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Taste of Tech Topics

Acroquest Technology株式会社のエンジニアが書く技術ブログ

Elastic{ON} 2017 1日目 | バナナとElasitcsearch@Walmart #elasticon

Elasticsearch Elastic{ON} 2017 in San Francisco

Elastic{ON}2017 レポートのまとめはこちら!!

Hello SanFrancisco!
Yanagiharaです。

昨年12月のElastic{ON}Tokyoに参加した勢いそのままで
本場のElastic{ON}にも参加しております!

サンフランシスコは、学生時代に学会で来て以来、4年ぶり2回目になります。

セッションを持つのは世界の名だたる企業・・・!
個人的に、そのような企業がElasticsearchをどのように活用しているかが
気になってワクワクが止まりません!
おもに、EC系検索のセッションを中心に聴講、紹介していきます!

参加セッション

私が本日参加したセッションは次の通りです。

  1. Opening Keynote
  2. Near Real Time Retail Analytics @ Walmart
  3. Elastic @ General Mills: The Journey Continues

Opening KeynoteではElasticsearch SQL/Kibana Canvasなど、
サプライズ!な発表があり、いきなりテンション上がりました😝

そして、その流れで、個人的に面白かった、
「Near Real Time Retail Analytics @ Walmart
を、簡単に紹介したいと思います。

Near Real Time Retail Analytics @ Walmart

Walmartとは

Walmartは11500店舗、4859億円の収益を誇る、
世界で最も売上が大きい(!)企業です。
(日本には直接お店はないものの、西友Walmartの傘下みたいですね。)

ElasticsearchがそんなWalmartのデータ分析基盤に使われています。

Elasticsearchの使われ方

WalmartはPOSデータのリアルタイムに近い解析をしています。
解析する用途によって、データ格納先のアプリケーション(Hadoop, Cassandora)をわけています。

Elasticsearchを選んだ理由は、解析の柔軟性と、可視化によりセレンディピティが得られるからです😃

面白かったポイント!

1. バナナとElasticsearch!?

Walmartには1秒間に156ものバナナが売れている...というウワサ(バナナ神話😅)があるそうです。

ウワサが本当なのか、それをElasticsearchで可視化してみると・・・

時間ごとにバナナの売れ行きが変わっているのがわかりますね。
(バナナの売れ行きの傾向が曜日によっても変わっているのがわかります😄)

具体的に売れている数を計算してみると、

重さにして、約9000ポンド、カバ1頭分!
そして、数にして、360本のバナナが売れていることになりました!
なんと神話を超えていました😇

さらにみてみると・・・

ある1日には461万ポンド、自由の女神10体分に相当する数が売れているそうです!

Elasticsearchで可視化することで、バナナの売り上げだけでも面白い結果がわかりますね😊

2. ユースケース

小売情報に関して4種類の実用的なユースケースの紹介がありました。


 

  1. 店舗ごとの価格の異常値
  2. ギフトカードの売れ行き
  3. 保証をつける際の利益計算
  4. 店舗ごとに使える現金の管理

いくつか、少し説明します。
1)店舗ごとの価格の異常値

ある商品に関しての各店舗ごとの価格を可視化することで、
特定の店舗の商品の値段が跳ね上がっていることがわかりました😯

2) ギフトカードの売れ行き
Thanksgiving Dayとクリスマスの後にギフトカードの売れ行きが上がる、
という傾向が見えたそうです。
その原因を分析すると、商品の置き場所の影響の情報があることがわかったそうで、
他の商品に対しても応用できました😁

商品データ、売上データを解析すると、より有効な戦略がたてられそうですね。

3. Elasticsearchの設計のはなし

Elasticsearchの設計の話をします。
Walmartではレシート情報から1会計ごとにElasticsearchのドキュメントを2つ作成しているそうです。

Elasticsearchで扱うノード数は18、総ドキュメント数は60億にもなります。
そのデータをKafkaを使って、毎時間Elasticsearchにいれているそうです。

このドキュメント数を処理できるのもElasticsearchならではですね。

最後に

Walmartでは、企業の規模に合わせた、Elasticsearchの活用をしており、
面白いデータがわかりつつ、小売業の戦略などに使えそうな事例がたくさんありました。

明日は、ECサイト検索を紹介する、Dellのセッションがあります!
ワクワクして今日も眠れません!

Elastic{ON}2017 レポートのまとめはこちら!!

Acroquest Technologyでは、キャリア採用を行っています。

  • ビッグデータHadoop/Spark、NoSQL)、データ分析(Elasticsearch、Python関連)、Web開発(SpringCloud/SpringBoot、AngularJS)といった最新のOSSを利用する開発プロジェクトに関わりたい。
  • マイクロサービスDevOpsなどの技術を使ったり、データ分析機械学習などのスキルを活かしたい。
  • 社会貢献性の高いプロジェクトや、顧客の価値を創造するようなプロジェクトで、提案からリリースまで携わりたい。
  • 書籍・雑誌等の執筆や、対外的な勉強会の開催・参加を通した技術の発信、社内勉強会での技術情報共有により、エンジニアとして成長したい。

 
少しでも上記に興味を持たれた方は、是非以下のページをご覧ください。

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