ストリーミングデータとは?

アナリティクスの高速化と顧客の知見に対するニーズの高まりを受けて、ストリーミングデータテクノロジーに大きな関心が集まっています。

人々の認識にかかわらず、ストリーミングデータは私たちの日常生活の一部になっています。オンラインゲーム、Eコマース、ソーシャルメディア活動、GPS、センサーなどから、データをリアルタイムで収集できます。これらの新しいタイプのデータすべてが作り出す環境では、競合他社に先んじて正確な知見を得ることが求められます。言い換えれば、不正確なアナリティクスや知見獲得の遅れにより、脆弱な立場に陥る可能性があるのです。自社より先に競合他社が業界や顧客のニーズを特定して対応すれば、自社の市場シェアが奪われかねません。

このため、Kafka、Kinesisなどのリアルタイム処理テクノロジーが、多くの企業のテクノロジースタックに不可欠な要素となり、リアルタイムのデータ収集/分析を可能にしています。これまでのストリーミングデータは、パフォーマンスまたは実行可能プロセス数が制限されていました(両方に同時に対応できませんでした)。しかし、Kafkaなどのストリーミングデータフレームワークによって、スケーラブルで柔軟な方法でストリーミングデータを移動/処理できるようになりました。

ストリーミングデータアナリティクスの一般的なユースケース

ストリーミングデータの主なユースケースの1つとして、クリックストリームアナリティクスがあります。

クリックストリームアナリティクス機能を使用すると、Webページ上でユーザーの活動を追跡できます。訪問者が頻繁にアクセスするページや、サイト閲覧者が購入などの主要アクションを実行するまでの一連のイベントを追跡できます。同様に、最も頻繁にクリックされるリンクや、訪問者が多くの時間を費やしているWebページといった傾向も追跡できます。

この機能は、顧客がショッピングカートを放棄する確率を抑えるうえで役立つことから、Eコマースを運営する企業にとっては特に重要です。さらに、リアルタイムのレコメンデーションを利用すれば、カートにさらに商品を追加するよう購入者に促すことができます。

従来の小売店舗でも、ストリーミングデータが活用されています。多くの大手小売企業は、ストリーミングデータを使用して、在庫の最新データや特定店舗の販売パターンを把握しています。これによって、顧客の購買パターンに前例のないスピードできめ細かに対応できます。

ストリーミングデータのもう1つの主要な用途は、センサーデータのリアルタイムアナリティクスです。近年話題のモノのインターネットは、飛行機からゴミ箱まで、あらゆる場所に組み込まれたセンサーから得られるデータに大きく依存します。Kafkaなどのテクノロジーは、データを収集して処理するためのスケーラブルな手段を提供することから、毎日テラバイト規模のデータを取り込むこともあるセンサーのデータ処理に適した選択肢となります。センサーデータを活用することで、機械の予防保守を実施し、複数のプロセスをより効率的に運用できます。ストリーミングデータは、センサーデータ向けのリアルタイムアナリティクスです。

最後に、LinkedIn(Kafkaの「発祥の地」)、Netflix、Airbnb、Twitterなどの世界有数の企業の多くは、さまざまなユースケース向けにストリーミングデータ処理テクノロジーをすでに実装しています。これによって、これまで以上にリアルタイムでデータを認識できます。

Talend Data Streamsでストリーミングデータを使用開始

Talend Data Streamsは、より迅速かつ簡単で、よりアクセスしやすいストリーミングデータ統合のための無償アプリケーションです。複雑なストリーミングテクノロジーをシンプルにし、KafkaやKinesisとのデータ統合プロジェクトを簡単に実行できます。AVRO、JSON、Parquet、CSVなどの最新のデータ形式に対応するように構築されており、Salesforce、AWS S3、Google Cloud Storage、および多くのクラウドデータベースをサポートしています。

さらに、AWSアカウントがあれば、わずか数分で稼働開始できます。ストリーミングデータの活用を目指している場合は、これらの新しいタイプのリアルタイムデータから価値を引き出す方法について、Talend Data Streamsをご確認ください。

| 最終更新日時: December 21st, 2018