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1 [AWS Black Belt Online Seminar] 売現場のデータを素早くビジネスに活 するAWSデータ基盤 リテールシリーズ Solutions Architect 松本和久 2021/06 AWS 公式 Webinar 過去資料 All rights reserved.

2 AWS Black Belt Online Seminar とは o サービス別 ソリューション別 業種別 のそれぞれのテーマに分け アマゾンウェブサービスジャパン株式会社が主催するオンラインセミナーシリーズです AWS の技術担当者が AWS の各サービスについてテーマごとに動画を公開します お好きな時間 お好きな場所でご受講いただけるオンデマンド形式です 動画を 時停 スキップすることで 興味がある分野 項 だけの聴講も可能 スキマ時間の学習にもお役 ていただけます

3 内容についての注意点 o 本資料では 2021 年 6 収録時点のサービス内容および価格についてご説明しています 最新の情報は AWS 公式ウェブサイト ( にてご確認ください o 資料作成には 分注意しておりますが 資料内の価格と AWS 公式ウェブサイト記載の価格に相違があった場合 AWS 公式ウェブサイトの価格を優先とさせていただきます o 価格は税抜表記となっています 本居住者のお客様には別途消費税をご請求させていただきます o AWS does not offer binding price quotes. AWS pricing is publicly available and is subject to change in accordance with the AWS Customer Agreement available at Any pricing information included in this document is provided only as an estimate of usage charges for AWS services based on certain information that you have provided. Monthly charges will be based on your actual use of AWS services, and may vary from the estimates provided.

4 紹介 松本 和久 アマゾンウェブサービスジャパンソリューションアーキテクトエンタープライズ ( 流通 売 ) のお客様を担当 好きな AWS サービス Amazon Connect

5 アジェンダ 売業界でデータ活 が求められる理由 データ活 における課題 データを活 できる基盤とは データ基盤の 4 要素に る技術的な て まとめ

6 売業界でデータ活 が 求められる理由

7 売業界のチャレンジ 減少 少 齢化 不確実性 コロナ禍 市場規模の縮 新規顧客獲得のための差別化 既存顧客維持のためのエンゲージメント ビジネスモデルの多様化空間中 の既存モデルからタッチポイント中 のモデル ハイブリッドモデルへ変化への対応 安全問題お客様や従業員を守りながら ビジネスの持続可能性 (CSR) が課題に 不 直感ベースのプロセスの可視化 効率化と接客の 動化 テクノロジーの進化デジタル化が 的ではなく ユースケースを実現させるためのテクノロジー活 へのビジョンとリソース 供給問題可視化 効率化 Real Time 対応の必要性が鮮明に 消費者ニーズの多様化しつこくない コネクトされたパーソナライゼーションへの い期待が今は当たり前に

8 AWS における 売業界向けの 6 分野 ストア 店舗 : 運 効率化 摩擦のない顧客経験 E コマース : 俊敏性 弾 性 カスタマーエンゲージメント カスタマーインサイト マーケティング ROI パーソナライゼーション カスタマーセンター データ カスタマーインサイト レコメンデーション 運 効率化 予測 可視化 最適化 サプライチェーン マーチャンダイジング エンタープライズコアアプリケーション ウェアハウスマネジメント ロジスティクス 運送マネジメント 在庫管理 スペースプラニング カテゴリーマネジメント アロケーション 最適化 マイグレーションによるコスト削減 モダナイゼーション ( マイクロサービス サーバーレス 的別データベース )

9 売業のビジネスを牽引するドライバー データからのインサイトなしでは成り たない時代へ ニーズに合う商品を適切なチャネルで 適切な価格で提供 顧客 涯価値 (CLV) の向上 マージン向上のためのコスト管理 イノベーションと結果の加速

10 データはあるが インサイトが りない 61% の 売業者は 現在起こっていることに反応するために 分な速さで情報 ができない 88% の 売業者は アクションにつなぐインサイトを み出すのに苦労している 43% のみの 売業者が持つデータがアクションにつなげられるデータである 16% のみの 売業者がデータを活 して競争優位性を特定して発展させている

11 データ活 における課題と対策

12 カスタマージャーニー視点で活 するビッグデータ 社内アプリ 広告 Bluetooth ビーコン イベント カメラ デジタル顧客エンゲージメント 社外アプリ WEB 気象データ 発注管理システム 最終消費者 ソーシャルメディア POS サポートセンター

