Amazon Web Services ブログ

Category: AWS Glue

ジオテクノロジーズ株式会社の位置情報データレイクにおけるAWSの活用

こんにちは、ソリューションアーキテクトの齋藤です。本稿では、ジオテクノロジーズ株式会社 デジタル本部 ビッグデータ&アナリティクスG マネージャー 加瀬氏と共同でAWSサービスを活用したジオテクノロジーズの位置情報データレイクの取り組みについてご紹介します。 ジオテクノロジーズ株式会社について カーナビ向けのデジタル地図データ提供から事業を開始したジオテクノロジーズ(旧社名:インクリメントP)株式会社は、1995 年に PC 向けの地図ソフト『MapFan』を提供開始。その後、地図検索サイトを展開するなど、個人から法人までさまざまなデジタル地図サービスを提供しています。2020 年 10 月からは移動するとポイントが貯まるアプリ『トリマ』を提供し、2022 年 3 月末現在で 850 万ダウンロードを獲得するなど注目を集めています。 同社は、精度や鮮度の高い地図データだけではなく、交通情報の生成・予測といった顧客にとって価値のある位置情報サービスを提供することを目指しています。そのためには、所有する様々な地図に関するデータを掛け合わせることが必要になります。 位置情報データレイクのコンセプト

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【開催報告&資料公開】AWS Media Seminar 2022 Q1 – データによるビジネス革新

はじめに 2022年3月10日、メディア関連企業における AWS Analytics サービス活用のベストプラクティスを紹介するイベント「 AWS Media Seminar 2022 Q1 – データによるビジネス革新」を開催いたしました。外部の調査会社による CIO 向けアンケートの結果でも、投資を増やしているテクノロジー分野の第1位が「ビジネスインテリジェンスまたはデータ分析ソリューション」となっている昨今、ビジネスの拡大、推進にデータ活用が不可欠となっております。そこで、本セミナーでは、 AWS Analytics サービスを活用したデータによるビジネス革新を実現されてるメディア関連企業のお客さまをお招きし、ベストプラクティスを共有いただきました。また、 AWS Analytics チームから、事業サイド (Line of Business) の方々にお役立ていただける AWS Analytics の最新アップデートもご紹介いたしました。 セミナーのアジェンダ: アマゾンウェブサービス (AWS) ジャパン : データ活用のベストプラクティスと、それを支える AWS アナリティクスサービス スカパー JSAT 株式会社様:データドリブンを推進させる Amazon QuickSight の活用 株式会社ブックリスタ様:電子書籍ストアにおけるデータウェアハウスの利活用と Amazon Redshift ML を使ったビジネス施策への取り組み 株式会社 CARTA HOLDINGS 様:まだレポーティング業務で疲弊してるの? 資料のダウンロードリンク

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クイックサービスレストラン店舗の1ヶ月間の主要指標をまとめたもの。配達と非配達(店内とドライブスルー)のすべて注文を時間、注文、配達パートナー、場所などによってセグメント化されたハイレベルなKPIで表示。ドリルダウンにより、全店舗または1店舗のみの可変属性表示が可能。

フードデリバリーの普及により、レストランのデータインサイトに対するニーズが高まっている

これはカスタムデータ、アナリティクス、クラウドソリューションを専門とするAWS Select Tier Consulting PartnerであるWavicleからの指摘である。 “外食は楽しい” 数十年前の懐かしいキャッチフレーズを覚えている人も、そうでない人もいるかもしれません。21 世紀の現代では、このキャッチフレーズに続く言葉があります。”イートインは楽しい”です。自宅でも、オフィスでも、キャンパスでも、あるいはその間のどこかで、ますます多くの人が、オンラインやモバイルアプリで利用できる無数のフードデリバリーの選択肢を活用し、イートインを選ぶようになっているのです。

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AWS 上にデータレイクを構築し分析する方法を AWS エキスパートと一緒に1日で学びませんか?

この記事は、2021年3月30日に Kumar Kumaraguruparan によって投稿された Spend a day with AWS experts, and learn how to build a data lake を翻訳したものです。 データ分析・活用になぜデータレイクが必要なのでしょうか? IDC によると、今後3年間で、過去30年間を合わせたよりも多くのデータが生成されるという調査結果があることをご存知でしょうか?デジタル化した社会ではこれまで以上に多くのデータが作成され、ソーシャルメディアや各種 IoT センサーなど、多くのソースから流れてくるリアルタイムのデータが生成されています。さらに、データは、顧客の注文記録のような従来のリレーショナルデータベースで管理できるような構造化されたものから、テキスト、画像、ビデオのような従来のリレーショナルデータベースでは管理できない非構造化されたものまで、さまざまな形態があります。

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Amazon Athena を使用して AWS Cost and Usage Report をクエリする

AWS Cost and Usage Report には、お客様のコストと使用状況に関する包括的な情報が含まれています。Amazon Athena を使って AWS Cost and Usage Report のデータソースに問い合わせることで、迅速に価値を引き出すことができます。

