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『MAGELLAN BLOCKS』を使って BigQuery を使い倒す!| Google Cloud INSIDE Games & Apps: Online
1.
Confidential 『MAGELLAN BLOCKS』を使って BigQuery
を使い倒す! 2020 年 09 月 09 日 株式会社グルーヴノーツ
2.
Confidential Agenda ● 会社紹介・自己紹介 ● BigQuery
をもっと自由に! ● 事例 1 ● 事例 2 ● デモ 2
3.
Confidential 3 会社紹介・自己紹介
4.
Confidential © 2018 based in
Fukuoka Business MAGELLAN BLOCKS TECH PARK 福岡本社 福岡県福岡市中央区今泉 1丁目19番22号 天神CLASS 3F 東京オフィス 東京都千代田区大手町 1-9-2 大手町フィナンシャルシティグランキューブ 3F Global Business Hub Tokyo BD Office Address
5.
予測 組合せ 最適化 Data 分析 機械学習による 高精度な予測 量子コンピュータによる 高速・高精度な最適解 データレイクの構築、 データ活用支援 事業の領域
6.
Confidential 6 自己紹介 ● 名前: なかむら さとる ● 所属: 株式会社グルーヴノーツ ●
仕事内容: 企業のデータ活用や BigQuery での DWH 構築のお手伝い ● その他: Google Developers Expert (Google Cloud Platform) ビッグデータを専門としたコミュニティの運営
7.
Confidential 7 BigQuery をもっと自由に!
8.
Confidential データ提供基盤既存システム 一般的な仕組み 8 Cloud Storage BigQuery BigQuery Data Studio
9.
Confidential 一般的な仕組み 9 データ提供基盤既存システム Cloud Storage BigQuery BigQuery Data Studio
10.
Confidential データ提供基盤既存システム Cloud Storage BigQuery BigQuery Data Studio これが 10 天気の情報 使いたい
11.
Confidential データ提供基盤既存システム Cloud Storage BigQuery BigQuery Data Studio こうなって 11 天気の情報 使いたい Adsのデータ 入れたい
12.
Confidential データ提供基盤既存システム Cloud Storage BigQuery BigQuery Data Studio こうなって 12 天気の情報 使いたい メーカーから もらった商品 情報 Adsのデータ 入れたい
13.
Confidential DataStudio データ提供基盤既存システム Cloud Storage BigQuery BigQuery こうなる 13 天気の情報 使いたい Adsのデータ 入れたい メーカーから もらった商品 情報 使ってる Excelのデー タ 他社からも らったデータ 国勢調査の データも入れ たい tweetと組み 合わせたい おれの推しの 売れ方みた い ムリ! 納期は 明日!
14.
Confidential データ提供基盤既存システム Cloud Storage BigQuery BigQuery Data Studio こうなると? 14 出すの遅い 好き勝手 いいやがって 文句ばっか
15.
Confidential さてさて。。。。 15 とはいえ、せっかくの BigQuery だし、みんなに 使ってもらいたい。。。。
16.
Confidential 課題と BigQuery のいいところ(おさらい) 16 現場の人たちは自由に分析したいと思っている、なぜ出来ないのか? ●
課題 ○ オンプレや他クラウドではリソースの問題があった → BigQuery ならサーバレスで、自動的に拡張してくれるのでリソースの問題は無い
17.
Confidential 課題と BigQuery のいいところ(おさらい) 17 現場の人たちは自由に分析したいと思っている、なぜ出来ないのか? ●
課題 ○ オンプレや他クラウドではリソースの問題があった → BigQuery ならサーバレスで、自動的に拡張してくれるのでリソースの問題は無い ○ 自由に使われたら費用ががががが。。。 → 使用量に上限を決めることが出来る → Flat-rate が 100 から契約出来るようになってお手軽に → Reservation を使って各プロジェクトごとに使える上限を決めることが出来る
18.