13 課題 : ビックデータの価値を み出すことへの壁 データの品質が悪い単 のビューになってないデータへのアクセスが困難 88% の 売業者は アクションにつなげるのに問題が感じている 51% の 売業者は 消費者の統 された姿を持っていない 51% の 売業者は システム間でデータを共有できない

14 課題 : ビックデータの価値を み出すことへの壁 データの品質が悪い単 のビューになってないデータへのアクセスが困難 88% の 売業者は アクションにつなげるのに問題が感じている 51% の 売業者は 消費者の統 された姿を持っていない 51% の 売業者は システム間でデータを共有できない 適切なプラットフォームがないと データからインサイトは得られないまま

15 対策 : データレイクで きなビジネスインパクトをドライブ 消費者インサイトの増加売り上げの増加マルチチャネル 66% の 売業者はインサイトによる消費者理解が 躍的に増えたと感じている 64% の 売業者は売り上げの増加を実感 54% 複数のチャネルからの売り上げの増加 適切なプラットフォームを構築すると インサイトを得られるようになる 1 - Retail & The Big Data Revolution by the Economist Intelligence Unit

16 データを活 できる基盤とは

17 売データ活 の将来像 トラディショナルなデータ EC 売上実績 POS 既存システム 需要予測 売上 / 在庫の可視化 商品計画の洗練 価格戦略の練り直し 適正量の補充 発注 MD システム DWH/RDB の BI 分析 トラディショナルなデータ分析 店舗内 IoT センサー データレイク 機械学習の推論 新しいタイプのデータ クリックストリーム店舗内ビデオ データソースを統合 構造化データ解析画像 / 動画解析 アドバンスドなオンデマンドのデータ分析 ソーシャルメディア アドホッククエリ and many more and many more

18 データレイクとは 多様なデータを 元的に保存 データを失わない サイズ制限からの開放 決められた 法 (API) ですぐにアクセスできる センターデータ RDBMS 構造化ファイルテキストファイル データレイク システム全体のハブ API 呼び出しによる連携 機械学習 分析ツール

19 データレイクを中 としたデータ分析基盤 保存したデータのカタログ作成や ETL を う 必要なところに 必要な技術を適 する 収集 データレイク 分析 可視化 応 データを収集し データレイクへ格納 ( 保存 整形 ) 全期間保存共通 APIでアクセス スケールアウト可能な技術 分析 スケールアウト可能な技術 可視化 応

20 AWS が考えるモダンデータアーキテクチャ Data Sources トランザクション Ingest Internet Interfaces Scale (Batch) Raw Data S3 ETL Glue Staged Data (Data Lake) Serving Query Athena データサイエンティスト ERP Direct Connect S3 Data Warehouse RedShift データアナリスト Web logs / cookies デバイス DMS Stream Analysis EMR Stream Analytics Kinesis Data Analytics Stream Archiver Kinesis Data Firehose Forecast AI/ML Legacy Apps RDS SageMaker ビジネスユーザ 他のプラットフォーム ソーシャルメディア Kinesis Event Capture Kinesis Data Streams Output Store Kinesis Data Streams Stream Processor Lambda Near-Zero Latency DynamoDB 動化イベント Speed (Real-time)

21 AWS が考えるモダンデータアーキテクチャ Data Sources トランザクション ERP Ingest Internet Interfaces Direct Connect Scale (Batch) Raw Data S3 ETL Glue 元のデータで部分的に試すことも可能 Staged Data (Data Lake) S3 Serving Query Athena Data Warehouse RedShift データサイエンティスト データアナリスト Web logs / cookies デバイス DMS Stream Analysis EMR Stream Analytics Kinesis Data Analytics Stream Archiver Kinesis Data Firehose AI/ML SageMaker Forecast Legacy Apps RDS ビジネスユーザ 他のプラットフォーム ソーシャルメディア Kinesis Event Capture Kinesis Data Streams Output Store Kinesis Data Streams Stream Processor Lambda Near-Zero Latency DynamoDB 動化イベント Speed (Real-time)

