ログ収集・分析基盤（BigQuery等）【メディア・Webメディア】 
Webサーバーのアクセスログ、アプリの操作ログ、CMSの更新ログなどを生データのままBigQueryなどのDWHに蓄積し、SQLで自由に分析できる環境を構築する施策です。Googleアナリティクスでは分からない詳細な分析や、機械学習のデータソースとして活用します。メリットは、データ分析の自由度向上と、長期的なデータ資産化です。
 職種 |
情報システム |  施策難易度 |
★☆☆☆☆ |
|---|---|---|---|
 業界① |
広告・出版 |  目的 |
データ活用 |
| 業界② |
メディア・Webメディア |  対象 |
データエンジニア データサイエンティスト 経営層 |
 費用 |
100〜1000万円 |  実施期間 |
90 |
主なToDo
- Fluentd等を使ってログを自動転送するパイプラインを作る
- 個人情報をマスク（秘匿化）して保存する
- RedashやTableauなどのBIツールから参照できるようにする
期待できる効果
サンプリングされていない全量データで分析ができる。将来的にAI活用する際の教師データとして使える。
躓くところ
データ量が膨大になり、保管コストとクエリコストがかさむ。SQLを書ける人がいないと宝の持ち腐れになる。
狙えるチャネル
