新たな設計思想の情報分析プラットフォーム「QlikView」とは？

QlikView導入で、顧客情報分析の基軸を構築--カタログハウス

　事例紹介では、カタログハウス 執行役員 情報システム部長の小幡亮氏が「カタログハウスが目指す『膨大なデータに横串を刺す分析プラットフォームとは』」との表題で、同社の、「QlikView」を用いたBIシステム基盤の構築について解説した。

　カタログハウスは、通信販売大手の企業として知られ、「通販生活」という有料のカタログ誌を発行しており、商品にはアンケート用紙を同梱し、顧客満足度を計測している。しかし、ネット通販の普及が進み、「通販生活」のカタログ請求者が減少し、新聞折り込み広告、テレビCMの効果が低下したことから、同社では、食品、化粧品を扱う新媒体の創刊を決め、新たな潮流に対応していくため「分析と創造のスピードを上げる」必要に迫られ、2008年には、システム再構築に着手した。同社ではその頃まだ、確固とした分析システム基盤が整ってはいなかった。

BI選定・7つの基準を満たしたQlikView

　同社は、BIツールの導入を検討したが、その時点で、基幹システム再構築を担っていた、SIベンダーが提案してBIは、同社に合わなかった。そこで、BIツールを選定する基準として

1. ビッグデータに対応可能
2. DWHを必要としない
3. データ取り込みが容易
4. 軸の変更、システム変更が容易
5. ユーザビリティーが高い
6. 予算内で導入可能
7. 短期間での導入が可能

が挙げられた。

　これらの基準を満たすBI製品はなかなか見つからず、選定作業は困難を極めたが、2010年7月に、口コミで「QlikView」の存在を知った同社は、調査を開始、基準に適合すると判断、導入を決定した。開発はスケジュール通りに完了したものの、大量データで稼働させると、レスポンスに数十秒を要してしまった。テストの際には、少量データで実行し、問題なしとされていた。原因は、まず、サーバの選定ミスで、CPUの処理性能が足りなかったこと。さらに、ウォーターフォール型設計で、データを詰め込みすぎたことだった。

　2011年1月、稼働開始の当初は、レスポンスが悪かったために、一か月後、使用者がゼロになってしまった。そこで、クリックテックの助言も得て、9週間、二次開発を実施し、改善された。その後、現場からは「見えなかった販売傾向がわかるようになった。連想機能により、思いつきで、さまざまなデータをたどれる」といった声が寄せられ、役員からは「導入による費用対効果は計り知れない」との評価を受けるようになった。小幡氏は「Qlikviewの導入で、どのような顧客層が、どんな商品を購入しているか明確になった。今後は、配送の分析、システムログの解析などにも利用していきたい」と述べた。

　なお下記のページより別セッションで行われた、「すぐ分かる！QlikViewの連想技術」、「30分で完成！上司も惚れる分析アプリの作り方」の講演資料がダウンロードできる。是非「解の探索（Business Discovery）」と従来の「BI（Business Intelligence）」との違いのご参考としていただきたい。