リアルタイムなリテール（小売業）

小売業におけるリアルタイムデータ

• 小売業におけるリアルタイムデータとは、データへのリアルタイムなアクセスを意味します。バッチ式のアクセス、分析、コンピューティングからリアルタイムアクセスに移行することで、データは常時稼働の状態となり、正確でタイムリーな意思決定とビジネスインテリジェンス（BI）の推進が可能になります。需要予測、パーソナライゼーション、店頭在庫の可用性、到着時間予測、オーダーピッキングとコンソリデーションといったリアルタイムのユースケースは、サプライチェーンのアジリティ向上、サービス提供コストの削減、製品の可用性の最適化、在庫補充などを通じて組織に価値をもたらします。

小売業におけるリアルタイムデータの重要性

• この 20 年間で、eコマースやオムニチャネルへの移行が進行しました。しかし、消費者行動は、新型コロナウイルス感染症（COVID-19）のパンデミックによって根本的に変化しました。10 年分の変化がわずか 10 週間で起こったといえるような状況です。ロックダウン（都市封鎖）により実店舗が閉鎖するなか、消費者はデジタルチャネルでの購買に移行しました。また、レストランでは店内飲食が禁止され、ドライブスルーやデリバリーの利用が急増しました。一方で、消費者の購買行動の変化に伴い、不正行為の増加、サービスや商品に対する顧客の期待の変化、返品の増加、カーブサイドサービスや配達のコスト増大といった変化も現れています。
• 消費者に起因するこのような変化をさらに複雑にしているのは、昨今のサプライチェーンの不安定さです。今後数年間における小売・消費財業界の最大のリスクは、不安定さといえるでしょう。
• 従来のビジネス戦略は一瞬にして意味を持たなくなりました。これまでの需要予測では適切な判断ができず、顧客の嗜好の変化が在庫切れを引き起こし、小売業者の利益率は低下しました。消費者がリアルタイムで買い物をするようになり、従来のデータウェアハウスアーキテクチャでは対応できなくなり、企業はよりリアルタイムな対応を可能にするソリューションへの移行を迫られました。この課題を解決するのがリテール向けレイクハウスです。

リアルタイムなデータアクセスのメリット

• 大規模なデータを迅速に取り込むことで、バリューチェーン全体で高度な知見をリアルタイムに利用できるようになり、コストを削減してエラーを最小限に抑えます。小売業者では、情報なしでの意思決定は失敗につながります。このような誤りは、次のような状況を招きます。
  • 需要を低く見積ることで急ぎの配送が発生し、速達便のコストがかかる。
  • 製品の生産量の誤った予測が過剰な在庫コスト、売れ残り、廃棄の増加につながる。
  • 故障への対応が、生産サイクルを中断させる計画外停止を引き起こす。
  • 不完全または不正確なデータでの注文処理が、追加の配送コストや返品率の上昇につながる。
  • 最新データに基づいた消費者エンゲージメントの機会を逃すことにより、販売機会の喪失をもたらす。
• リアルタイムなデータ処理により、バリューチェーン全体で遅滞のない運用状況の確認と、情報に基づいた的確な意思決定が可能になり、このような問題を回避できます。

Databricks のリアルタイムデータの差別化機能

• Databricks のレイクハウスは、Delta、Delta Live Tables、オートローダー、Photon などのテクノロジーを使用しており、お客様におけるリアルタイムなデータアクセス、意思決定を可能にします。
• リテール向けレイクハウスは、ニアリアルタイムで最大規模のデータジョブをサポートします。例えば、お客様はトランザクションログシステムから 1 日あたり 15 秒間隔で 4 億件近いイベントを取り込んでいます。データ処理を行うとレポート作成や分析が中断されるため、小売業のお客様の多くは、夜間にバッチ処理を行い、データウェアハウスにデータをロードしています。中には、週次または月次でデータをロードしている企業もあります。
• レイクハウスのイベントドリブンなアーキテクチャでは、ラムダアーキテクチャなどの従来のアプローチと比較して、バッチデータやストリーミングデータの取り込みと処理がシンプルです。このアーキテクチャは、変更データの取得処理を実行し、ACID コンプライアンスのトランザクションをサポートします。
• Delta Live Tables は、データパイプラインの構築をシンプルにし、リネージを自動的に作成して運用管理をサポートします。
• レイクハウスは、リアルタイムストリーミングのデータを取り込み、ストリーミングデータに対する分析を可能にします。データウェアハウスでは、いかなる分析を行うにも、データウェアハウスからの抽出、変換、ロード、追加抽出が必要です。
• Photon は、画期的なクエリ性能を提供します。ユーザーは最大規模のデータセットにクエリを実行し、BI ツールでのリアルタイムな意思決定を可能にします。

リテール向けレイクハウスの詳細は、こちらをご覧ください。