ビッグデータを取り扱う際の3つ「困った」とは何か

  • ☑複雑化・膨大化したデータを十分に活用できていない
  • ☑データ量の急増により既存システムが力不足に陥る
  • ☑ネット時代では素早い対応が不可欠。データが増えても時間はかけられない

複雑かつ膨大なデータを分析する際に生じる「困った」。
これらを解決する手段はこちら

35万人/日のユーザーに対してきめ細やかなサービスを提供するための分析を実現するには

日本航空株式会社（以下JAL）では、国内線・国際線の航空券、パッケージツアー、ホテル・レンタカーなど、様々なサービスや商品をWeb上で提供するサービスを展開している。訪問者数は、ユニークユーザー数で1日約35万人、月間のページビュー数では2億を超える。

当然、これだけの訪問数があれば訪問履歴として集まるデータの種類や数も膨大なものとなる。だが、あまりにも急激に伸びたこともあり、せっかく収集したにも関わらず十分に活用できていないデータが存在していた。また既存のシステムでは、サービスの広がりにより複雑化・膨大化したデータに対応することは困難な状況だった。

詳細はPDF資料でご覧ください。⇒PDFダウンロードはこちらをクリック

新たなシステムの決め手となった4つの選定ポイント

同社はWebをお客さまに接する現場の最前線と位置づけている。よりきめ細やかなサービスを提供するためとして、2010年の12月にWeb販売部の中に「1 to 1マーケティンググループ」を立ち上げ、データ分析・活用を行う人員を強化。さらに2011年10月にはWebサイトを通じて日々生成されるビッグデータを蓄積・分析するためのログデータの収集システムを、そして同年12月には収集したビッグデータを分析するためのツールとして日本IBMの「SPSS Modeler」を導入した。なお、同社が分析ツールを選定する際にポイントとしてものは以下の4つである。

  1. ビッグデータを高速に分析することができるか
  2. 操作が容易であるか
  3. さまざまな分析方法が標準で装備されているか
  4. 採用実績が多いこと

同社が、何故このような選定ポイントを挙げたのか。また、システムが導入された結果、どのような効果がもたらされたのか。それらの詳細については、以下よりダウンロードできるホワイトペーパーに記載されている。
膨大な訪問履歴をどのように活かすべきか。またそのためには何をすればいいのか。そのヒントを掴んでいただければ幸いである。


＜ 詳細はホワイトペーパーで配布中 ⇒ ダウンロードはこちら ＞
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