#tc18 Expedia社での活用事例 – Tableau Conference 2018 at New Orleans

「カスタマーストーリー」を支えるツール特集

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#Tableau

yoshim

2018.10.25

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1.セッション概要

本セッションの概要は、下記の通りです。

＜セッションタイトル＞ Expedia | Big data self-service analytics with Tableau and AWS (エクスペディア社事例：TableauとAWSによる大規模なデータセルフサービス分析)</br/> ＜講師＞ Tad Buhman, Expedia

＜レベル＞ Advanced

＜セッション概要＞ As one of the thought leaders in Expedia's cloud migration, the Expedia Global Payments BI group architected, designed, and built a complete cloud data mart solution from the ground-up using the AWS stack and Tableau Online. In this session, we will discuss our technical architecture at a high level, and dive deeper into our methodology for transforming transaction level detail into a self-service reporting solution. (Expediaのクラウド移行のリーダーであるExpedia Global Payments BIグループは、AWSスタックとTableau Onlineを使用して、完全なクラウドデータマートソリューションを設計、設計、構築しました。このセッションでは、高度な技術アーキテクチャーについて議論し、トランザクションレベルの詳細をセルフサービスのレポートソリューションに変換する方法論について詳しく説明します。)

2.Guiding Principles(基本原則)

開発作業等を進める前に、まずは基本原則となる事柄を整理しています。以下から、セッションでの報告内容です。

トランザクションデータはセルフ分析に使える状態で格納されているとは限らず、

そのため、セルフ分析を推進するためには下記三点の対応が必要、とのことでした。

ファクトテーブルとVIEWを用意する
メトリックスを作成する（例えば、複雑で利用頻度が高そうなIF文のフィールドを、あらかじめ作成しておくようなイメージ）
データソースを管理する

また、レポーティングを推進するためには下記の3点が必要、とのことでした。いずれも、レポーティングする際に毎回０から開発する必要がない状態にすることが重要です。

パラメータに基づいたレポート
ピボット/チャートのビルダー
修正できるテンプレート

3.Platform

Expedia社では、どのような環境でTableauを利用しているのでしょうか。今回のセッションでは、「環境構成図」と「戦略」について語ってくれました。

3-1.環境構成図

ズバリ、下記のような構成図のようです。

画質が悪くてすいません。左の部分はオンプレや既存サーバからJsonファイルをS3に保管、真ん中の上部はRDS、DynamoからEMRで処理した結果をS3に保管、という流れです。そしてそれらのファイルを「AWS Data Pipeline」で処理し、その処理結果をRedshiftにCOPYして、TableauからRedshiftを参照する、という構成でした。 S3を中心として諸々のデータを集約し、集計の早いRedshiftを参照する、という綺麗な構成だと思います。

3-2.戦略

環境を要素ごとに分解し、重要度を明確にしています。 Expedia社では「どのような情報を提供するか」を最優先事項、「データをどのように加工・保管するか」をその次に重要な事項としていました。

また、環境全体を通して「シンプルであることを保つ」ことが必要だとも語っていました。

4.なぜファクトテーブルが必要なのか

Tableauを活用するためには、ファクトテーブルを作成する必要があります。これはトランザクションテーブルはそのままでは「セルフ分析に使える状態ではない」ためです。セッションでは、マスターテーブルとトランザクションテーブルを結合して、ファクトテーブルを作成する例で紹介していました。

5.Familiar Concepts

データを管理するための基本的なコンセプトについても報告していました。

矛盾がなく、わかりやすい名前をつける
ソートするために、ナンバリングしておく
フォルダー等を作成し、階層構造にしておく
メジャーを作成しておく

どれも基本的なことですが、これらを徹底すればデータ管理がかなりシンプルになりそうですね。メジャーの作成については、「同じような意味合いのメジャー」を「異なるユーザーが各々作成」してしまうと、「各人の作業時間が増えたり」、「人によって定義が異なること」に繋がるので、大変そうですが出来るだけ徹底したいところですね。