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

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

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:

・関連資料「AWSにビックデータ分析基盤を構築するべき理由と構築例」



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