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1. 利用増により,販売分析システムの応答性能が悪化した
2. DWHアプライアンスを導入し,応答性能を改善した
3. 夜間バッチが遅延しないよう,ジョブの実行順序を工夫した

 関西と首都圏で,スーパーマーケットを展開するライフコーポレーション。食品を中心に,日用雑貨や衣類などを取りそろえた店舗は,週末にいっそうのにぎわいを見せる。

 一方,大阪と東京にある同社の二つの本社オフィスが最も活気づくのは,毎週月曜日。その日の夕方に,各部署で重要な会議が開催されるからだ。それは,品ぞろえや価格の変更,催事の実施などの販売施策を部署ごとに検討する会議である。いつもは全国の産地を駆け回る仕入れ担当者も,店舗を回る店舗統括マネージャも,社員の大半が社内で1日中,販売施策の企画立案に注力する。

 この月曜日に,多くの社員が一斉に利用するのが,販売分析システムである。販売施策を考えるため,前週の月曜日から日曜日まで直近1週間の販売数量,売上高,廃棄率,粗利を中心に,過去2年分の販売データをさまざまな切り口で分析する。

 月曜日には500人を超えるユーザーがひっきりなしに販売分析システムを利用するので,システムの応答性能が著しく悪化する。このことが長らく問題になっていた(図1)。ユーザーの視点で見た販売分析システムの使い勝手は,例えばこんな具合だった(図2)。

図1●ライフコーポレーションが販売分析システムに関して抱えていた課題<br />ライフコーポレーションが2002年に構築した販売分析システムは,2005年ごろから応答性能が悪化し,業務に支障を来すようになっていた。全社的に販売分析システムの利用が活発化した上に,毎週月曜日に利用が集中することが主な原因だった
図1●ライフコーポレーションが販売分析システムに関して抱えていた課題
ライフコーポレーションが2002年に構築した販売分析システムは,2005年ごろから応答性能が悪化し,業務に支障を来すようになっていた。全社的に販売分析システムの利用が活発化した上に,毎週月曜日に利用が集中することが主な原因だった
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図2●販売分析システムの画面例<br />同社の商品部や営業企画部などでは,重点的に販売する商品を考えたり,催事を企画したりするため,直近2年の販売予算・実績のデータをさまざまな切り口で集計する必要があるという。そのため販売分析システムは,時間,商品という二つの軸などで集計できるようになっている
図2●販売分析システムの画面例
同社の商品部や営業企画部などでは,重点的に販売する商品を考えたり,催事を企画したりするため,直近2年の販売予算・実績のデータをさまざまな切り口で集計する必要があるという。そのため販売分析システムは,時間,商品という二つの軸などで集計できるようになっている
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3分以上待つのは当たり前

 6月×日月曜日の朝,数十品目に上るボールペンのうち,前日までの直近1週間に売れた品目を調べるため,販売数量順に並べる条件設定をして検索実行ボタンを押す。1分経過。何の反応もない。2分経過。やはり反応がない。3分が過ぎたところで,ようやく結果が表示された。

 5月の月間売上順位に比べると,抗菌タイプのボールペンが上位に食い込んでいるのが目立った。6月は抗菌タイプのボールペンが売れるのかもしれない。そこで,過去2年にわたって6月のボールペンの販売数量を単品レベルで集計してみる。すると今度は,3分たっても反応がない。5分経過したところで,タイムアウトが発生した。

 どうやら照会処理が重すぎたようである。タイムアウトが起きないようにするには,1件当たりの処理を軽くするしかない。そこで2年分の処理を二つに分割して,1年ごとに調べることにした。改めて条件を設定し直して照会したところ,タイムアウトにこそならなかったが,昨年と一昨年分の照会に4分ずつかかった。引き出したデータは表計算ソフトでつなぎ合わせて合算した。これだけの作業で,既に30分近くを要した。その大半が,販売分析システムの応答の待ち時間だった。

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