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Amazon SageMaker、AWS Glue DataBrew、SAP S/4HANAで継続学習型機械学習パイプラインを構築する

機械学習は、デジタルトランスフォーメーションの中核的な役割を担うようになってきています。企業が大規模なパターンを認識し、顧客体験を向上する斬新な方法を見つけ業務を効率化したり、競争の激しい市場でビジネスを成功に導くことが出来ます。実際には、機械学習に基づくアーキテクチャを構築する際には、データを理解し、データセットを正しく理解するための課題を克服し、継続的なフィードバックループによってモデルの精度を維持する必要があります。このブログ記事では、SAP S/4HANAシステムとAmazon SageMaker間のエンドツーエンドの統合を、AWSの実質的に無制限のキャパシティを活用して高速なフィードバックループで構築する方法を説明します。

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小売業におけるアダプティブ分析: 顧客の行動とエンゲージメントに影響を与える

小売業界において、日常業務におけるデータの重要性に異論のある方はいないでしょう。バッチレポートから意思決定支援、ビジネスインテリジェンスシステムまで、小売の意思決定における運用データの進化は非常に多岐にわたります。今日、アダプティブ分析プラットフォームは、小売業者が次のことができるよう、業界のイノベーションを推進しています。 ビジネスにおける重要なシグナルを検出します。 これらのシグナルの現在の意味と将来の予測を導き出します。 データドリブンな顧客、製品、マーケティング戦略で対応します。 しかし、アダプティブ分析プラットフォームを構築するためには、小売業の経営者が直面する多くの戦略的課題があります。例えば、急速に変化する買い物客の影響や行動のトリガー、人口動態の変化、COVID-19 などの世代別市場レベルの影響、主要な経済圏の景気低迷といった課題や、お客様対応とオペレーション業務を効果的に行うために、予測に基づいた洞察が求められる小売業の職種が一層増えていることなどが挙げられます。

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小売業のオペレーションを効率化する 7 つのスマートストア戦略

小売業界では、消費者行動の劇的な変化、商品構成の大幅な変更、オンライン注文の大幅な増加に取り組んでいますが、革新的な企業は、このような市場の変化に対応するために、テクノロジーを駆使したカスタマーエクスペリエンスの取り組みを進めています。私たちは、こうした取り組みを心から称賛します。 しかしながらそれでは十分ではありません。 小売企業は、店舗のバックオフィス業務にも注力し、自動化、効率化、コスト削減を図らなければなりません。なぜなら、これらの要素は、顧客対応と財務の健全性に不可欠だからです。従業員や内部プロセスを無視して、顧客体験のテクノロジーへの投資を行っても、意図したとおりの効果は得られないでしょう。

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Amazon Athena と AWS CloudTrail を使用したAWS Config Rules 利用料の見積もり

AWS Config  は、AWSリソースがあるべき設定状態に準拠しているかを監査するサービスです。記録された設定項目の数と 1 か月あたりのリソースごとに行われる AWS Config Rules の評価件数に基づいて課金されます。 この記事では、Amazon Athena を使用して AWS CloudTrail ログをクエリし、AWS Config Rules 評価の詳細な請求内訳を確認する方法をご紹介します。請求の内訳を把握することで月額コストに最も寄与しているルールを特定することができれば、特定のルールの実行頻度を減らしてコストを抑えるといったコスト最適化施策を講じることができます。なお、この記事ではAWS Configの設定項目の確認については触れていません。詳細については、ブログ記事「Identifying resources with the most configuration changes using AWS Config」を参照してください。

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AWS Glue カスタムブループリントを使ってデータ統合パイプライン開発を簡単にする

本記事はAmazon Web Services, big data architect である Noritaka Sekiyama 、 software development engineer である Keerthi Chadalavada および Global Business Development Manager である Shiv Narayanan によって投稿されたものです。   多くの組織は、データウェアハウス、データレイクおよびレイクハウスのデータ統合パイプライン開発や維持に膨大な時間を費やしています。データエンジニアリングチームは、データ量の増加にしたがって、ビジネスチームからの新たな要求への対応に苦労するようになります。それらの要求の多くは、様々なチームから来るものですが、互いに類似しています。例えば、ソースシステムからデータレイクへの生データの取り込み、特定のキーによるデータのパーティショニング、データレイクからリレーショナルデータベースへのデータの書き込み、欠損値に対してのデフォルト値の割当などです。これらの要求に対応するため、データエンジニアは、開発環境でパイプラインを変更し、テストし、本番環境へデプロイすることになります。この冗長なプロセスは、エラーを生み出しやすく、時間がかかる原因になっています。 データエンジニアは、パイプライン開発の複雑さを抽象化することによって、ビジネスアナリスト、データアナリスト、データサイエンティストのような非データエンジニアにもセルフサービス方式によって運用できるようにする手法を必要としています。この記事では、再利用可能な AWS Glue ワークフローを構築・共有するためのフレームワークである、 AWS Glue カスタムブループリントをご紹介します。

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