22 データ基盤の 4 要素に る 技術的な て

23 データレイクを中 としたデータ分析基盤 ( 再掲 ) 保存したデータのカタログ作成や ETL を う 必要なところに 必要な技術を適 する 収集 データレイク 分析 可視化 応 データを収集し データレイクへ格納 ( 保存 整形 ) 全期間保存共通 APIでアクセス スケールアウト可能な技術 分析 スケールアウト可能な技術 可視化 応

24 データを収集する

25 売上データをリアルタイムに収集する 収集 課題 毎 のバッチ処理で集計しているため 在庫変動に時間がかかり 機会損失が じている 売上データをリアルタイムに収集して在庫と連動する仕組みが必要 収集の要件 売上 / 在庫をリアルタイムに可視化するために すべての POS データを リアルタイム or ニアリアルタイムに POS/ ストコンから 既存ネットワークを経由してクラウドへ送る

26 売上データをストリームとして送る 収集 店舗 POS 転送ツール AWS Cloud EC サイト Kinesis Data Streams Kinesis Data Firehose S3 アプリケーションサーバー

27 転送ツールの選択 収集 Kinesis Agent Fluentd SDK AWS サービスとの統合が容易 Agent 体のメトリクスを管理可能 ログ管理 OSS のデファクト 様々なプラグインが 意されている 好みの 語で開発可能 カスタムロジックを実装可能

28 Kinesis Agent for Microsoft Windows 設定例 収集 { Sources : [ { Id : PosLog, SourceType : DirectorySource, Directory : C: MyService logs, FileNameFilter : *.csv, RecordParser : Delimited, Delimiter :,, TimeZoneKind : local, } ], Headers : Recodrd-Date,Record-Time,StoreId,PosId,UUID,ItemId,Num, TimestampField : {Date} {Time}, TimestampFormat : yyyy/mm/dd HH:mm:ss, InitialPosition : Bookmark Source 宣 でログデータを収集する場所と対象を指定する 次ページへ

29 Kinesis Agent for Microsoft Windows 設定例 収集 続き } "Sinks": [ { "Id": "MyKinesisFirehoseSink", "SinkType": "KinesisFirehose", "Region": "ap-northeast-1", "StreamName": "PosLogFirehoseStream", "Format": "json" } ], "Pipes": [ { "Id": "ApplicationLogTotestKinesisFirehoseSink", "SourceRef": "PosLog", "SinkRef": "MyKinesisFirehoseSink" } ] Sink 宣 でログデータを送信する場所と形式を指定する Pipe 宣 で Source を Sink に接続する

30 Kinesis Agent for Microsoft Windows での出 例 収集 Sink 宣 で Format を JSONL にした結果 {"Record-Date":"2021/05/02","Record- Time":"11:00:00","StoreId":"00001","PosId":"001","UUID":"aaaa1234-bb01-cc23- abcd ","itemid":"1","num": 1"} {"Record-Date":"2021/05/02","Record- Time":"11:01:00","StoreId":"00001","PosId":"001","UUID":"aaaa1234-bb01-cc23- abcd ","itemid": 2","Num":"2"} {"Record-Date":"2021/05/02","Record- Time":"11:02:00","StoreId":"00001","PosId":"001","UUID":"aaaa1234-bb01-cc23- abcd ","itemid": 3","Num": 3"}

31 店舗と AWS のネットワーク接続の選択 収集 VPN で直接接続 店舗に VPN 装置を配置し AWS Transit Gateway を介して VPC に接続する キャリア NW を介して接続 店舗が接続する既存のキャリア NW から AWS Direct Connect を経由して VPC に接続する

32 店舗とのネットワーク接続 キャリア NW を介して接続 収集 キャリア NW から Direct Connect に接続し 経路を束ねる 既存 NW を いるため 店舗側に設備投資がかからない AWS Cloud VPC キャリア NW Direct Connect Interface Endpoint Kinesis Data Streams Kinesis Data Firehose S3

33 店舗とのネットワーク接続 VPN で直接接続 収集 Transit Gateway には最 5,000VPN 拠点 (VPC, Direct Connect を拠点数に含む ) まで接続可能 NW のキャパシティを考慮する要素が少ない ( 店舗ごとの VPN 接続のみ ) AWS Cloud VPC Transit Gateway Interface Endpoint Kinesis Data Streams Kinesis Data Firehose S3 Endpoint を いて閉域接続が可能

34 収集 Q) POS/ ストコンの接続先が hosts ファイルで固定指定されている場合は AWS への接続の可 性設計をどうする?

