販売促進施策に役立ててきた。しかし、「データが年々膨大化していき、キャパシティ(容量)が足りない」、「大人数で同時に分析ツールを使うと、スピードが遅い」、「2~3営業日前のデータまでしか見られない」といった課題が顕在化した。

 2019年2月、課題を解消すべく、全社のビジネスデータをすべてGoogle Cloudに集約する取り組みを開始した。今回、オンプレミスで稼働していた分析ツールの移行をもって、すべてのビジネスデータを集約し、ビッグデータ分析環境を一元化した。

 ビッグデータ環境一元化による効果は、図2の通りである。キャパシティの課題については、新しいビジネスデータを追加可能になった。分析処理スピードの課題については、ピーク時もオフピークと同等のスピードが出るようになった。データ鮮度の課題については、以前は2~3日前の実績をもとに施策や分析を行っていたが、一元化後は朝9時前に前日の実績を参照可能になった。

図2:ビッグデータ環境一元化による効果(出典:アスクル)図2:ビッグデータ環境一元化による効果(出典:アスクル)
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アスクル、ビッグデータ分析環境をオンプレミスからBigQueryに移行、朝9時前に前日の実績を参照アスクル(東京都江東区)は2021年12月21日、ビッグデータ分析環境をオンプレミス環境からGoogle Cloud上のBigQueryへと移行した。これにより、3つの課題(データ容量、処理速度、データ鮮度)を解消した。鮮度については、2~3営業日前のデータまでしか見られなかったが、移行後は朝9時前に前日の実績を参照可能になった。

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