楽天におけるビッグデータとその収集・解析基盤の構築

　楽天は1997年の創業以来、会員数・流通額・提供サービス数を急速に拡大させており、楽天市場を中心とする楽天のシステムでは、様々なサービスから生成される多種多様な大規模データが日々蓄積され続けている．ビッグデータと呼ばれるこれらのデータ群を、いかに統一的なプラットフォームで収集、解析し、ビジネス側に迅速かつ的確にフィードバックを行うかが、楽天にとって重要な課題となっている．この課題に対処するために、楽天では現在、楽天スーパーDBと呼ばれる大規模ユーザ属性DBプラットフォーム、およびグローバルイベント解析プラットフォームを構築・運用を行っている．本論文では、楽天でのビッグデータの例を紹介するとともに、２つのプラットフォームの紹介を行う．

1. はじめに

　楽天は、 1997年にオンラインショッピングモール「楽天市場[1]」のサービス提供を開始して以来、会員数、流通額を伸ばしており、2011年は楽天市場における年間流通額が1兆円を突破した．また、楽天市場だけではなく、オンライン旅行サイト「楽天トラベル[2]」や、ポータル・メディア事業、銀行やクレジットカード等の金融事業など、提供するサービスを拡大させてきている．さらには、楽天はグローバル化を進めており、アメリカ、フランス、イギリス、ドイツ、タイなど、ECサービスを提供している地域を拡大させている．

　事業の拡大に伴い、楽天グループのシステムでは、多種多様なフォーマットの大規模データが、至る所で日々生成され続けており、これらのデータをいかにして、横断的に収集・蓄積し、解析をすることでサービスに活用していくのかが重要な課題となっている．このような状況を踏まえ、現在楽天では、多種多様な大規模データの収集、蓄積、解析を実現するプラットフォームの構築・運用に取り組んでいる．本稿では、その中の取り組みの例として、7,500万人を超える会員のユーザ属性情報を一元的に管理するDBプラットフォーム、およびグローバルイベント解析プラットフォームの構築・運用を取り上げ、楽天におけるビッグデータへの挑戦について述べる．

　本論文では、以降、次のような構成をとる．第2章にて楽天で取り扱っているビッグデータの例を示し、第3章にて楽天スーパーDBについて紹介を行う．第4章では、グローバルイベント解析プラットフォームについて紹介を行う．第5章にてまとめを行う．