35 店舗とのネットワーク接続 収集 Answer 本当に POS/ ストコンから名前解決ができないかを確認する どうしてもできない場合は Transit Gateway 上に固定の仮想 IP を作成し これに接続する

36 店舗とのネットワーク接続 収集 店舗からは Transit Gateway 上の固定の仮想 IP(VPC 外のアドレス ) に接続し Transit Gateway の Route table で VPC に静的ルーティングする VPC サブネットの Route table で仮想 IP から 側の Endpoint に静的ルーティングする AWS Cloud 店舗 VPC Private subnet Customer gateway Endpoint-a POS/ ストコン Transit Gateway Route table Subnet Route table Private subnet

37 店舗とのネットワーク接続 収集 障害時はサブネットの Route table を書き換える 障害を 動検知する仕組みを AWS Lambda を いて実装する AWS Cloud 店舗 VPC Private subnet Customer gateway POS/ ストコン Route table Subnet Route table Private subnet Endpoint-c

38 データを保存 整形する

39 売上データを保存する 保存 整形 課題 売上データを保管する POS/ ストコンの可 性が低い 期間にわたるデータ保存もしたいが容量に限りがある 保存の要件 売上 / 在庫をリアルタイムに可視化するために すべての POS データを 消失すること無く 数年にわたって保存する

40 データレイクに最適な Amazon S3 任意の量のデータを い耐久性で保存できるオブジェクトストレージ 保存 整形 店舗からの データを任意の形式で保存 容量の上限無し い耐久性 : % 低コスト : $0.025/GB/ * 多様な権限管理と 暗号化によるセキュリティ 様々なプログラム 語やサービスと API で連携 Amazon Simple Storage Service (S3) * 東京リージョン 標準クラスの利

41 S3 に保存する前に 次処理を うことも可能 Amazon Kinesis Data Analytics による前処理 保存 整形 AWS Cloud Item_id: 1 Num: 1 Kinesis Data Streams Item_id: 1 Category: fruit Kinesis Data Analytics リファレンスデータ Kinesis Data Firehose Item_id: 1 Category: fruit Num: 1 S3

42 S3 に保存する前に 次処理を うことも可能 保存 整形 ストリームデータ {"ItemId":"1","Num":"2 } リファレンスデータ { ItemId : 1, Category : fruit } Kinesis Data Analytics アプリケーションの SQL CREATE OR REPLACE STREAM "DESTINATION_SQL_STREAM" ( "ItemId" VARCHAR(64), "Num" INT Category" VARCHAR(64) ); CREATE OR REPLACE PUMP "STREAM_PUMP" AS INSERT INTO "DESTINATION_SQL_STREAM" SELECT STREAM s."itemid",s."num",r."category" FROM "SOURCE_SQL_STREAM_001" s LEFT OUTER JOIN "REFERENCE_DATA" r ON s."itemid" = r."itemid";

43 売上データを整形する 保存 整形 課題 サイズの さい 多数の JSON ファイルのままだと 量データの分析に時間がかかる 処理の要件 分析クエリを短時間でコスト効率よく実 できること

44 売上データを整形する 保存 整形 課題 サイズの さい 多数の JSON ファイルのままだと 量データの分析に時間がかかる 処理の要件 分析クエリを短時間でコスト効率よく実 できること [ 解決策 ] JSON 形式から列指向のデータ形式に変換する さなファイルをひとまとめにする 付でパーティションを作成する

45 a 列指向フォーマットとは カラム ( 列単位 ) でデータをまとめて保存するデータフォーマット 保存 整形 メリット 1) OLAP 系の分析クエリを効率的に実 できる 指向 列指向 多くの分析クエリは 度のクエリで 部のカラムしか使 しない メリット 2) I/O の効率があがる 圧縮と同時に使うことで I/O 効率がさらに向上 カラムごとに分けられてデータが並んでいる 同じカラムは 似たような中 のデータが続くため 圧縮効率がよくなる 指向 列指向

