CASE STUDY
AWS上にデータレイクを構築し、すべてのデータをユーザー部門自身で分析できるように
課題
- 課題 1
- 分析対象データの期間と粒度を揃えて分析できていなかった
- 課題 2
- 新たな分析は、データの蓄積からシステム部門に依頼しなければならなかった
- 課題 3
- 新たなビジネス発掘のために社内のデータを探索したいが、どのようなデータがあるのか分からなかった
AWSによる解決策
- Amazon S3をデータレイクとして採用し、各システムのデータを捨てずに全て蓄積した。
- Amazon Athenaを使用してデータレイクのデータをSQLで直接参照し、さらにQlik Sense（BI）で可視化／分析した。
- データレイクには最低限の整形のみを行った生データを保存し、AWS Lake Formationで蓄積されたデータのデータカタログを構築した。
導入効果
- これまでよりも長期間のデータを分析でき、新たな発見を得られるようになった。
- データレイクとデータカタログによって源泉データが一元管理されているため、新しい分析要件に対して柔軟に対応できるようになった。
- アシストから提供したデータレイク構築スタートアップ支援により、自分達でスムーズにデータレイクの構築と運用を推進できるようになった。
システム概要図
BEFORE
AFTER
データレイク関連情報
・AWSデータレイク構築スタートアップ支援の事例ニュースリリース
・関連資料：
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