説明
プレミアム自動車およびオートバイの大手グローバルメーカーであるBMWグループは、デジタルトランスフォーメーションのイニシアチブをサポートするために、データインフラストラクチャの管理とスケーリングに課題を抱えていました。これらの課題を克服するために、オンプレミスのデータレイクを再構築し、Amazon Web Services（AWS）に移行しました。この移行により、車両センサーやその他のエンタープライズソースからの匿名化されたデータを処理および統合するように設計された中央集権型プラットフォームであるCloud Data Hub（CDH）が作成され、社内チームが容易にアクセスできるようになりました。
移行前、BMWグループの既存のデータレイクは、データエンジニアやアナリストからの増大する要求を満たすのに苦労していました。その堅牢でオンプレミスな性質は、データサイロ、チーム間の複雑な調整、および新規プロジェクトのリードタイムの長期化につながり、イノベーションを遅らせていました。同社は、車両テレメトリに対する俊敏性、スケーラビリティ、リアルタイムデータアクセスを提供し、さらに分析および機械学習機能を統合するソリューションを求めていました。特に、ソリューションはプライバシーとセキュリティコンプライアンスのための堅牢なガバナンスを確保する必要がありました。
Amazon Athena、Amazon S3、Amazon Kinesis Data Firehose、AWS GlueなどのAWSマネージドサービスを採用することで、BMWグループはセットアップの複雑さを大幅に削減しました。これにより、プラットフォーム、取り込み、ユースケースチームは、エンドツーエンドのDevOpsプロセスを通じて、より大きな自律性と俊敏性を持って運用できるようになりました。最新のWebポータルが実装され、ユーザーは高度な検索アルゴリズムを通じて信頼できるデータセットを発見し、新しい洞察を得るためにデータをクエリできるようになりました。CDHは現在、数百万台のコネクテッドBMWおよびMINI車両から毎日のテラバイト級の匿名テレメトリデータを処理しており、車両の健全性指標のプロアクティブな監視と迅速な問題解決を可能にしています。
アーキテクチャはデータプロバイダーとデータコンシューマーを分離しており、プロバイダーはAmazon Kinesis Data Firehose、AWS Lambda、AWS Glue、Amazon EMRなどのサービスを使用して取り込みと変換を行い、コンシューマーはAmazon Athena、Amazon SageMaker、AWS Glue、Amazon EMRなどのサービスを使用してデータを活用します。データはAmazon S3バケットに保存され、スキーマはAWS Glueでカタログ化されます。人間が読めるデータカタログとデータポータルの開発は、500人以上のユーザーの透明性と生産性を向上させます。AWS AppSyncを介したGraphQLは、スケーラブルでユニバーサルなAPIに採用されており、開発者が特定のデータペイロード構造とクエリパラメータを定義できるため、アプリケーション開発が大幅に加速されます。
AWSベースのデータレイクは、BMWグループのデータ駆動型ITソリューションの基盤として機能し、サーバーレスアーキテクチャ上で自動的かつ独立したスケーリングを可能にします。これにより、インフラストラクチャ管理と容量計画に多大な労力を要した以前のオンプレミスソリューションと比較して、イノベーションが加速されます。BMWグループは、Gaia-Xの創設メンバーとしての役割に沿って、API、アーキテクチャ、データポータルを含むCDHの主要コンポーネントをオープンソース化する計画です。この戦略的な動きは、強化された顧客エクスペリエンス、新しいモビリティサービス、および社内ビジネスインサイトを通じて、ビジネス全体に価値をもたらすデジタルトランスフォーメーションをさらに推進します。
重要ポイント
毎日のテラバイト級の車両テレメトリデータを処理
車両および顧客データからのリアルタイムの洞察を可能にする
機械学習モデルを使用した予測分析をサポート
AWS上の集中型Cloud Data Hub（CDH）を提供する
スケーラビリティのためにサーバーレスアーキテクチャを利用する
高度な検索アルゴリズムによるデータ発見を促進する
データチームのための自律的かつ俊敏なDevOpsプロセスを提供する
効率的なデータフローのためにデータプロバイダーとデータコンシューマーを統合する
柔軟なAPI開発のためにAWS AppSyncを介したGraphQLを採用する
透明性のための人間が読めるデータカタログを含む
プロアクティブな問題特定のために車両の健全性指標を監視する
新しいデジタルおよびコネクテッドエクスペリエンスの開発をサポートする
この事例が示すこと
- リアルタイム車両インサイト
- 予測メンテナンス
- コネクテッドカーサービス
- データ駆動型意思決定
- フリート管理分析
- 顧客テレメトリ分析
- アプリケーション開発の加速