46 コンパクションとは サイズの さい複数ファイルを分析のしやすい単位に集約 保存 整形 ファイル数が多い場合の問題点 Hadoop 系の分散エンジンでは 読み込む必要のあるブロックごとにタスクが 成される その為 データが少ないブロックへの処理ではオーバーヘッドが発 しパフォーマンスが低下する コンパクション後のメリット 1 分のログデータ 1 分のログデータ データ分析前にファイルをひとまとめにしておくことで オーバーヘッドが減少し分析時のパフォーマンスが向上する

47 パーティショニングとは 分析によく使う単位でファイルを分析して格納 保存 整形 パーティショニングをしない場合の問題点 特定のシステムのログを検索したい場合 全ての LogFile に対してスキャンが掛かる その為 読み込むデータ量が多くなり パフォーマンスに影響がある PosData-xxxx / LogFile PosData-xxxx / 2021 / 01 / 02 / LogFile パーティショニング後のメリット 検索条件にシステム名を含めることで 特定のファイルにのみアクセスする 不要データへのアクセスが減る為 パフォーマンスが向上する プレフィックスで分けることを パーティショニングと呼ぶ 単なるフォルダ構造 LogFile LogFile

48 AWS Glue でデータを整形する 保存 整形 AWS Glue Kinesis Data Firehose S3 ( 処理前データ ) S3 ( 処理後データ ) 分析ツール 解決策 : 1. フォーマットを列指向フォーマットに変換する 2. 量ファイルをコンパクションする 3. 適切な単位でパーティショニングする

49 AWS Glue でデータを整形する 保存 整形 処理から試すなら既存システムのDBから抽出したデー Kinesis Data Firehose タを いる S3 ( 処理前データ ) AWS Glue S3 ( 処理後データ ) 分析ツール 解決策 : 1. フォーマットを列指向フォーマットに変換する 2. 量ファイルをコンパクションする 3. 適切な単位でパーティショニングする

50 AWS Glue でデータを整形する 保存 整形 Glue でのデータ整形の詳細は 下記の AWS Black Belt Online Seminar の資料をご参照ください [AWS Black Belt Online Seminar] AWS Glue ~Glue Studio を使ったデータ変換のベストプラクティス ~ 動画 : 資料 : pdf/services/ _awsblackbelt 2021_AWSGlueStudio.pdf

51 処理したデータを管理する 保存 整形 課題 処理したデータ種類が多くなると 何がどこにあり 誰がアクセスして良いかの管理が煩雑になる 要件 データカタログを いて 登録したデータを参照できる 登録したデータに対して 適切なアクセス権を管理できる

52 Datalake on AWS solution 保存 整形 データレイク (S3) に登録するデータを簡単にタグ付け 検索 共有 変換 分析 制御するために必要な AWS サービスを構成するソリューション ユーザーがデータセットの検索や閲覧ができるコンソールがデプロイされる

53 AWS Lake Formation による権限管理 保存 整形 管理者 1. Lake Formation 上でユーザーのアクセス制御を設定 AWS Lake Formation アクセス制御 データカタログ Amazon Athena AWS Glue Amazon S3 データレイクストレージ 3. Lake Formation がメタデータとアクセス権限を統合管理し データへのアクセスを認可する Amazon Redshift Amazon EMR 2. ユーザーは 任意のサービスからデータへアクセス

54 AWS Lake Formation による権限管理 保存 整形 列レベルのアクセス制御の指定 テーブルおよび列レベルの権限付与 ( レベルはプレビュー中 ) タグベースの権限管理も可能 ユーザー 2 全ての列にアクセス可能 ユーザー 1 部の列のみアクセス可能

55 AWS Lake Formation による権限管理 保存 整形 Lake Formation での権限管理の詳細は 下記の AWS Black Belt Online Seminar の資料をご参照ください [AWS Black Belt Online Seminar] AWS Lake Formation 動画 : 資料 : pdf/services/ _blackbelt_lak eformation_a.pdf

56 データを分析する

57 分析の例 分析 AWS の Analytics DB サービスを活 して様々なユースケースに対応可能 カテゴリユースケース利 サービス / 機能 Analytics 規模な売上データで複数の分析業務を実施する Amazon Redshift Data Sharing DB 売上データから商品の相関関係を分析する Amazon Neptune

