Elastic{ON}2017 レポートのまとめはこちら！！
こんにちは！
Yanagiharaです。
早いもので、3日間のElastic{ON}も終わってしまいました。。
Elastic{ON}では、AMAブースなど、頻繁に議論が行われていたり、
食事やパーティなども充実されていたり、
お祭り的な感じがとても印象的でした！
そしてお目当てであった、Elasticsearchに関する様々な事例が聞けて、
改めて、Elasticsearchって活躍の幅が広い！って感じました😀
参加セッション
そんな最終日、私が参加したセッションは次の通りです。
- Walgreens' Journey To Creating an End-to-End Search Platform
- Elastic at Datadog
- Integrating Human Genetic Data to Help Drive Drug Discovery: Elastic @ Merck
- Elasticsearch Search Improvements
- The Usual Suspects: Automatic Alerts to Monitor your Cluster
- Closing Keynote : Cause Award Honorees
この中でも、大きな事例である、
「Walgreens' Journey To Creating an End-to-End Search Platform」
を、簡単に紹介したいと思います。
Walgreens' Journey To Creating an End-to-End Search Platform
Walgreens
Walgreensはアメリカの薬局チェーンで、店舗数は8000にものぼります。
サンフランシスコでも何店も見かけました😎
そんなWalgreensでも、
ECサイトでの購入と、店舗での購入をつなげることを目指し、
ECサイト上の一般顧客用商品検索にもElasticsearchを使うようにしたそうです。
Before & After！
従来の検索システムには課題がいくつもありました。
- Analyzer、Scoringに柔軟性がない
- 改善が、リリースのタイミングに限られる
- そもそも、システムの中身がブラックボックス化されていてわからない
などなど、たくさんあったそうです😢
ですが、それをElasticsearchにすることでそれらが改善されました。
- リアルタイムでクエリを調整できる
- 個々の顧客のデータを取り込むことができるようになった
- 検索条件を変えてのA/Bテストができるようになった
など、できることが広がったそうです😂
特に、A/Bテストは、変更の柔軟性、反映の手軽さなど、
Elasticsearch化のおかげが大きいですし、
私も取り入れてみたいと思っていたところなので、
ここで事例を知れてよかったです！
Elasticsearch化について
構成はこのような感じでした。
商品情報から各種センサの情報など、多種なソースからのデータを利用して
検索を提供していました。
そこに自動デプロイや、BI可視化の仕組みなどの工夫が組み込まれています。
そして、これらを取り入れたところ・・・
実際にビジネス的な変化も現れました😏
- 顧客満足度が上昇
- 性能も4倍向上
- エラー率が激減
などたくさんの成果があったそうです😉
最後に
改めて振り返ってみて
驚きの最新情報あり、世界的企業のユースケースありで
お腹いっぱいの、非常に濃い3日間でした！
この刺激のまま、日本に帰って、
Elasticsearchをさわり倒したいと思います😚
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