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株式会社 Dunyaturuソリューションズ

Dunyaturuソリューションズ『ニアリアルタイム見える化ソリューション』のシステム、サービス概要・価格や、解決出来る課題についてご紹介します。

ビッグデータ利活用ニアリアルタイム見える化ソリューション

リアルに近いデータを集め、処理し、見える化するプラットフォームを素早くご提供いたします。

概要

本ソリューションでは、近年爆発的に増加しているセンサデータ、ログデータ、ソーシャルデータなど高頻度に生み出されるデータを確実に蓄積し、かつニアリアルに見える化するプラットフォームをご提供します。
高頻度データの受信、蓄積からダッシュボードでの見える化までワンストップで提供することで煩わしいデータハンドリングが不要となり、タイムリーな情報活用と迅速な経営判断の実現に向けたご支援を行います。

ソリューション

データを投入すればスグに見える化を実現するプラットフォーム
リアルタイムに状況監視、現在の状況の把握などが可能!

ニアリアルタイム見える化ソリューションの概要

活用

  • リアルタイム店舗誘導

    スマートフォンのアプリ(数千人~)から位置情報が大量に届く (秒数千件超)。
    特定のエリアに来た人を即時に検知してクーポンメールを送信。

  • 工場ラインの監視

    製造ラインに数百のセンサ(温度、金属探知)があり、数万件/秒でデータを生成、温度の傾向監視と金属反応時は即時にラインチェックを実施。

  • POSのリアルタイム把握

    国内数千店舗、数万POSレジから販売データを収集可能。
    今現在の来客状況や売れ筋商品、エリアなどを把握。

「ニアリアルタイム見える化ソリューション」の特長

1.オール・イン・ワン データ活用に重要な収集、蓄積、加工、可視化をパッケージ化
2.クラウド対応 クラウド向けに最適化、スピーディな導入、月額料金モデルで提供
3.カスタム対応 プロフェッショナルエンジニアがお客様向けのカスタマイズなど柔軟に対応
4.短期導入 データ投入や参照API装備、データ処理やダッシュボードのテンプレートを付属
5.安全・安心 利用OSSの商用サポートも提供可能

「ニアリアルタイム見える化ソリューション」のご利用案

利用案1 売上リアルタイムチェック

店舗からの売上データを集約し、店舗毎や地域毎に実売上の金額や販売傾向を監視できます。
リアル情報をオンタイムで知り、そして並べてみる事で気付きを得ることができ新たな分析に繋がります

ビジネス背景
業容
小売店様
ビジネス
国内数千店舗を展開し食品などを販売、POS情報は収集しているが日次で集計している
活用シーン
POSの販売情報をリアルタイムに処理することで、販売管理や在庫管理をよりスピーディ、且つ実態に合わせた効率的な判断を実現
導入効果
  • 状況把握のスピード改善

    これまで日次でしか難しかった処理や演算を分オーダーで実現

  • 気付かなかった相関関係や新たな価値の発見

    過去との傾向比較、他店舗やエリアとの比較

  • 精度の高い管理

    前日のデータではなく、今のデータや状況で無駄の無い最適な発注や従業員シフトの設定

  • 将来への様々な拡張性拡大(気象などのオープンデータでより高度な予測分析など)

利用案2 ログリアルタイム解析

店舗からの売上データを集約し、店舗毎や地域毎に実売上の金額や販売傾向を監視できます。
リアル情報をオンタイムで知り、そして並べてみる事で気付きを得ることができ新たな分析に繋がります

ビジネス背景
業容
コンテンツ配信事業会社様
ビジネス
スマートフォン向けアプリ展開をしておりMicrosoft Azure上で既にサービス運営中
活用シーン
500万人を超える利用者がおり多数・大量のスマホアプリのログや操作情報があり、障害検出、ログ情報の集約や突合せの効率化を実現
導入効果
  • 状況把握のスピード改善

    多種多様なログや情報を統合し、横断的なUIでリアルタイムに調査

  • 気付かなかった原因や新たな価値の発見

    時系列/サーバ別/アプリ別/会員別など多彩な調査軸や視点で原因確認と共に新たな気付き

  • データ管理・メンテナンス性の向上

    点在するデータの集約と補完、データ一括加工や変換

  • 将来への様々な拡張性拡大(データ量や処理量、AI的分析など)

先進的でありながら安心、安全なオープンソースを利用

先進的でありながら安心、安全なオープンソースを利用して、スモールスタート可能なスケール性、高頻度発生データに強い性能を実現します。

集める
Apache Kafka
  • Apache Kafka

    • センサなど高頻度発生のデータの受信に優れた製品
    • 秒間千件を超えるデータ受信に対応
    • 期待性能に合わせスケールアウトが可能
貯める
Apache KUDU
  • Apache KUDU

    • 高速ストリーミングやランダムアクセスに強い製品
    • SQLライクにデータアクセス可能なストレージ
    • データ量に合わせてスケールアウトが可能
処理する
Apache Spark(Spark Streaming)
  • Apache Spark(Spark Streaming)

    • インメモリ処理で秒オーダーのデータ処理に対応
    • 利用可能な言語が多く、開発容易性も高い
    • 処理性能へスケールアウトで対応可能
見る
elasticsearch Kibana
  • elasticsearch / Kibana

    • リアルタイムレポートに適した製品
    • 全件処理など高速に処理可能
    • データ増・処理増にスケールアウトで対応可能

データ活用を実現する新しいパラダイム「ラムダアーキテクチャ採用」

「スピード層」「バッチ層」「サービス層」の3層構成を持ち、データ活用でのシステム課題(耐障害性、レイテンシ、 スケーラビリティなど)を解決する強力なアーキテクチャです。

ニアリアルタイム見える化ソリューションの範囲と構成

最終更新日:2018年10月25日

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