58 同じ売上データで複数の分析業務を実施する Amazon Redshift Data Sharing 分析 プロデューサークラスター リーダーノード コンシューマークラスター リーダーノード コンピュートノード コンピュートノード コンピュートノード コンピュートノード コンピュートノード コンピュートノード コンピュートノード コンピュートノード コンピュートノード 共有データの読み込み プライベートデータの読み込みと書き込み Amazon Redshift マネージドストレージ プロデューサークラスターが書き込んだ共有データを コンシューマークラスターが read only で共有することが可能 データの移動がなく アクセス権の管理と共有状況の監査により セキュアなデータ共有を実現

59 Data sharing のユースケース例 様々なビジネスクリティカルなワークロードを 簡単でコストパフォーマンスよくサポート 分析 アドホッククエリクラスタ 3-node RA3.16XL 新しい分析ワークロードを素早く利 可能に ETL クラスタ 4-node RA3.16XL ダッシュボードクラスタ 5-node RA3.4XL パフォーマンス要件に応じて個々のクラスタのサイズ 性能を最適化 データセットを共有しながら ワークロードを分離 データサイエンスクラスタ 2 node RA3.4XL 個々のワークロードごとに費 請求 クラスタは必要に応じて停 / 再開

60 売上データから商品の相関関係を分析する Amazon Neptune による商品グラフの作成 分析 店舗種別 商業地にある店舗 A の 昼の時間帯に おにぎり A とセットで購 される商品は何か? 時間帯 時間帯 商品

61 売上データから商品の相関関係を分析する Amazon Neptune による商品グラフの作成 分析 店舗 AWS Cloud POS 転送ツール AWS Glue (ETL 処理 ) クエリ実 既存システム S3 ( 処理前データ ) S3 ( 処理後データ ) Amazon Neptune 商品 / 顧客マスタ

62 Amazon Neptune Advanced Design Pattern 分析 グラフデータのモデリングプロセスの詳細は 下記のセミナー資料をご参照ください [Purpose Build Database Day] Amazon Neptune Advanced Design Pattern 動画 : 資料 : TZM-766/images/Session%205%20- %20Neptune_Advanced_Design_Patter n_rev.pdf

63 Amazon Neptune 分析 Amazon Neptune の詳細は 下記の AWS Black Belt Online Seminar の資料をご参照ください [AWS Black Belt Online Seminar] Amazon Neptune 動画 : 資料 : pdf/services/ _aws_blackbel t_amazonneptune.pdf

64 データを可視化 応 する

65 可視化 応 の例 可視化 応 AWS の Analytics AI/ML サービスを活 して様々なユースケースに対応可能 カテゴリユースケース利 サービス / 機能 Analytics 売上や在庫データを可視化する Amazon Athena Amazon Redshift Amazon QuickSight AI/ML SQL でテーブルデータから売上や在庫の時系列予測をする Amazon Redshift ML CSV データから売上や在庫の時系列予測をする 売上 のようなビジネスメトリクスを監視して 突然の変化を把握する Amazon Forecast Amazon Lookout for Metrics

66 売上や在庫データを可視化する Athena で集計 結合 加 して QuickSight に取り込み ダッシュボード / レポートを共有 可視化 応 Amazon QuickSight S3 ( 処理後データ ) Amazon Athena

67 売上や在庫データを可視化する Amazon QuickSight から Amazon Redshift へのクエリ実 ダッシュボード / レポートを共有 可視化 応 規模なデータをロード Amazon QuickSight S3 ( 処理後データ ) Amazon Redshift

68 Amazon QuickSight セルフハンズオンキット 販売管理ダッシュボード編 可視化 応 予算売上 粗利 KPI 表 や損益管理 明細表の作り など 売業務ですぐに使えるハンズオンキット

69 How to analyze retail data Amazon QuickSight の BI ダッシュボードで 売データを分析する どのような分析 順でインサイトを抽出するかを解説 ブログ : ws/quicksight-dashboard-analysisretail/

70 SQL でテーブルデータから売上や在庫の時系列予測をする Amazon Redshift ML 可視化 応 SQL で機械学習モデルの作成 トレーニング デプロイ 機械学習アルゴリズムは 動選択または XGBoost を指定可能 モデルの前処理 作成 トレーニング デプロイを 動で実 推論モデルを Amazon Redshift 上にデプロイし SQL ステートメントの 部としてユーザー定義関数を呼び出すように推論を実 可能 CREATE MODEL demo_ml.customer_churn FROM (SELECT c.age, c.zip, c.monthly_spend, c.monthly_cases, c.active FROM customer_info_table c) TARGET c.active;

