事例概要 – PayPay銀行株式会社

PayPay銀行では既存の情報系データベースの処理性能不足問題を解決するため、クラウド上に分析データベースを構築し負荷を分散することを考えた。新たな分析データベースのために選んだのが、Amazon RedshiftとデータインテグレーションツールのQlik Replicateだった。

さらにデータマスキングツールのInsight Data Maskingも併せて採用される。これらを組み合わせた分析データベースでは、データ同期が自動化され、個人情報のデータをマスキングしても柔軟な分析が迅速に行える環境が完成した。

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550万、預金残高はおよそ1.3兆円、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!はもちろん、freeeやMoney Forward、JRAやBOATRACE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チャットなども実現し、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の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」に分離し負荷の分散が検討されていた。

選定理由 – 実績あるAmazon Redshiftと使い勝手が良いQlik Replicateを採用

これらの条件を満たす環境として、分析データベースのプラットフォームにはAWSの「Amazon Redshift」が選ばれた。また情報系データベースからAmazon Redshiftにデータを同期する仕組みとしては、データインテグレーションツールとして「Qlik Replicate」が採用された。さらに、データマスキングツールとしては、「Insight Data Masking」が選ばれた。

PayPay銀行では既にAWSのサービスを使っていたこともあり、Amazon Redshiftであればそれらと連携が容易で、開発や機能拡張が迅速にできると判断された。その上で、国内での実績が多く、価格も手頃だったことがRedshiftの採用ポイントとなっている。

Qlik Replicateについては、使い勝手が良く設定も容易で価格が安価な点が評価された。PayPay銀行ではこれまで他のデータレプリケーションツールも利用していたが…