Confidential 課題と BigQuery のいいところ(おさらい) 18 現場の人たちは自由に分析したいと思っている、なぜ出来ないのか? ●
課題 ○ オンプレや他クラウドではリソースの問題があった → BigQuery ならサーバレスで、自動的に拡張してくれるのでリソースの問題は無い ○ 自由に使われたら費用ががががが。。。 → 使用量に上限を決めることが出来る → Flat-rate が 100 から契約出来るようになってお手軽に → Reservation を使って各プロジェクトごとに使える上限を決めることが出来る ○ 現場の人はプログラムも組めない、 GCP のコンソールも触らせたくない → MAGELLAN BLOCKS を使って、GUI で自由にできる
19.
Confidential 既存システム BigQuery BigQueryCloud Storage こうやっちゃう。 19 BigQuery Cloud Storage BigQuery Cloud Storage BigQuery Cloud Storage 現場にやっ てもろたらえ えやん!
20.
Confidential 既存システム BigQuery BigQueryCloud Storage 運用を切り分けることで? 20 BigQuery Cloud Storage BigQuery Cloud Storage BigQuery Cloud Storage 『システム』としての仕事に集中できる ● 利用状況の把握 ●
課金のコントロール ● 利用状況からのデータ構造の検討 ● アクセス権・セキュリティ
21.
Confidential 21 事例 1:人事部門が BigQuery
使ってみた
22.
Confidential 事例 1:人事部門が BigQuery
使ってみた 22 ● 課題: 過去の残業代計算に不備があったことが判明。 再計算の必要があったが、現在の給与計算ソフトでは出来ず表計算ソフトでチャレンジ。 しかしデータが多すぎて動かないし、特殊な計算が必要だった。 ● 対応: 勤怠管理からデータを抜き出し、 MAGELLAN BLOCKS でフォーマット変換、 NULL 値の修正などを行 う。 計算方式はデータポータルでデータを一緒に見ながら、クエリを解説付きでその場で修正。 無事に 2 週間ほどで完了。
23.
Confidential 事例 1:人事部門が BigQuery
使ってみた 23 ● 課題: 過去の残業代計算に不備があったことが判明。 再計算の必要があったが、現在の給与計算ソフトでは出来ず表計算ソフトでチャレンジ。 しかしデータが多すぎて動かないし、特殊な計算が必要だった。 ● 対応: 勤怠管理からデータを抜き出し、 MAGELLAN BLOCKS でフォーマット変換、 NULL 値の修正などを行 う。 計算方式はデータポータルで データを一緒に見ながら、クエリを解説付きでその場で修正 。 無事に 2 週間ほどで完了。
24.
Confidential 事例 1:人事部門が BigQuery
使ってみた 24 ● 効果: 人事部門発信の働き方改革の元データとして活用。 どの業務にどのぐらい時間が割かれているのか、他データとの連携を MAGELLAN BLOCKS を利用 して自分たちで活用している。 BigQueryCloud Storage
25.
Confidential 25 事例 2:仕入れ担当者が BigQuery
使ってみた
26.
Confidential 事例 2:仕入れ担当者が BigQuery
使ってみた 26 ● 課題: 過去のデータを探して、最終的には人の勘で仕入れを行っていた。 基幹システムから抜き出せる情報だけではなく、様々な要因があるがそれを別々でみていた。 これらを 1 つに統合して見て、あわよくば AI につなげたい。 ● 対応: 当初は私達がデータを見ながら、特徴のあるところをヒアリング。 徐々に手を離して、自分たちでデータを見ながら他部門(マーケティングや商品情報)と連携してデータ をもらい自立してデータを扱えるようになった。
27.
Confidential 事例 2:仕入れ担当者が BigQuery
使ってみた 27 ● 効果: データを扱う仲間が増えて、自発的に横展開で利用するようになった。 現在は機械学習にも手を伸ばして使うようになっている。 BigQueryCloud Storage
28.
Confidential 28 デモ
29.
THANK YOU
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