事例|GCP・Alteryxをフル活用したデータ分析基盤構築(DMP・MA)

Alteryxの活用事例を紹介いたします。

弊社(Alteryx正規代理店 LHit)にて、下記プロダクトを構築させていただきました。
1つのクライアント様で全てのプロダクトを構築しておりますので、ご説明が長くなってしまいますが、1ブログに収めさせていただきました。

最後まで読んでいただけると幸いです。

構築プロダクト概要

  • BigQueryを活用したリアルタイム性の高いレコメンドエンジン構築
  • GCP(Google Cloud Platform)、GCE(Google Compute Engine)、Cloud SQL for PostgreSQLを活用したプライベートDMP構築
  • プライベートDMPとMA(マーケティングオートメーション)の連携によりシナリオベース配信を自動化
  • Alteryxをデータ分析プラットフォーム(分析基盤)の中心に配置したオペレーションを実現

プロダクト構成について

GCP(Google Cloud Platform)とAlteryxの連携によるシステム構築

    • ① BigQueryの“streaming export”設定をすることで、リアルタイム性を向上させた。分析エンジニアはBigQueryを直接操作できる環境を用意
    • ② GCE(Google Compute Engine)では、初めて訪問したユーザーに対して1.5時間未満でオススメ表示(レコメンド)するレコメンドエンジン構築
      → BigQueryの”streaming export”設定と高速性のため実現が可能だった

また、GCEでは、Bqの日別データを一次集計&加工を行い、③Cloud SQLに格納する役割も担っている

  • ③ Cloud SQL & Cloud Storageでは、データ分析ツールAlteryxのIn-DB(高速化処理)を活用し、プライベートDMPを構築。プライベートDMPの変数はユーザーとの接触のシナリオに役立つ変数を構築。
  • ④ AlteryxをCloud SQL、プライベートDMPと接続することで非エンジニア(アナリスト)でもSQLを記載しなくてもビックデータ解析ができるデータ分析基盤を構築

Alteryxの活用部分

基礎俯瞰(レコメンドエンジン設計パート)

意味のあるレコメンドエンジンを構築する場合、ユーザーの行動に対し、仮説を立て、集計・分析することが必要となる。
Alteryxは、基礎俯瞰を行う際、ミスを極力少なく、スピーディに処理を実施できる。

プライベートDMP構築(DMP変数作成パート)

プライベートDMPでは、ユーザー行動のシナリオに合わせ100以上の変数を用意している。
Alteryxは、データブレンディング(加工(結合)・集計・変数作成)に必要な処理が用意されているため、コーディングを書くよりも10分の1程度(*1)の期間で変数作成が可能となる。
*1.コーディング速度には個人差があるため、参考値となります。

シナリオ設計(仮説・検証パート)

プライベートDMPを構築しただけでは、効果は出せない。 ユーザーの行動に合わせたシナリオの仮説を立て、検証する必要がある。
Alteryxでは、幾つものインプットデータに接続(*2)できるため、効率よくシナリオの仮説・検証を行うことができる。
*2.今回の構築では、BigQuery、Cloud SQL for PostgreSQL、Oracle、Excelに接続

ビックデータ解析・分析

BigQueryデータ、MA(マーケティングオートメーション)データ、プライベートDMPなど幾つものデータソースにアナリスト(非エンジニア)が扱える必要がある。
Alteryxでは、エンジニアに頼むことなく、データソースに接続できるため、余計な工数が発生せず、アナリストチーム内でビックデータ解析・分析を行うことができる。

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