Insight Technology

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PayPay銀行|個人情報の漏洩リスクのない分析データベースができたことで、今後はより自由な分析ができます

Insight Data Masking
データベース管理
事例

事例概要 – PayPay銀行株式会社

PayPay銀行ではデータ活用の取り組みとして、オンプレミスに情報系データベースを構築してきた。近年業務量、データ量増加による性能劣化の問題が発生しており、クラウド上の分析データベース(DWH)を構築することでワークロードの分散対策が検討された。

その際に個人情報漏洩リスクを回避するため、データマスキングツール「Insight Data Masking」が採用される。分析データベース上でマスキングされたデータはユニーク性・整合性が保たれ柔軟な分析が可能な上、外部からアクセスする際の個人情報漏洩のリスクも回避しリモートワークの推進にも貢献している。

導入背景 – 性能劣化の課題解決のためクラウド上に新たな分析データベースの構築を検討

2000年10月に日本初のインターネット専業銀行として誕生したジャパンネット銀行。2021年4月にはPayPay銀行に改称され、Zホールディングスの各サービスとの連携を強化している。
PayPay銀行の口座数は約602万、預金残高はおよそ1.5兆円、ピーク時には1時間当たり67万あまりの取り引きが行われ、ユーザーの3割がPC、7割がスマートフォンでサービスを利用している。
Yahoo! JAPANはもちろん、freeやMoney Forward、JRAやBOART RACEなど多くの提携先があり、PayPayやLINE Pay、メルペイなどさまざまなスマホ決済とも連携している。また顧客サポートではLINEを使ったAIチャットなども提供し、さまざまな面から顧客満足度向上に取り組んでいる。

多くのサービスと連携しより良いサービスを提供するには、データ活用が欠かせない。そのため「社内においては、データ活用のためのデータ分析基盤が極めて重要となっています」と言うのは、PayPay銀行株式会社 IT本部 開発二部 基盤開発第一グループの安齋將志氏だ。PayPay銀行のデータ活用基盤は、マーケティング用の顧客情報データベースと取り引き情報などを集約するデータベースを、「情報系データベース」としてオンプレミスで構築し運用している。
この情報系データベースは、SolarisベースのサーバーにOracle Databaseの2ノードRAC構成、インメモリデータベース機能も活用し運用されている。しかしながら最近は、業務量、顧客数の増加に伴うデータ量の肥大化などで性能の劣化が課題だった。そのため、一部の分析処理をクラウド上の「分析データベース」に分離する負荷の分散が検討されていた。

選定理由 – Qlik ReplicateとInsight Data Maskingで匿名化したデータをクラウド上の分析データベースへ自動同期

分析データベースのプラットフォームには、既に利用しているAWSのサービスとの連携もしやすく、市場でも実績がある「Amazon Redshift」を採用。オンプレミスの情報系データベースからAWS上の分析データベースにデータを同期するためのデータインテグレーションツールには、設定が容易で使い勝手が良くコストパフォーマンスが高いことから「Qlik Replicate」が選ばれた。

さらにクラウド上の分析データベースでは、個人情報などはマスキングしてデータを渡すことで、セキュリティを担保し情報漏洩リスクを回避したいと考えた。…

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