インテージ、流通データ統合・分析サービスのデータ基盤に「Snowflake」を採用

今回は「インテージ、流通データ統合・分析サービスのデータ基盤に「Snowflake」を採用」についてご紹介します。

関連ワード (ビッグデータ等) についても参考にしながら、ぜひ本記事について議論していってくださいね。

本記事は、ZDNet Japan様で掲載されている内容を参考にしておりますので、より詳しく内容を知りたい方は、ページ下の元記事リンクより参照ください。


 調査会社のインテージは、消費財メーカーの営業部門向け流通データ統合・分析サービス「POS-is」のデータ基盤に、クラウド型データプラットフォーム「Snowflake」を採用した。サービスを提供するSnowflakeが11月7日に発表した。

 インテージは、Snowflakeと共同でソリューション開発を行い、販売時点情報管理(POS)データの整備や統合、イン―自が保有するデータとの連係が実現した。また、ユーザー企業の環境内に構築した基盤上でデータ共有機能「Snowflake Secure Data Sharing」を活用できるようにした。これにより、POSデータなどの顧客データを外部提供することなく安全に管理可能となった。

 Snowflake Secure Data Sharingは、データを複製や移動することなく、組織内外のユーザーとリアルタイムにデータを共有できる仕組み。高いセキュリティを保ちつつ、データ接続のコストも軽減する。

 POS-isのユーザーは、POSデータが分析可能な状態で自動連携されるため、担当者ごとのデータ集計や資料作成の工数を削減できる。また、営業提案などに必要な分析用ダッシュボードを整備することで、業務を標準化し、提案レベルの底上げが期待される。

 また、「SRI+(全国小売店パネル調査)」や「SCI(全国消費者パネル調査)」と商品・店舗マスターをデータ共有することで、市場とPOSデータとのギャップ分析が可能になる。例えば、ある商品に対するユーザー企業での売り上げとSRI+が示す国内市場規模や成長率を比較することで、その商品カテゴリーの今後の潜在性を含めた提案が期待できる。

 SRI+は全国約6000店舗から継続的に日々の販売情報を収集している小売店販売データ。SCIは全国15〜79歳の男女5万3600人の消費者から継続的に収集している日々の買い物データで消費者の購買状況を示す。

 さらにPOS-isの発展的な活用方法として、卸売企業から小売店舗への出荷データとPOSデータを用いることで店頭在庫推計を行うことも可能となる。店頭在庫が可視化されることにより、返品・欠品対策のための店頭在庫最適化や需給調整をより効率的に行うことが期待される。

 Snowflakeは今後、両社の開発フレームワークを用いた大規模言語モデル(LLM)などの取り組みを通じ、インテージのPOS-is環境構築を支援していくとしている。

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