71 Amazon Redshift ML のしくみ 可視化 応 トレーニング 推論 CREATE MODEL customer_churn FROM (SELECT c.age, c.zip, c.monthly_spend, c.monthly_cases, c.active AS label FROM customer_info_table c) TARGET label FUNCTION predict_customer_churn SELECT n.id, n.firstname, n.lastname, predict_customer_churn(n.age,c.zip,..) AS activity_prediction FROM new_customers n WHERE n.marital_status = single Autopilot が実 されモデルを返却 Amazon Redshift Amazon SageMaker Amazon Redshift シンプルな SQL コマンドでモデルを作成, トレーニング, デプロイ SageMaker Autopilot を使 したモデルの 動選択, 前処理, トレーニング ( アルゴリズム指定も可 ) トレーニングされたモデルは, Amazon Redshift 上にコンパイルされ, 以後ユーザーは SQL を使 して推論を うことが可能 構築済みモデルを使 して推論を実 ( 処理は Amazon Redshift 内で実 )

72 Amazon Redshift ML 可視化 応 Amazon Redshift ML の詳細は 下記のセミナー資料をご参照ください SQL でやってみようデータ分析と機械学習 動画 : 資料 : TZM-766/images/ _Data- Analytics-SQL-ML.pdf

73 CSV データから売上や在庫の時系列予測をする Amazon Forecast を中 としたソリューションを AWS CloudFormation で実装可能 可視化 応

74 CSV データから売上や在庫の時系列予測をする Amazon Forecast を中 としたアーキテクチャを数分で実装可能 可視化 応 予測結果は QuickSight のダッシュボードで確認可能 予測はディメンション ( 店舗の場所など ) またはアイテムレベルのメタデータ ( ブランド サイズ など ) 間で 較可能 複数の分位での予測結果を表

75 CSV データから売上や在庫の時系列予測をする 予測の準備 ~ 構成ファイルを S3 にアップロード ~ 可視化 応 retail_experiment_2: DatasetGroup: Domain: RETAIL Amazon Forecast でサポートするドメイン ( ユースケース ) を指定 Datasets: - Domain: RETAIL DatasetType: TARGET_TIME_SERIES DataFrequency: D TimestampFormat: yyyy-mm-dd Schema: Attributes: - AttributeName: item_id AttributeType: string - AttributeName: timestamp AttributeType: timestamp - AttributeName: demand AttributeType: float 時系列予測の機械学習に いるトレーニングデータの構成 ( タイプ 時系列の間隔 時刻フォーマット スキーマ ) を指定

76 CSV データから売上や在庫の時系列予測をする 可視化 応 予測の準備 ~ 構成ファイルを S3 にアップロード ~ Predictor: AlgorithmArn: arn:aws:forecast:::algorithm/deep_ar_plus MaxAge: # one week PerformHPO: True ForecastHorizon: 30 FeaturizationConfig: ForecastFrequency: D Featurizations: - AttributeName: price FeaturizationPipeline: - FeaturizationMethodName: filling FeaturizationMethodParameters: futurefill: median middlefill: median backfill: median Amazon Forecast が時系列予測を うために使 する予測モデルの構成を指定する 構成パラメータは Amazon Forecast の CreatePredictor API で指定できるもののすべてをサポート

77 CSV データから売上や在庫の時系列予測をする 予測の準備 ~ 構成ファイルを S3 にアップロード ~ 可視化 応 Forecast: ForecastTypes: - "0.10" - "0.50" - "0.90" Amazon Forecast が時系列予測を う際の構成 ( 分位 ) を指定する 分位の指定の 的 予測の上限と下限を設けることで実際の値がそれらの間にあると予測できる 在庫不 が超過よりリスクが くなる場合 中央値 (P50, 上記の 0.50 ) より い分位 ( 例 :P65) の が有効のように判断する 分位は最 5 つまで指定可能

78 CSV データから売上や在庫の時系列予測をする 予測の作成 ~ 時系列データを S3 にアップロード ~ 準備で指定したデータセットのフォーマットで作成した CSV ファイルを S3 にアップロードする アップロードをトリガーとして予測のためのワークフローが開始される 可視化 応 Solution document

