ダイソーが6年でIT内製化、マイクロサービス化、サーバレスに成功した理由
大創産業は1972年、家庭用品を販売する商店として創業された。今やよく知られた『100円SHOPダイソー』を運営する事業者である。ダイソーの展開に着手したのは1987年。2019年には国内3367店舗を数え、海外ではアジア、北米を中心に28の国、地域で2175店舗を構えるほどのグローバル展開を果たしている。 キッチン用品や文具、衣服やコスメ、食品やガーデン用品など、幅広い商品展開もダイソーの魅力の一つだ。商品数は7万点を超え、売れ筋の電池は1秒間に5本、ネクタイも15秒に1本、“つけまつげ”は1.3秒に1つ売れる勢いとのことだ。 取り扱う商品が多く、また尋常ではない速度で売れていくことは、それだけデータ管理の難しさが増すということでもある。アイティメディアが2019年9月17日に開催した「ITmedia DX Summit 2019年秋・ITインフラ編」に登壇した大創産業 情報システム部
ダイソー快進撃を支える｢毎晩105億件データ処理｣する需要予測システムはどう生まれたか
小売業の特徴は、いわゆる｢ニッパチの法則｣（売り上げを支える売れ筋商品は全体の2割という法則）。いかにして売れ筋商品の在庫を把握し、将来の需要を予測して、欠品なく並べ続けるかは生命線だ。 一方、ダイソーの特徴は、取り扱う商品点数が非常に多いことだ。 大創産業情報システム部課長の丸本健二郎氏によると、ダイソーは全世界27カ国で5270店に展開し、新商品は毎月約800。｢均一価格｣は日本と同じだが、価格レンジは各国地域の物価に合わせている。 こういう状況では、｢人間の能力では在庫を把握するのは難しい｣という前提に立って、丸本氏が取り組んだのが、POSデータの統計的解析から個店ごとの需要予測をして欠品をなくす｢自動発注システム｣（2015年導入）だった。 着想後、いくつかの店舗で試験的に導入したところ、着実に欠品率が下がり、｢チャンスロス｣が解消された。
クックパッドのデータ活用基盤 - クックパッド開発者ブログ
インフラ部 & 技術部の青木峰郎です。 クックパッドでは全社的にAmazon Redshiftを中心としたデータ活用基盤を構築しています。 今日はその全体像についてお話ししたいと思います。 データ活用基盤の全体像 まず、以下にクックパッドのデータ活用基盤の全体像を示します。 大きく分けると入力が2系統、内部処理が1系統、出力が3系統あります。 入力はMySQLからのインポートとログのロードがあり、どちらも独自に構築したシステムで行われています。 DB内部のデータ処理はSQLバッチのみです。 そして出力は管理画面やBIツールからのアクセスとバッチ処理によるエクスポートに大別できます。 以下1つずつ説明していきましょう。 入力その1: MySQLインポートシステム MySQLからRedshiftへのマスターテーブル取り込みにも独自のインポートシステムを使っています。 このインポート処理には、つ
複数のデータソース(Redshiftや主要RDBMS等)及びOS(Mac/Windows/Linux)対応の無償SQLクライアントツール『DBeaver』 | DevelopersIO
当ブログでは、これまでに『Amazon Redshiftに対応している事・繋がる事』を1つの評価軸として幾つかのツールを紹介して来ましたが、その一覧に新たに加えても良さそうなツールの情報を先程目にしましたので、当エントリでその内容についてご紹介してみたいと思います。それがこちらの『DBeaver』です。 DBeaver | Free Universal SQL Client これまで紹介してきたDB関連ツール 参考までに、これまでに紹介して来たDB関連ツールの一覧を以下に纏めます。 Intellij IDEA(Ultimate Edition) Amazon RedshiftのMac OS X向けGUIツールとして『Intellij IDEA Ultimate Edition』のDatabase Toolsを使う ｜ Developers.IO 0xDBE → DataGrip Mac/W
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