データを可視化して、効率的な運用を行う〜テックブログが公開されました〜

こんにちは、広報の坂井です。

4月17日(月)、VASILY テックブログが公開されました。『VASILYにおけるBigQuery + Tableau活用例』、担当は、データサイエンティストの後藤です!

tech.vasily.jp

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それでは、今回も非エンジニア向けに分かりやすく解説してもらいましょう!


 ー 今回の記事は「BigQuery」と「Tableau」の活用ということですが、まずは「BigQuery」について教えていただけますか?

BigQueryとは、Google Cloud Platformが提供するビッグデータ解析サービスです。

VASILYでは、ファッションアイテムの詳細データやユーザーの行動履歴など、ファッションに関する膨大なデータを保有しているので、サイズの大きなデータを処理するための分析基盤が必要不可欠になります。

VASILYでは、膨大なデータを短時間で集計・分析できる計算能力を安価で提供しているサービスとしてBigQueryを利用しています。

 

では、「Tableau」とは?

「Tableau」とは、様々な形式のデータソースから必要なデータを抽出し、簡単な操作のみで、データの集計・可視化・共有が素早く行えるツールです。

VASILYでは、データサイエンティストがTableau Desktopでダッシュボードを作るだけでなく、すべての職種がブラウザ上でダッシュボードを閲覧できるようにTableau Serverも合わせて使っています。

 

 

全社員がいつでも必要なデータを閲覧できるようになっているのは、とても便利で助かっています!「BigQuery + Tableau」の活用例が具体的にどんなものか、教えていただけますか?

はい、データの集計や共有、KPIの監視などができることはもちろんのこと、ブログでは以下のような活用例を紹介しました。

  • データのスライシング
  • BigQueryの課金状況の可視化
  • アクセス数の分布

まず、「データのスライシング」ですが、これは様々な切り口のあるデータを、特定の切り口を指定して見る方法です。例えば、「様々なファッションスタイルがある中で、ガーリーが好きな人の情報だけを集めて分析する」というのも、これに当たります。

次に「BigQueryの課金状況の可視化」ですが、データを抽出する度に発生するBigQueryの課金額をを可視化することで、無駄を見つけコストカットしています。

「アクセス数の分布」は、アクセスあたりの利益を色の濃度にして可視化したものです。このダッシュボードにより、各コンテンツがアクセスの規模に対しどのくらい効率的に利益を生み出しているかを知ることができます。現状の問題点や次の打ち手を考えるきっかけとなるダッシュボードなので重宝しています。

 

なるほど。考え抜かれて運用されているんですね!

はい、VASLYではこのようなダッシュボードが200以上作られ、刻々と変化する重要な指標を把握できるようになっています。

データサイエンティスト以外でも使いやすいダッシュボードを作ることで「このデータが見たい」という依頼も減り、結果的に負担も減っています。

Tableauは、ただ便利なだけでなく、データを積極的に活用しようという会社の文化を広める役割も果たしているかもしれませんね。

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 ありがとうございました!

VASILYでは、データサイエンティストやエンジニアだけでなく、社員全員がデータを活用しながら日々の業務を行っています。あなたも、ビッグデータを活用した新サービスの開発・提供に関わってみませんか?

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