Introduction example事例：東京急行電鉄 様

DWHのリプレース、既存ツールのサポート終了により、BIツールも移行が必須に

東急グループでは東急電鉄やグループ各社、加盟店で利用できるポイントサービス「TOKYU POINT」を展開しています。このポイントサービスの顧客情報や利用履歴などのデータを管理するDWHは10年前に導入したもので、ハードウェア老朽化が課題となっていました。また、DWHのデータを抽出・加工するETL/BIツールは、業務システムを補助するサブシステムとして利用していましたが、日本国内でのサポート終了が発表されており、DWHとあわせてBIツールも移行を決断。
東急電鉄としてクラウドファーストを掲げていることもあり、オンプレミスから脱却し、クラウド化を念頭に検討を進めることとなりました。

江川 琢雄 氏
東京急行電鉄株式会社
生活サービス事業部
メディア・マーケティング部
主査

「Amazon RedShift」対応、業務の確実な移行、既存BIツールの問題点改善が課題

まずDWHについて複数のクラウドサービスを検討しましたが、機能の進化が早く、構築・運用のコストも抑制できることからAmazon RedShift（以下、RedShift）の採用を決め、BIツールもRedShift対応が必須条件となりました。BIツールというと高度な統計や分析のイメージがありますが、社内の業務を徹底的に整理したところ、DWHからデータを抽出し、ボーナスポイントを算出するといった一般的な業務に利用しているケースが大半でした。これらの業務をスムーズに移行することを重視し、高度な分析機能ではなく、シンプルかつ手軽にDWHのデータを見られることを軸に選定を進めたのです。
また、既存BIツールは一般利用者が使い方に慣れるまでに時間がかかっていました。集合研修をおこなったこともありましたがなかなか浸透せず、おのずとシステム部門など一部の社員しか使用しない状況が続いてました。新しいツールではこれらも社員が自分でできるようにしたいという狙いもあり、使いやすさも重視しました。

「RedShift」対応もクリア。シンプルで使いやすい「軽技Web」を採用

「軽技Web」はシンプルな機能をリーズナブルに利用できる点を高く評価していました。豊富な機能を持つほかの製品も検討しましたが、今回の用途は「軽技Web」のシンプルさが最もマッチすると考えたのです。RedShift対応も富士電機に問い合わせたところ、問題ないと回答いただき、ほぼ「軽技Web」一択で導入が決まりました。
既存ツールの機能や業務内容を精査し、標準機能として100ほどのクエリ（検索条件）を「軽技Web」に移行しました。シンプルでわかりやすいため、使い方もすぐに習得できましたし、既存ツール独自の機能など複雑なクエリでもSQLダイレクト実行を利用することでクリアでき、「軽技Web」のおかげで移行作業も効率的に進めることができました。

遠藤 稔幸 氏
東急テックソリューションズ株式会社
開発ソリューション事業部
マネージャー

これまで5～10日かかっていたデータ提供が、リアルタイムで確認できるように

リリース後もユーザからの要望にあわせて新たな機能や条件を追加し、3ヵ月で800近くまでクエリ数が増えています。例えば、一定期間における店舗別のポイント付与数集計機能もその一つ。以前は施設の販促担当者から営業担当経由で依頼を受け、データ提供まで5～10日かかっていましたが、「軽技Web」導入により、いつでも好きなタイミングでデータを出せるようになりました。新たに作成した機能の例としては、買いまわり分析データのExcel出力機能です。販促担当者は、期間や店舗を自由に指定し、様々な視点で分析を行います。これにより、顧客動線の把握、効率的なDM発信を実現しています。
また、マーケティングや販促の担当者は、普段から様々なデータを見て自らの感覚を磨くことが重要です。ユーザ自身で条件や切り口を設定できる「軽技Web」は大きな効果を上げています。

小笠原 弘二 氏
東急テックソリューションズ株式会社
開発ソリューション事業部

リテール分野に続き、交通関連のデータも集約

これまではシステムごとにデータが分散していたため、ユーザが望む状態でデータを抽出するには手間も時間もかかっていました。また、加盟店の担当者が自施設のデータを参照したくても、直接見ることはできませんでした。「RedShift」と「軽技Web」の導入により、全てのデータを串刺しで見れる上、加盟店も直接ツールを利用できるようになりました。
今回のリプレースではスーパーなどリテール分野のデータを集約しましたが、次は鉄道など交通関連のデータも同じDWHに集約すべく開発を進めている最中です。「軽技Web」と「RedShift」のソリューションは大量のデータでも遅延なくスピーディーに見ることができ、今後ビッグデータ活用を進めるにあたっても頼もしい存在です。