広告におけるビッグデータの分析事例
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Tableau Conference On Tour 2015 Tokyoで登壇した際の資料です。 サイバーエージェント アドテクスタジオでは複数の広告部門?子会社より構成されており、広告のビッグデータをTableauを利用して可視化し、業務に役立てています。 今回どのような基盤で、どのような解析をしているかについて発表させていただきました。
広告におけるビッグデータの分析事例
- 1. Ken Takao Infrastructure Manager, CyberAgent Inc. Presented by: 広告におけるビッグデータの分析事例 Takayuki Kawabata Senior Data Scientist, CyberAgent Inc.
- 2. Agenda About CyberAgent What is Ad Tech Studio Overview our BigData Platform Tableau in AdTech Studio Connection with QuickSite How analyze data byTableau Future of our Business Intelligence
- 4. Ken Takao/鷹雄 健 CyberAgent Inc./株式会社サイバーエージェント AdTech Headquaters/アドテク本部 Technology Strategy Department/技術戦略室 Central Infrastructure Agency Group/シーアイエー Infrastructure Manager/インフラマネージャー
- 5. Takayuki Kawabata / 川端 貴幸 CyberAgent Inc./株式会社サイバーエージェント AdTech Headquaters/アドテク本部 Technology Strategy Department/技術戦略室 Scientific Advertising Team/SAT(サット) Senior Data Scientist/シニアデータサイエンティスト
- 7. Our Vision
- 8. 事业内容
- 10. 简易版アドテクマップ
- 12. AdTech Studio
- 13. Overview our BigData Platform
- 14. ? MySQL いっぱい ? Hadoop Platform(CDH,MAPR) 数十PBのデータストア ? BigQuery 数百TBのデータストア ? Redshift 約10クラスター 全体で約100ノード ? Matrix(旧Paraccel) SSDで約100TBのクラスター データソース
- 15. データベースの全体図
- 16. Tableau in AdTech Studio
- 17. ? Tableau Server ３５ 現在のライセンス数 ? Tableau Desktop ２６
- 18. ? 技術戦略室で1ライセンス購入。 ↓ ? 多プロジェクトでも試用版ライセンスで急激に広まる。 ↓ ? アドテクサミット（明日会議）でデータ戦略の一つとして↓ Tableau Desktop,Tableau Serverの導入が決まる。 ↓ ? アドテクスタジオの共通費として購入し、基本だれでも Tableauを使えるように！ どうやって導入したか？
- 19. 社内のポータルサイトから申请
- 22. ? Tableau Desktopで作成されたDashboardをTableau Serverへ パブリッシュし、Tableau Serverでレポートの閲覧などを行い ます。 またTableau 9から利用できるサブスクリプション機能を利用 してメールでのレポート通知なども行っています。 Tableau Server
- 25. How analyze data by Tableau
- 27. ? Scientific AdvertisingTeam ? アドテクスタジオにある複数のプロダクトのデータ分析に ついて横断的に担当する組織 ? 主な業務 – ネット広告のClick予測モデルの作成 – DSPの入札ロジックの開発 – ユーザのデモグラ推定 – etc SATについて
- 29. ? ビジネスサイドからはCSVファイル ? あるプロダクトはMySQL ? 別のプロダクトはRedshift ? また別のプロダクトはBigQuery ? などなど 様々なデータソース
- 30. ? Case 1：広告運用時の異常検知 ? Case 2：DSPのBidロジック改善 ? Case 3：位置情報の分析 ? Case 4：ゲーム課金ユーザの分析 ? Case 5：レベニューシェアの最適化 ? Case 6：購買ユーザの予測 ? Case 7：デモグラの推定 様々な事例
- 31. 1. 課題感のヒアリング 2. ざっくりとデータ分析、可視化して課題を具現化 3. 課題を解決するロジックを試行錯誤 4. 提案するソリューションのオフライン検証/シミュレーション 5. データをセットにしてソリューションの説明 6. 実装＆オンラインでのABテスト 7. レポーティング 8. 目標達成までPDCAを回す 一案件のだいたいの流れ
- 32. 1. 課題感のヒアリング 2. ざっくりとデータ分析、可視化して課題を具現化 3. 課題を解決するロジックを試行錯誤 4. 提案するソリューションのオフライン検証/シミュレーション 5. データをセットにしてソリューションの説明 6. 実装＆オンラインでのABテスト 7. レポーティング 8. 目標達成までPDCAを回す 一案件のだいたいの流れ 多くの場面でTableauを活用している
- 33. ? Python + Matplotlib ? 生産性は倍は違う ? さらにTableau Serverでの簡単共有！ Tableau以前は
- 34. ? Tableauのつかいどころ – データが整形すでにされている – 初見のデータ – インタラクティブな分析が必要なとき ? Pythonでやるとき – データが非整形 – 予測モデルなどの検討 – グラフ(ネットワーク)の可視化 – などなど とは言え使いわけ
- 35. ? Scatter Plot（散布図） ? Box Plot（箱ひげ図） ? クロス集計 ? Binの作成 ? パラメータ ? ページ データ分析で良く使うもの
- 40. Bin 連続変数のクロス集計
- 41. ? インタラクティブな分析をする上でよく使う ? よくパラメータ化するもの – ビンのサイズ – 閾値 – 目標値 – 計算式の中のパラメータ パラメータ
- 51. ? 指定した更新間隔で、データソースから集計したデータを自 動で抽出する ? リアルタイム性が必要ないものなどは、毎時の集計値の方 がメリットが大きい – 特にBigQueryのようにクエリ課金のクラウドでは モニタリングにはデータの抽出が便利 たくさんの抽出タスク が登録されている
- 52. Future of Business Intelligence
- 53. ? 今は部門の中でも、一握りの人しかTableauを使っていない ? そして、彼らは元々別の手段でデータ分析をしていた人が多 い ? ハードルが高いとこれまでデータ分析を避けていた人が， Tableauを使うようになれば、真にデータに強い会社になる ? データサイエンティストが作ったワークブックをTableauサーバ で共有していくことで、ビジネス?エンジニアにもTableauに興味 を抱かせていく！ データ分析のリテラシーをあげる
- 56. ? チャレンジしたいこと ? レポートの修正?変更がデータサイエンティスト中心の作業に ? レポートの項目を少し変更したいだけでも、変更範囲、変更 に関わるエンジニアがそこそこ発生し、小さなPDCAは回らな い現状 ? 実現すればけっこうメリットは大きい ? ライセンス料金がデメリット（実質、コアライセンスが必要） Tableau ServerのViewをプロダクト管理画面のレポートに埋め込む
- 57. Got feedback? Please fill out the brief session survey in the conference app.