「ビッグデータ」という言葉も耳に馴染み、データを活用して売上向上やコスト削減に役立てられている事例も増えてきました。データ活用、分析において、エクセルでの解析を実施している方も多いのではないでしょうか。

　しかし、「解析対象のデータソースが拡大していき、さらに複雑な分析を実施するにつれ、エクセルでの分析では限界を感じている。」という声をよく聞きます。そうなると、データソースのシステム化や解析ソフト導入の検討が開始されますが、エクセルから始めた業務であるため、予算取得が難しい。といった意見も多く、せっかくの宝の山をみすみす手放す…という話も聞こえてきます。

　今まではこうしたデータ解析のシステムの構築に膨大なコストがかかり、よほどの大企業でないと導入が難しい状況でした。現在は、「クラウドの活用」×「安価で高品質なデータ解析ソリューションの登場」により中小企業でも手軽に「ビッグデータ」を活用できる時代になっています。

　そこで、今年こそは、エクセルでのデータ分析業務から脱却し、クラウドで「ビッグデータ」解析をはじめたい！！と検討されている方に、AWSの「Amazon Redshift」×「Tableau」の最強コンビをご紹介したいと思います。

1. Tableau（タブロー）とは？

　ビッグデータを活用するとなると、専門知識を有するデータサイエンティストの手を借りないと難しいと思っている方も多いと思いますが、Tableau（タブロー）を使うと専門知識がないマーケティング部門等のユーザでも簡単なデータ分析ができるようになります。また、低価格で小さくすぐに始められるため、多額の初期投資の稟議を通す苦労もありません。

1-1. Tableauのデータビジュアライゼーション技術

　データビジュアライゼーションとは、「視覚」へ強力にアピールするTableau独自の情報活用技術です。つまりお絵かきの様な感覚で、誰でも簡単に必要な要点を、適切に分かり易く表現することが可能です。

1-2. 優れた操作性と豊富なビジュアル表現

　Tableauは直感的なドラッグ&ドロップ操作のみで利用可能です。また、単純にグラフを用いるだけでなく、「色」「サイズ」「形状」なども用いてデータを分かり易く表現することができるため、データに潜む課題やインパクトをもたらすデータを一目で識別することが可能です。

　Tableauは、低価格で開始することができるため、データ分析の閾値はだいぶ下がりました。ここで問題になってくるのが、データソースの保管場所です。

　これまでは、データを保管するのに高価なデータウェアハウス基盤を購入する必要がありました。これではせっかく解析ソフトが安くても、基盤の投資にお金がかかるということになってしまい本末転倒です。

　そこで、おすすめなのがAmazon Redshiftです。

2. Amazon Redshiftとは？

　Amazon Redshift はクラウド型のデータウェアハウス（DWH）です。多くのデータウェアハウス製品と違い、初期費用不要で大量のデータを高速かつ効率よく分析できるようになります。

2-1. 大幅なコスト削減

　Amazon Redshiftで特徴的なのはそのコストで従来のソリューションの 1/10 以下で利用することが可能です。クラウド型のためハードウェアの調達は不要です。初期費用を最小限に抑えて開始することができます。

　まずは小規模に1 時間あたりわずか 0.25 US ドルから始めることができるため、同じくスモールスタートが可能なTableauとの親和性が高いデータウェアハウスです。

　もしデータ量が増加した場合でも年間 1 テラバイトあたり 1,000 USD の費用でペタバイト規模にスケールアウトすることができます。

2-2. Amazon Redshiftもマネージドサービスで提供

　Amazon Redshift は他のAWSサービスと同様、フルマネージドで提供されています。

　通常、相当な労力を必要とするデータウェアハウスの管理、モニタリング、スケーリングなど、一般的な管理作業の大半を簡単に自動化できるため、ユーザはデータの解析とビジネスに専念できます。

2-3. Redshiftのアーキテクチャ

　高パフォーマンスのローカルディスク、および超並列クエリ実行を使用して、ペタバイト単位の構造化データに対して複雑な分析クエリを数秒で実行することが可能です。

　パフォーマンスが足りない、そんなときはノードを追加することでパフォーマンスの増強が可能なのもうれしいですね。

3. 導入事例

　それでは事例を1つご紹介します。

　このシステムは、データセンターとAWSをWAN網で接続し既存データセンターに設置しているシステムとRedshiftが連動してデータの分析を実行しています。「Tableau」 × 「Amazon Redshift」のメリットを生かし、スモールスタートで導入しました。

　現在は順調に解析対象のデータ量が増加しており、初期導入時よりスケールアウトしています。 また、営業時間外はRedshiftを停止させているため、フルタイムでRedshiftを利用した場合と比べ、半額程度まで利用料を抑えることが出来ています。 いずれもクラウドの特性を活かしており、価格メリットを見出した事例になります。

まとめ

　本記事では「ビッグデータ」を活用するための最強コンビ　「Tableau」×「Amazon Redshift」をご紹介させていただきました。

　「Tableau」×「Amazon Redshift」は「安くて」（スモールスタート、従量課金）「早くて」（高性能のディスク、複数クエリの実行）「楽」（セルフサービスポータル、マネージド提供）の三拍子そろったソリューションです。

　CTCは、データウェアハウス及びビジネスインテリジェンスの専門組織と、AWSエキスパートの支援により「Tableau」×「Amazon Redshift」の提案・導入活動を推進しております。

　みなさんも是非データを活用して、売上向上やコスト削減に役立てられてはいかがでしょうか。

　APN プレミアコンサルティングパートナーの伊藤忠テクノソリューションズ株式会社 (以下、CTC) は AWS のコンサルティング、設計、構築・運用までをワンストップでサポートするサービス『CUVIConAWS』をご提供しています。Redshiftの以外のAWS の導入にあたってのご相談は、下記の問い合わせよりご連絡ください。