「リアルタイム・データハブ」アーキテクチャ ビッグデータを蓄積しながら、 同時にリアルタイムに処理するプラットフォーム データの収集・複製・分岐 ①データの 複製・分岐 データの蓄積・保存 リアルタイムに加工 ? データの分析 BIツール ダッシュボード Excel SQL、JDBC、ODBC Saleforce API ③アドホック データマート作成 ②リアルタイム・デーマート作成 Copyright©2008-2015 KAMOME Engineering, Inc. All rights reserved. Tableau Motion Borad Jaspsersoft ④リアルタイム・モニタリング Pentaho その他のリアルタイム処理 他、BIツール ダッシュボード 0 GUSTの機能 ①データを複製・分岐し、リアルタイム処理 • 大量に発生するビッグデータを高速に複製・分岐し、 データの蓄積や、各種リアルタイム処理に投入 • ビッグデータの活用では、バッチ処理的な分析以外にも、リアルタイ ムで処理したいケースがあります。 • このようなケースでは、データ発生直後に高速にデータを複製・分岐 し、ビッグデータの蓄積を行いながら、同時に各種リアルタイム処理 にデータを投入する必要があります。 • GUSTは、ビッグデータを?????に格納しなが ら、様々なリアルタイム処理を実行します。 Copyright©2008-2015 KAMOME Engineering, Inc. All rights reserved. 1 GUSTの機能 ②リアルタイム・データマート作成 • ビッグデータの蓄積・保存と同時に、 リアルタイムでデータマートを作成 • 大量データ(ビッグデータ)は、その蓄積・保存にも多くの時間を要し ます。例えば、今日のマーケティング・データを蓄積し、分析用のデー タマートを作成し、実際に担当者が分析できるようになるまでに、通常 2~3営業日を要することになります。 • 分析担当者の「今日のデータは今日見たい」というニーズを実現するた めには、蓄積・保存と同時に、データマートを作成する必要があります。 • GUSTは、?????への蓄積・保存を 行いながら、同時にデータマートを作成します。 Copyright©2008-2015 KAMOME Engineering, Inc. All rights reserved. 2 GUSTの機能 ②リアルタイム・データマート作成 • Before • ETLツールを使って夜間バッチ処理。 • 今日のデータを使った分析が可能になるのは、数営業日後? • After • データを蓄積しながら、同時並行でデータマートを作成。 • 現時点までのデータを、いつでも取り出せ、すぐに分析できる。 Copyright©2008-2015 KAMOME Engineering, Inc. All rights reserved. 3 GUSTの機能 ③アドホック・データマート作成 • ビッグデータを、様々な確度から、 「トライ&エラー(=アドホック)」で分析 • ビッグデータから、価値のある情報を見つけ、ビジネスで活用するため には、統計的な手法ももちろん必要ですが、PDCAサイクルを短い期間 で回していくアプローチも必要です。 • 大量のデータ(ビッグデータ)から、従来のETLツール等を用いて分析 用のデータマートを作成するのは長い時間がかかり、PDCAサイクルを 短くするという戦略に合致しません。 • GUSTは、?????に格納されたデータを 高速でデータマートに変換。短時間でデータマート が作成でき、繰り返し何度も処理できます。 Copyright©2008-2015 KAMOME Engineering, Inc. All rights reserved. 4 GUSTの機能 ③アドホック・データマート作成 • Before • ETLツールを使って夜間バッチ処理。 • 例えば、新たな分析軸を追加したい場合、バッチ処理を修正してから、 データを再作成、再度夜間バッチ処理を実行する必要がある。 • 新たな分析軸を使って、実際に分析ができるのは数営業日(場合によっ ては数週間)後? • After • 新たな分析軸を追加するために、GUSTの設定を変更。 • 数十分程度(※)で、すぐに新たな分析軸を使って分析が可能。 ※データ量によって異なります。上記は数千万件程度のデータを想定しています。 Copyright©2008-2015 KAMOME Engineering, Inc. All rights reserved. 5 GUSTの機能 ④リアルタイム・モニタリング • ビッグデータの蓄積・保存と同時に、 リアルタイムでデータを監視 • 「大量のシステムログから、異常データを検知したい」、「システムへ の不正アタックや、不正な決済の実行などを、速やかに検知したい」、 といったニーズに対応するためには、データを蓄積・保存してから、分 析していたのでは間に合いません。データが発生した瞬間に、それをモ ニタリングし、異常値を検出、アラートする必要があります。 • また、消費者の行動をリアルタイムにモニタリングして、その場での クーポン発行・送付など、マーケティングに応用することも可能です。 • GUSTは、?????への蓄積・保存を行い ながら、同時にリアルタイムでデータを監視します。 Copyright©2008-2015 KAMOME Engineering, Inc. All rights reserved. 6 GUSTの機能 ④リアルタイム・モニタリング • GUSTが可能にすること 単純なログのフィルタリングだけでなく、 • • 1時間以内に、○○が何回出現したか • 1分間の平均値を計算して、平均が○○以上だったら といった、時間軸を考慮した条件設定が可能。 複数のログをリアルタイムに突き合わせて、 • • Aログが○○という条件に合致して、同時に(1時間以内に)Bログが△△という条件 に合致したら といった条件設定が可能。 Copyright©2008-2015 KAMOME Engineering, Inc. All rights reserved. 7 GUSTの機能 ④リアルタイム・モニタリング(ユースケース) • • 情報システムの予防保守 • システムの各種ログを収集。 • DBでxxというログが出たあと、5分以内にApacheでxxというログが出た ら、システムダウンの兆候なので、アラートを出す。もしくは自動リブートす る。 不正な機密情報へのアクセスを検知 • 各種システムの認証ログ、アクセスログ、入館等のカードリーダーのログ、 WAFのログ、全PCの操作ログを収集。 • カードリーダーの情報で、オフィスに入館していない人が、社内からログイン して重要な情報にアクセスしようとしていたら、アラートする。 • 大量の個人情報をダウンロードした後、PCから当該ファイルをUSB等にコピ- したり、ネットワークで転送していたら、アラート。 Copyright©2008-2015 KAMOME Engineering, Inc. All rights reserved. 8 GUSTの機能 ④リアルタイム・モニタリング(ユースケース) • • 行動履歴からのクーポン発行(又は観光案内) • 店舗Webサイト(又は観光サイト)のログと、スマートフォン内のアプリログ (位置情報)とを収集する。 • 店舗Webサイト(又は観光サイト)に訪問した人が、その店舗(その観光地) の近くまで来たら、即座にクーポン(観光情報、お土産情報)を発行する。 自宅の防犯 • 玄関ドアや窓の開閉、電気や照明のログ、家族の位置情報などの情報を収集。 • 家族が外出中にも関わらず、ドアの開閉や電気の使用があった場合や、普段と 異なる利用パターン(※)が検知された場合に、セキュリティ会社に通報。 ※「普段と異なる利用パターン」を見つけるには、別途ビッグデータ分析が必要。 Copyright©2008-2015 KAMOME Engineering, Inc. All rights reserved. 9
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