課題

分析データ量の制限: 15年分の膨大な商品データを保有しているにもかかわらず、商品レコメンドの分析対象を3年分に限定する必要がありました。これにより、潜在的なビジネスチャンスを逃していました。
処理時間の遅延: 分析処理に1時間以上かかり、Webサーバーへの負荷が大きく、システム全体の安定性に影響を与えていました。

解決策

Google Cloud Platform（GCP）のサーバーレス環境を活用し、これらの課題を解決しました。

Cloud FunctionとBigQueryの導入: 分析処理をCloud Function（Go言語）に移行し、スケーラブルかつ効率的な処理を実現。 BigQueryの圧倒的なデータ処理能力により、15年分の全商品データを分析可能にし、より精度の高い商品レコメンドを実現。
コスト最適化: GCPのベストプラクティスを適用し、BigQueryの利用料金を無料範囲内に抑えることに成功。

結果

分析データ量の2倍以上: 分析対象データ件数を約2億件から4億8000万件に拡大。
処理時間の劇的短縮: 分析処理時間を1時間からわずか10分に短縮。
システム負荷の軽減: Webサーバーへの負荷を大幅に軽減し、システムの安定性向上に貢献。
開発効率向上: ソースコード管理とCloud Buildの連携により、ほぼノーオペレーションで開発およびリリースを進めることが可能に。

お客様へのメリット

より高精度的な商品レコメンド: 膨大なデータに基づいた精度の高いレコメンドにより、顧客満足度の向上に貢献。
コスト効率化: サーバーレス環境への移行により、不要な処理の削減を実現し、全体的なシステム運用コストの効率化に貢献しました。