HAQM Web Services ブログ

Category: HAQM Athena

AWS サーバーレスサービスを使用してクリックストリームデータをキャプチャする

クリックストリームデータとは、ユーザーと Web サイトまたはモバイルアプリケーションとの間で発生するデジタルインタラクションを収集したものです。リアルタイムにユーザーデータを収集し有用なインサイトを作成することは困難な場合があります。アマゾン ウェブ サービス(AWS)のサーバーレスサービスは、クリックストリームデータをシームレスにキャプチャ、処理、視覚化し、分析基盤に取り込むためのスケーラブルなアーキテクチャを提供するために役立ちます。本ブログでは、AWS のサービスによって、サーバーのプロビジョニングや管理を必要とせずにクリックストリームデータを簡単に収集して処理する方法について詳しく見ていきます。

クリックストリームデータによるビジネス成果の促進

今日のビジネス環境は変化が速いため、タイムリーなビジネス意思決定では、新しいデータに何時間も何日もアクセスするのではなく、リアルタイムでアクセスする必要があります。競争力を維持し、現在の市場の状況に合わせて十分な情報に基づいた意思決定を行うためには、組織はリアルタイムの情報を自由に利用できなければなりません。市場が急速に変動し、顧客の好みが変化すると、古くなったデータによって機会を逃したり、インサイトが古くなったりして、顧客体験が最適ではなくなる可能性があります。企業は、自社のデータ(ファーストパーティデータ)の所有権を取り戻し、顧客や見込み客の情報の力を活用して競争力を高め、より顧客体験をもたらすべく取り組む必要があることを認識しています。ファーストパーティデータの例としては、企業が顧客の行動や好みについての理解を深めるための大きな可能性を秘めたクリックストリームデータがあります。

AWS DMS、HAQM Kinesis、AWS Glue ストリーミング ETL ジョブを用いて Apache Hudi ベースのニアリアルタイムトランザクションデータレイクを構築し、HAQM QuickSight で可視化

最近、AWS Glueバージョン4.0でストリーミングの抽出、変換、およびロード(ETL)ジョブのサポートが発表されました。これは、AWSにおけるデータ統合ワークロードを加速する新しい AWS Glue のバージョンです。AWS Glue のストリーミングETLジョブは、ストリーミングソースから連続的にデータを取り込み、データを逐次的にクリーンアップおよび変換し、数秒で分析可能なデータにします。AWSはさまざまなサービスを提供しており、AWS Database Migration Service(AWS DMS)などのデータベースレプリケーションサービスを使用して、ソースシステムからデータを HAQM Simple Storage Service(HAQM S3)に複製することができます。これは通常、データレイクのストレージレイヤーとして使用されます。この投稿では、HAQM Relational Database Service(HAQM RDS)や他のリレーショナルデータベースからの CDC(Change Data Capture)変更を S3 データレイクに適用する方法を示し、データの非正規化、変換、およびリッチ化をほぼリアルタイムで柔軟に行う構築手順を説明しています。

J.フロント リテイリングにおけるデータアナリスト育成の取り組みについて

本稿では、J.フロント リテイリング株式会社が取り組んでいるデジタル人財育成の中で、 AWS 上に構築した統合データ基盤を活用したデータアナリスト育成の取り組みについて紹介します。

統合データ基盤構成図

J.フロント リテイリングにおける統合データ基盤を活用したカスタマー・データドリブン経営の取り組み

本稿では、J.フロント リテイリング株式会社(以後、JFR)が、 AWS 上に構築した「統合データ基盤」を活用したカスタマー・データドリブン経営の取り組みについて紹介します。

HAQM Connect Contact Lens と評価機能によるエージェント品質の管理

HAQM Connect Contact Lens には、コンタクトセンターの分析機能と品質管理機能が備わっています。これにより、顧客対応の品質とエージェントのパフォーマンスを測定し、継続的な改善を通してカスタマーエクスペリエンスを向上させることができます。 会話分析を使用する事で、顧客との会話の文字起こし、顧客の感情分析などをすべて HAQM Connect 内でリアルタイムに行うことができます。このブログでは、Contact Lens の機能の1つであるエージェント評価機能によって得られるデータを分析し、その結果をHAQM QuickSight を使用して視覚化する方法を学習します。