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Ryoji Yanashima
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Copyright(C)Intimate Merger inc.All rights reserved 株式会社インティメート?マージャー 代表取締役社長 簗島亮次 サービス?会社規模に応じて どういう分析環境を選択するか
Copyright(C)Intimate Merger inc.All rights reserved C o n t e n t s ○ 自己紹介 ○ インティメート?マージャーについて ○ サービスで使っている環境について ○ 環境の選定理由 2
Copyright(C)Intimate Merger inc.All rights reserved 3 自己紹介
Copyright(C)Intimate Merger inc.All rights reserved 4 自己紹介 4 株式会社インティメート?マージャーの 簗島亮次と申します。 ■来歴 ?2010年：グリー株式会社に新卒で入社 ?2012年：株式会社フリークアウトの経営企画として入社 ?2013年：株式会社インティメート?マージャーを創業。 業界問わず様々な企業に向けてサービスを提供中 ■その他 ?データマイニングの世界大会で3位 ?ハフィントンポストやマーケジンなどで連載 ?ドラえもん短歌コンテスト入賞
Copyright(C)Intimate Merger inc.All rights reserved 5 インティメート?マージャーについて
Copyright(C)Intimate Merger inc.All rights reserved 6 ビッグデータ時代 誰もが意思決定を容易に 会社名 株式会社Intimate Merger （インティメート?マージャー） マーケティングアプリケーション開発?販売事業 データマイニング事業 事業内容 所在地 東京都港区六本木6－3－1 六本木ヒルズクロスポイント 代表プロフィール 代表取締役 簗島亮次（Ryoji Yanashima）30歳 慶応義塾大学大学院政策メディア研究科を首席で卒業 グリーで最年少マネージャーを経て現職 グローバルの統合アルゴリズムコンテスト 3位入賞 PR 2014.12「AERA」 日本を突破する100人に弊社代表が選出 2014.11「凸版印刷」と提携 2014.11「オプトグループ」と提携 Intimate Merger（IM）
Copyright(C)Intimate Merger inc.All rights reserved 7 データを保有する企業からデータを受け取り、 様々なツールに活用できるよう加工するデータの流通業者 国内No1 圧倒的データ量のデータ活用プラットホーム データ保有企業 （データプロバイダー） データ利用者 （マーケター?プランナー?商品企画 等） 事業内容 アンケート アナリティクス LPO 広告 マーケティングの最適化 約3億UB
Copyright(C)Intimate Merger inc.All rights reserved 無関心 検討 8 DMPを活用するメリット 顧 客 ●顧客の分析により新たな施策プランの実施が可能 純増効果を生み出す 既存 新規 ロイヤリティ ●“欲しい?買いたい”の行動を起こしている タイミングにリアルタイムにアプローチ可能 ●”購買喚起”よりは”購買行動”を事前察知して 刈り取ることが可能 ●特定商品カテゴリに興味?関心?購買欲の 高まってるタイミングに新規客を選別の上、 アプローチすることが可能
Copyright(C)Intimate Merger inc.All rights reserved 9 サービスで使っている環境について
Copyright(C)Intimate Merger inc.All rights reserved 10 IM DMP「Audience Search」
Copyright(C)Intimate Merger inc.All rights reserved 11 サービスに使っている環境 Elastic SearchAero SpikeHive その他 データソース TD ストレージ マイニング? （検索） KVS ストレージ：でっかいデータを貯めておく場所 KVS：データを整形する場所 マイニング：データを処理するところ
Copyright(C)Intimate Merger inc.All rights reserved 12 ストレージ領域で持っているデータ ??持っているデータ カテゴリ 詳細情報 アクセスログ Cookie,URL、リファラ、IPアドレスと か。 アプリログ イベント、UUID、アプリIDとか。 顧客データベース 会員ID、メールアドレスとか。 POS レシート情報とか。
Copyright(C)Intimate Merger inc.All rights reserved 13 KVS領域で持っているデータ ??持っているデータ カテゴリ 詳細情報 ID変換テーブル From ID, To IDとか。 ID?属性テーブル IDごとの属性情報、Timestampとか ID?ワードテーブル IDごとのワード、Timestampとか ID?IPテーブル IDごとのIPアドレス、Timestampと か。
Copyright(C)Intimate Merger inc.All rights reserved 14 マイニング領域で持っているデータ ??持っているデータ カテゴリ 詳細情報 IDテーブル IDに連携した各種情報
Copyright(C)Intimate Merger inc.All rights reserved 15 環境の選定理由
Copyright(C)Intimate Merger inc.All rights reserved 16 ストレージ領域 機能 Treasure Data Amazon Redshift BigQuery 自前で頑張 る Hive メンテナンス 性 ○ △ △ ×~○ スピード × △ ○ ×?○ 価格 × △ × ×?○ オペレーション ○ × × ×~○ 僕らが重視したところは人が少ないのでメンテナンス性の高さと オペレーションのしやすさをベースに検討。人が少ないので。。
Copyright(C)Intimate Merger inc.All rights reserved 17 KVS領域 機能 DynamoDB AeroSpike Redis/Riak/TT など メンテナンス性 △ × ×~○ スピード × ○ ×?○ 価格 × △ ×?○ オペレーション ○ × ×~○ 僕らは速さを重視して選んでいます。 処理するデータ量が多いんだもん。
Copyright(C)Intimate Merger inc.All rights reserved 18 マイニング領域 機能 Elastic Search Cloud Search 商用のもの Solr/Lucene など メンテナンス 性 ○ △ × ×~○ スピード ○ × × ×?○ 価格 ○ △ × ×?○ オペレーション ○ ○ ○ ×~○ UIに使う部分なのでやはり速さが選んだ感じ。 ここの部分は結構オープンソースをカスタマイズが使い勝手がいい感じ
Copyright(C)Intimate Merger inc.All rights reserved 19 もう一回おさらい。
Copyright(C)Intimate Merger inc.All rights reserved ご静聴ありがとうございました！

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  • 13. Copyright(C)Intimate Merger inc.All rights reserved 13 KVS領域で持っているデータ ??持っているデータ カテゴリ 詳細情報 ID変換テーブル From ID, To IDとか。 ID?属性テーブル IDごとの属性情報、Timestampとか ID?ワードテーブル IDごとのワード、Timestampとか ID?IPテーブル IDごとのIPアドレス、Timestampと か。
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