The Doppler Quarterly (日本語) 夏 2018 - Page 12

基盤の構築 CTP は、エージェンシーレベルのエクスペリエンス設 計とクラウド導入のベストプラクティスを組み合わせ て、優れたカスタマー・エクスペリエンスを提供するソ リューションと、パフォーマンスとコストを最適化するク るような標準評価基準の構築の先駆けとして、データ 「プール」をクライアントが拡大するための支援を行い ました。 これと並行して、再考したアプリケーションユーザーエ クスペリエンスを構築するために、既存の Excel ワー ラウド導入を設計、開発しました。 クシートを使用し、 CTP は業界のベテランがデータを まず、 CTP が Experience Design (XD) Discovery タモデルのトレーニングを実施し、複雑性を低減し、時 Workshop を開催し、主要関係者 (CEO および業界 の経験が豊富な経営幹部 ) とともに、メディア企業が 直面している問題と主要な目標を明らかにしました。 CTP は業界のペルソナを「パワープレイヤー」、 「業 界のベテラン」、 「業界のフロントランナー」、 「プログ ラムディレクター」 といった人物に特定しました。これら のペルソナは、分析とテクノロジーを活用する意欲と経 験がそれぞれ異なっています。主要なペルソナにイン タビューとユーザーテストを行い、その日常生活をより よく理解するためにその行動を追跡しました。共通して 見られた傾向は、ペルソナがなんらかの想定を検証す る場合、データの使用に一貫性がなく、通常は補助的 な手段として使用しているということでした。求められ ていたのは、曲のパフォーマンスに関するデータを他の キーインジケーターやオーバーラップするオーディエン スのプロファイルと比較して簡単にビジュアル化する方 検証する補助メカニズムを生み出しました。これはデー 間の経過とともにインテリジェンスを構築する上で役 立ちます。結果として、チームは、適切なフォーマットと 媒体 / チャネルで、適切なデータを適切なタイミング で適切な人物に提供できるよう UI の規模を縮小し、 簡素化しました。 Music Analytics Dashboard アプリケーションは、 プレゼンテーションレイヤー、ビジネスレイヤー、デー タレイヤーをもつ従来の 3 層アーキテクチャーに基 づいています。プレゼンテーションレイヤーは、 AWS Elastic Beanstalk アプリケーションであり、 node.js を実行し、 React フレームワークコンポーネントを使 用して構築されています。ビジネスレイヤーは、現在の トレンドであるサーバーレスアーキテクチャーに沿っ た部 分 が 多く、 Amazon API Gateway および AWS Lambda を使用して記述されています。また、カスタ 法でした。 ムオーソライザーを備え、 OAuth インターフェイスを CTP はプロトタイプフェーズに進みました。チームは す。データレイヤーは、マルチアベイラビリティゾーンの Google Sheets や JSON を使用して一連のデータを 収集し、曲の変動をビジュアル化するためにモデルを 詳しく調べました。データを表示するための複数のビ ジュアル化手法を調べ、地図や棒グラフ、トレンドラ インを活用する UI を作成しました。これは、アーティ ストと曲のライフサイクルをベンチマークするワークフ 経由して Azure Active Directory と統合されていま AWS RDS インスタンスであり、データのリレーショナ ルな性質上、 PostgreSQL エンジンを使用します。 サーバーレス ETL パイプラインは MapReduce パイ プラインであり、 Hadoop の代わりにサー C ώ+w7ώ# KR_/'W 3g +fW__B 3 /QCLώ ՐMѽɅ) Q@3/_r˦33 ώ 73 ǚr'+ #́!QQ@  :kg /*+/Og g3B3cvێs"CW 3+// 'g #Îʧˎf ZO⿎ { ǎ +V33?ˎ['  # 7+OVӖB#g / #kW 3o O_  +_#W  ώ ׎ # K[2g /  Q@+^c # K7#g /?/Z+WΣn__ ώ / 34(Q!=AA1HӖ?>)ME0 g M=@ ׎O ]̃7 +Ƈ2[ 2g Q0g ,9)̃ + #ϞVÎ / _# ώZOv{B0+r #ώ Îg)齸 ՑMɍ ώώw7ώ#  + ώώ_#sҋC K g# _ ǎ ߎώ+ +ώW ӎ KB 3sҋCzsk 3 (+g