昨今、IoTやビッグデータ活用が叫ばれていますが、
データを活用するためには、事前に必要なデータを収集して蓄積させる必要があります。
また、データを蓄積すると費用がかかり、データの活用結果と見比べても、
費用的に見合わないことも多々あると思います。
その対策の一つとして、あらかじめ、維持費を安く・分析し易いように
データ基盤を構築しておくことも必要になります。
本セッションでは、WFSで運用しているログ分析基盤を題材として、
BigQueryを使ったDWH、データパイプライン・BIツールを構築した事例をご紹介します。
WFSで開発した複数のゲームタイトルにて(ヘブンバーンズレッド、転スラ まおりゅう)、
1日10億件のログをELTのデータパイプラインで処理して、低コストで実現しています。
BigQueryの運用事例は多数あると思いますが、
大規模ゲームタイトルの大量のデータを捌くのに苦労したことや、得られた知見も共有いたします!
講演者プロフィール
郡司 匡弘
略歴
大手SIerや通信会社を経て、2015年にグリー入社。
スマートフォンゲームの共通基盤(課金・認証)のエンジニアとして、
iOS/Android向けのSDKやバックグラウンドシステムの開発運用を担当。
AIチャットボットのシステム設計/実装を担当。
ファンコミュニティサービスのFanbeatsの開発責任者を担当。
マーケティングデータ基盤やゲームのログ分析基盤の開発責任者を担当。
講演実績
CEDEC2018で「モバイルゲームのお問い合わせ対応にてAIチャットボットを導入してお問い合わせ件数を約20%削減した話」を題材に登壇。
《講演者からのメッセージ》
昨今、IoTやビッグデータ活用が叫ばれていますが、
データを活用するためには、事前に必要なデータを収集して蓄積させる必要があります。
また、データを蓄積すると費用がかかり、データの活用結果と見比べても、
費用的に見合わないことも多々あると思います。
その対策の一つとして、あらかじめ、維持費を安く・分析し易いように
データ基盤を構築しておくことも必要になります。
本セッションでは、WFSで運用しているログ分析基盤を題材として、
BigQueryを使ったDWH、データパイプライン・BIツールを構築した事例をご紹介します。
WFSで開発した複数のゲームタイトルにて(ヘブンバーンズレッド、転スラ まおりゅう)、
1日10億件のログをELTのデータパイプラインで処理して、低コストで実現しています。
BigQueryの運用事例は多数あると思いますが、
大規模ゲームタイトルの大量のデータを捌くのに苦労したことや、得られた知見も共有いたします!