79 CSV データから売上や在庫の時系列予測をする 可視化 応 Amazon Forecast の詳細は 下記の AWS Black Belt Online Seminar の資料をご参照ください [AWS Black Belt Online Seminar] Amazon Forecast 動画 : 資料 : pdf/services/ _aws_blackbel t_amazonforecast.pdf

80 ビジネスメトリクスを監視して 突然の変化を把握する Amazon Lookout for Metrics での 動検知 可視化 応 在庫や商品価格 販促 コンバージョン率などの 度から監視して 売上やマージンについてのインサイトを得る

81 Amazon Lookout for Metrics 可視化 応 Amazon が利 しているものと同じ機械学習の技術を利 し ビジネス上のメトリクスにおける異常値を検知する l データに機械学習を適 し 精度で異常を検知する 利 者側に機械学習の知識は必要ない l 季節性のあるメトリクスにも対応し ビジネスの健全性チェックや問題の検出 改善点の抽出を 精度に実現する l S3 や RDS Redshift CloudWatch をはじめ SaaS からのデータも利 可能 動的に最も正確な予測モデルが構成され チェックを開始できる l 東京を含む 9 のリージョンで使 可能

82 ビジネスメトリクスを監視して 突然の変化を把握する Amazon Lookout for Metrics での 動検知 可視化 応 Slack Amazon Lookout for Metrics DataDog AWS Lambda S3 ( 処理後データ ) 異常検出結果の整理結果の通知 Amazon SNS And more

83 ビジネスメトリクスを監視して 突然の変化を把握する Amazon Lookout for Metrics の開始 法 可視化 応 Step 1 Detector の作成 Step 2 Metrics の定義 Step 3 Detector の起動 時系列データ内の外れ値を検出する ML モデル (Detector) を作成する 検出間隔などを指定する プライマリの Measures セカンダリの Dimensions の Metrics を Dataset(CSV or JSON) に含まれるデータから指定する データ分析を開始するために Detector を起動する Get started

84 ビジネスメトリクスを監視して 突然の変化を把握する 可視化 応 2 つの検出モード Backtesting Continuous 既存の時系列データを いて Lookout for Metrics で検出する異常値の評価ができる Continuous で運 する前の評価として利 できる 継続的に時系列データを Lookout for Metrics に渡して リアルタイムに異常値を検出できる s3://my-lookoutmetrics-dataset / historical/data jsonl historical/data jsonl historical/data jsonl s3://my-lookoutmetrics-dataset / continuous/ /1520/data.jsonl continuous/ /1525/data.jsonl continuous/ /1530/data.jsonl

85 ビジネスメトリクスを監視して 突然の変化を把握する Amazon Lookout for Metrics で異常の確認 可視化 応 異常を 動的にグループ化し ランク付ける 本当に異常なのかをフィードバックできる 影響度が きいメトリクスのグラフ

86 まとめ

87 本セッションのまとめ 売現場で発 するデータからインサイトを得てビジネスに活 することがますます求められている データを活 するために データレイクを中 とした分析基盤が必要である 収集 保存 分析 可視化 応 が 連の流れだが ユースケースに応じて必要なところから始められる ユースケースに合わせた AWS サービス ソリューションをクイックに利 できる

88 本資料に関するお問い合わせ ご感想 技術的な内容に関しましては 有料の AWS サポート窓 へお問い合わせください 料 でのお問い合わせに関しましては カスタマーサポート窓 へお問い合わせください ( マネジメントコンソールへのログインが必要です ) =customer-service 具体的な案件に対する構成相談は 後述する個別技術相談会をご活 ください 88 ご感想は Twitter へ! ハッシュタグは以下をご利 ください #awsblackbelt

89 AWS の 本語資料の場所 AWS 資料 で検索

90 AWS のハンズオン資料の場所 AWS ハンズオン で検索 90

91 AWS Well-Architected 個別技術相談会毎週 W-A 個別技術相談会 を実施中 AWSのソリューションアーキテクト (SA) に対策などを相談することも可能 申込みはイベント告知サイトから ( AWS イベント で [ 検索 ]

92 ご視聴ありがとうございました

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