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導入事例

パーソナライズで視聴者エンゲージメントを高める

26%

運用効率の改善により総コストを 26% 削減

CLOUD: Azure

10 年間で 40 倍の成長を遂げたインドのエンターテインメントネットワーク企業バイアコム 18 社(Viacom18 Media Pvt. Ltd.)は、月間 6 億人以上の視聴者に対して、マルチプラットフォーム、多世代、多文化のブランドエクスペリエンスを提供しています。バイアコム 18 社は、数百万人におよぶ視聴者に対してより魅力的なエクスペリエンスを提供すべく、Hadoop 環境から Databricks に移行しました。大規模なデータを効率的に処理できないことが主な理由でした。Databricks の導入により、インフラ管理の合理化、データパイプラインの高速化、データ部門の生産性向上が実現しました。現在は、視聴者エクスペリエンスのパーソナライズ、ビジネスの最適化および、ROI の向上に取り組んでいます。

視聴者数とデータ量の増加が Hadoop の限界を超える

ネットワーク 18 社(Network18)とバイアコム CBS 社(ViacomCBS)のジョイントベンチャーであるバイアコム 18 社は、高度にパーソナライズされた視聴者エクスペリエンスの提供を重視しています。この戦略の核となるのは、毎日蓄積される視聴データをもとにした強力な顧客分析を可能にするエンタープライズデータアーキテクチャの導入です。しかし、インド全土におよぶ何百万人もの消費者をサポートするためには膨大な量のデータを処理しなければなりません。例えば、同社が提供するオンデマンドビデオ配信プラットフォーム VOOT は、日々 45,000時間以上に該当するコンテンツを取り込んで処理する必要があるため、1 日に 700 GBから 1 TBのデータを生成することになります。

バイアコム 18 社のデジタル変革・技術部門アシスタント VP であるパリヤット・デイ(Parijat Dey)氏は、次のように述べています。「コンテンツは私たちの業務の中核をなすものです。視聴履歴や好みに基づくパーソナライズされたコンテンツを視聴者に提案することで、視聴率や顧客ロイヤルティの向上を図っています。」

バイアコム 18 社は、データレイクの運用にオンプレミスの Hadoop のを活用していましたが、 90 日分のローリングデータを適切に処理することができず、同社が定める SLA を満たせていませんでした。また、分析のニーズにも応えることができず、顧客エクスペリエンスだけでなく全体のコストにも影響が及んでいました。

この課題に正面から取り組むためには、1 日単位のスナップショットに頼るのではなく、よより長期間のデータトレンドの分析が可能なモダンデータウェアハウスの導入が必要でした。また、インフラストラクチャをシンプルにするプラットフォーム、すなわち、自動スケーリングなどの機能によりクラスタのプロビジョニングを容易にしてコンピューティングコストの削減を可能にするプラットフォームが必要でした。

Databricks で分析と機械学習のデータ処理を高速化

バイアコム 18 社は、処理能力とデータサイエンスのケイパビリティを強化するために、Salesforce、データ分析、ビッグデータの大手コンサルティング企業であるセレバル社(Celebal Technologies)と提携しました。セレバル社は、Azure Databricks を活用した統合データ分析プラットフォームにより、バイアコム 18 社のデータウェアハウス機能のモダナイズと大規模なデータ処理の高速化を実現しました。

Delta Lake 上のデータキャッシング機能により、特に重要であったクエリの高速化が実現したほか、自動スケーリング機能を備えたクラスタ管理や、ストレージとコンピューティングの分離によってインフラ管理がシンプルになり、運用コストの最適化が実現しました。「Delta Lake でデータパイプラインの管理がシンプルになりました。運用コストも低減し、ダウンストリームの分析とデータサイエンスによる気づきの発見がスピードアップしています。」(パリヤット・デイ氏)

さらに、Databricks の Notebook 機能がバイアコム 18 社に想定外の好効果をもたらしました。データ部門が共通のワークスペースを活用し、モデルトレーニング、アドホック分析、ダッシュボードやレポートの作成など、PowerBI でさまざまな工程を共同で行うようになったことで、生産性が向上しています。

データ活用による視聴者エクスペリエンスのパーソナライズ

Databricks は、セレバル社と協力してバイアコム18社の部門間のコラボレーションと生産性を向上させ、革新的な顧客ソリューションの提供と気づきの取得を可能にしました。データ部門は、Databricks を活用してシームレスにデータをナビゲートできるようになり、顧客サービスの向上へとつながっています。

「Databricks の導入により、膨大なデータのきめ細かい分析が可能になり、顧客の行動やエンゲージメントに関する知見をアナリストやデータサイエンティストに提供できるようになっています。」(パリヤット・デイ氏)

性能向上に加えてクエリ時間が短縮されたことで、データ量が日々増加しているにもかかわらず、総所有コストは低減しました。「Azure Databricks によってプロセスが大幅に合理化され、生産性が 26% 向上しました。」 (パリヤット・デイ氏)

デイ氏は、Hadoop から Databricks への移行で、大きなビジネス価値を得られたと述べています。バイアコム 18 社は、障害発生時のコスト削減、大規模な処理速度の向上を実現し、アドホック分析の簡素化によってデータ探索を容易にし、魅力的な顧客エクスペリエンスを提供するイノベーションを実現しました。