ショッパーズ・ドラッグ・マートの患者分析プラットフォームがGoogle Cloudに登場
産業
技術情報
はじめに
Apigee、Kubernetes Engine、Pub/Sub、Dataflow、Data Loss Prevention、BigQueryなどのGCPインフラやサービスを採用した、拡張性と耐障害性の高いGCPネイティブのDatalakeソリューションの構想、設計、提供を支援しました。
ショッパーズドラッグマートについて
ショッパーズドラッグマートはカナダを代表する薬局小売業者で、全国に1,300以上の薬剤師が経営する店舗がある。 1962年に設立されたショッパーズ・ドラッグ・マートは、ロブロー・カンパニーズ・リミテッドの子会社で、カナダのオンタリオ州トロントに本社を置いている。
NashTechは、Shopper’ Drug Mart (SDM)が、SDM独自の様々な患者フォームから患者とのやり取りをほぼリアルタイムでキャプチャするために、Google Cloud Platform (GCP)ベースのスケーラブルなデータパイプラインを構築するのを支援しました。 取得されたデータはBigQueryベースのDataLakeに保存され、患者の転帰の改善や業務効率の向上に役立つ洞察や分析を実行するために利用できる。 このソリューションにより、SDMは30を超える患者や薬局のフォームからデータを取り込み、変換することができるようになった。データはGCPで処理され、ピーク時には1時間に1万件のフォーム送信が行われる。 このソリューションがなければ、これらのフォームでのユーザーインタラクションによって取得されたデータは保存されず、したがって、分析を実行するために利用することができませんでした。
インパクト
- これまで把握されていなかった患者のユーザー・エクスペリエンスが、洞察と分析の実行に利用できるようになった
- カナダ全土にあるSDMの1,000以上の店舗から収集した、患者と薬局利用者のやり取り
- 開設から数カ月で数百万件の記録を取得
- サービスを中断することなく、新しいユーザー体験をシームレスに統合
- ダイナミック・データ・バインディングの自動検出をサポート
- PIIデータは、クラウドDLPとカスタムマスキング技術を用いてマスキングされる。
- 人手を介することなく、より高いピーク負荷や新しいフォームの追加に対応できるスケーラブルなアーキテクチャ
問題提起
ショッパーズドラッグマートでは、ワクチン、服薬確認、健康診断など様々なサービスの審査や登録を行う際に、薬剤師と顧客の双方に様々なユーザー体験を提供するウェブベースのフォームを利用している。 これらのユーザー・エクスペリエンスによって得られた情報は、以前はどこにも保存されていなかった。 キャプチャされたデータは、ユーザーのインタラクションに基づいて動的に作成される。 これらのフォーム送信からデータを取得し、GCP上のデータレイクに保存できるソリューションが必要だった。 このソリューションは拡張性があり、セキュリティとプライバシーの要件をすべて満たすものでなければならない。
ソリューション
NashTechの熟練したエンジニアとGCPの専門家で構成されるチームは、Javaを使用し、いくつかのGCPネイティブサービスを利用して、拡張性が高く、エンタープライズ対応のソリューションを設計しました。 このソリューションは、フォームの動的な性質をサポートするように構築されており、新しいフォームの導入や既存のフォームの更新のための機能拡張やサービスの中断は必要ありません。 キャプチャされたデータはイベントとしてイベントストアに保存され、BigQuery上に構築されたDatalakeにも保存される。 すべてのPIIデータは、Datalakeに保存する前に非識別化されます。 メトリックの収集とモニタリングは、Stackdriver、Prometheus、Grafanaを使って実現した。
- スケーラブルなデータ取得API： リアルタイムデータは、Kubernetes Engine上でホストされたSpringbootベースのスケーラブルなマイクロサービスを介してデータパイプラインにルーティングされる。
- Pub/Subによるイベント駆動アーキテクチャ： 暗号化されたデータはイベントとしてPub/Subキューにプッシュされる。
- データフローを使用したレジリエントな並列処理： Apache BeamベースのDataflowランナーを使用して、データを処理、変換、BigQuery Datalakeに格納。 データフローは以下のタスクを実行する：
- 暗号化されたイベントをイベントストアに保存する
- データ品質チェックの実施
- クラウドDLPとカスタムマスキングを使用したPIIデータの非識別化
- スキーマを自動検出し、BigQuery Datalakeに格納するデータを変換する。
- BigQueryデータレイク： キャプチャされたデータは、BigQueryのテーブルやビューを介して分析や予測に利用できるようになります。
- PrometheusとGrafanaを使った観測性とモニタリング： パイプラインのすべてのコンポーネントはPrometheusとStackdriverに統合されている。 メトリクスはGrafanaダッシュボードで監視される
その結果
すべてのフォームデータはBigQueryに取り込まれ、SDMのデータサイエンスチームは、さらなる洞察と分析ユースケースのために顧客と薬局のデータにアクセスできるようになりました。 フォームの動的な性質をサポートし、新しいフォームや既存のフォームの更新を処理するための機能拡張やサービスの中断を必要としません。
「私たちのソリューションは、この情報をBQに保存し、分析、過去に取得したデータに基づくユーザー体験の追加、該当する場合のイベント/トリガー、利用可能なデータに関するその他のユースケースなど、さらなる処理に活用することができます。これはSDMの旅の始まりにすぎません。
データエンジニアリングシニアディレクター – ショッパーズドラッグマート
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