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■サービス品質を大きく引き上げる、Eコマースの膨大なデータ
楽天エンジニアが挑む、ビッグデータの分析・活用とは
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会員数7000万人超がアクセス、取扱商品数は約8800万の楽天市場。トラフィックはピーク時に20Gbpsを超えます。
それらのビッグデータをどのように解析・活用しているのでしょうか。『Tech総研』編集部は同社サーチ運用グループの最前線で活躍するエンジニアたちに突撃インタビューしました。

ユーザーからのアクセスログは、Eコマースを運営する事業者に、貴重な情報をもたらします。どのような画面遷移で購入ページにたどり着き、何を購入したのか。その販売データと行動分析は、新たなビジネスチャンスの宝の山になるのです。

技術リーダーの安井氏が、楽天内でビッグデータの高速処理技術を確立し、実際のビジネスに大きく貢献させた一例を語ってくれました。
「楽天は楽天市場や楽天トラベルなど広範囲なサービス領域を形成していて、一つのIDで様々な消費活動が行えます。そんな楽天経済圏を意のままに回遊しようとすれば、検索サービスを使いこなす必要があります。
そこで楽天ではユーザーが個別に望む、あるいは潜在的に必要とする検索結果を表示するように努めています。
そうすることによって、モール全体の魅力が向上し、訪れたユーザーの購買意欲をいっそう引き出せるからです。
一種の検索エンジン最適化と言えるでしょう。そのためにユーザーの膨大な検索ログを解析し、ユーザーの行動分析や販売データで得た解析結果を反映させていけば、より一層顧客の望む検索結果を提供できるようになります」

本レポートでは、独自のデータ処理技術の構築、分散データストレージ「ROMA」開発や、データ処理を高速に行う「Hadoop」の活用によるユーザー利用率アップの模様などについても詳しくレポートしています。

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