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2021年12月21日(火)日川 佳三（IT Leaders編集部）

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　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）
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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）
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