博報堂DYメディアパートナーズ様 事例紹介

広告レポート作成作業の自動化の方法は様々ありますが、システム構築のインフラを選定する基準としてデータ抽出 ETL、DWH （データウェアハウス）、ビジュアライズなどがある中で、複数のクラウドサービスを比較したところ DWH のコストパフォーマンスとして BigQuery が優れていたので、Google Cloud (GCP) を採用することにしました。

高度な専門知識を持ったデータサイエンティストでなくても、基本的な知識さえあれば比較的簡単にダッシュボードを作ることができ、かつデータポータルには私たちが求めている機能がすべて備わっていると判断し、 Google Cloud (GCP) に統一していくことを決めました。

もちろん他社パートナーとの比較は慎重に行いました数ある事例も参考になりましたし、実際に相談を持ち掛けると、こちらの要望に対するレスポンスの速さやフロントに立ってくれた方の知識量が多く安心しました。私たちに専門的な知識が少ない分、親身に相談に応じながら並走してくれそうな印象を持ちました。

媒体にごとにレポート項目や、データ形式が違うので、まずテーブルを整理するところから始めなければいけませんでした。例えば動画広告の視聴を示すデータの場合何％見たか割合で示す媒体もあれば、何回再生したか回数で表す媒体もありデータが異なる場合はまず単位をそろえるなど１つの Raw データにしていく作業が必要になりました。

用語集を作成したり開発を進めたりする上で必要なことをお互い自主的に整理しながら行いました。リモート会議なども行いながら、限られた時間の中で密にコミュニケーションを取りながら進められたこともやりやすかったです。

進めていく中で「クエリの実行時間が長く、ユーザビリティを改善したい」という相談をしたところ、新機能のスケジュールドクエリを使用する策など、最新情報もキャッチアップした上での提案をしてくれたので、良いものが出来上がっていく実感がありました。また運用する中で、常にコストパフォーマンスを意識したスタンスで進めてもらえた点もよかったです。

事前にシステム構成イメージを共有いただいた上で任せていただけたので効果的なシステム構成で構築できました。イベント起点の処理や、BigQuery のビュー機能を活用し、データが反映されるまでの時間の短縮とコストパフォーマンスの両立を心がけました。

Google Cloud (GCP) サービスやデータ解析を支援するライブラリのエコシステムが揃っていたのでアーキテクチャを選定しやすく、しっかりそのアーキテクチャがはまったので実装コストも下げることが出来ました。

作業時間と工数の大幅な削減に成功したことで博報堂ＤＹデジタル当初に社内で表彰を受けました。立ち上げ当初に比べ、企業ごとのダッシュボードを1から作成していましたが基本要素の入ったテンプレートを複製、チーム員も以前と比較してツールに慣れたことでダッシュボードの作成効率も上がりました。また、広告主企業側からもダッシュボードを見られる環境にしたことで、コミュニケーションが円滑に進むようになりました。

Google Cloud (GCP) はこちらが求めていたスケールのしやすさやコストパフォーマンスのこだわりに応えてくれたと実感できました。クリエイティブ別やターゲット別など、大量のデータを保持する必要があったので、その面でもコストパフォーマンスの良さは助かりました。

今後も Google のツールやシステムを活用していろいろな挑戦をしてみたいと思っています。 例えば蓄積したデータの有効活用レポートだけでなく、機械学習の活用も見据えながら広告主企業に対して新しい提案ができればと考えています。