1日10億件のモバイルゲームのログをログ分析基盤で低コストで運用した話
・これからBigQueryなどのデータ基盤を導入しようとしている方
・データ基盤やBIツールなどの費用を削減したいと思っている方
・大量のデータを処理するシステム構成に興味のある方
・BigQueryを用いたログ分析基盤（DWH、データパイプライン、BIツール）のアーキテクチャ
・低コストでのログ分析基盤の運用方法
・データの活用方法とその結果
・大量のデータを捌くのに苦労したことなど
昨今、IoTやビッグデータ活用が叫ばれていますが、
データを活用するためには、事前に必要なデータを収集して蓄積させる必要があります。
また、データを蓄積すると費用がかかり、データの活用結果と見比べても、
費用的に見合わないことも多々あると思います。
その対策の一つとして、あらかじめ、維持費を安く・分析し易いように
データ基盤を構築しておくことも必要になります。
本セッションでは、WFSで運用しているログ分析基盤を題材として、
BigQueryを使ったDWH、データパイプライン・BIツールを構築した事例をご紹介します。
WFSで開発した複数のゲームタイトルにて（ヘブンバーンズレッド、転スラ まおりゅう）、
1日10億件のログをELTのデータパイプラインで処理して、低コストで実現しています。
BigQueryの運用事例は多数あると思いますが、
大規模ゲームタイトルの大量のデータを捌くのに苦労したことや、得られた知見も共有いたします！
郡司 匡弘
株式会社WFS
Studio本部 / Technology Development部 / PF Engineeringグループ / Data Platformチーム
マネージャー・シニアデータエンジニア
<講演者プロフィール>
大手SIerや通信会社を経て、2015年にグリー入社。
スマートフォンゲームの共通基盤（課金・認証）のエンジニアとして、
iOS/Android向けのSDKやバックグラウンドシステムの開発運用を担当。
AIチャットボットのシステム設計/実装を担当。
ファンコミュニティサービスのFanbeatsの開発責任者を担当。
マーケティングデータ基盤やゲームのログ分析基盤の開発責任者を担当。
講演実績
CEDEC2018で「モバイルゲームのお問い合わせ対応にてAIチャットボットを導入してお問い合わせ件数を約20%削減した話」を題材に登壇。
<受講者へのメッセージ>
データを活用するためには、事前に必要なデータを収集して蓄積させる必要があります。
また、データを蓄積すると費用がかかり、データの活用結果と見比べても、
費用的に見合わないことも多々あると思います。
その対策の一つとして、あらかじめ、維持費を安く・分析し易いように
データ基盤を構築しておくことも必要になります。
本セッションでは、WFSで運用しているログ分析基盤を題材として、
BigQueryを使ったDWH、データパイプライン・BIツールを構築した事例をご紹介します。
WFSで開発した複数のゲームタイトルにて(ヘブンバーンズレッド、転スラ まおりゅう)、
1日10億件のログをELTのデータパイプラインで処理して、低コストで実現しています。
BigQueryの運用事例は多数あると思いますが、
大規模ゲームタイトルの大量のデータを捌くのに苦労したことや、得られた知見も共有いたします！