攻めの運用DX ～システム監視から事業価値へ～

モッタイナイ運用をしていませんか？

攻めの運用_、DX推進など言葉としては一般的になっていますが_、実際には運用作業の効率化や自動化にとどまっているケースをよく見かけます_。例えば「システム監視」ではトラブルを早期検知し可用性を向上させたり_、未然にリソース枯渇を防ぐといった「守りの運用」で使われることが多いですが_、実はシステム監視が扱うデータには事業価値を生み出す宝が詰まっています_。運用で扱うデータを価値に変える「攻めの運用DX」をしてみませんか？

今回は事例として「海外で決済事業を行っている企業」に対して_、価値あるシステム監視を提案・構築した取り組みを「グローバル展開のコツ」も含めて説明したいと思います_。

海外におけるシステム監視の実態

私はこれまでAPACを中心に数か国の企業・省庁に対してシステム監視を含めたインフラ開発をしてきました_。その中で特に感じたのが「直接利益を生み出さないシステム監視は軽視されがち」という事です_。日本企業のグローバル展開において日本品質の担保や統制を行う上で_、海外子会社でシステム監視を行う事は非常に重要になりますが_、事業規模を拡げている段階の企業においては目先の利益が優先され_、システム監視の様な「守りの運用」への投資にはどうしても消極的になるのが実情です_。

私の経験上_、特に発展途上国においては「システム監視」というのは日本ほど浸透しているものではなく_、NW監視など一部のみ監視するにとどまっていることが多く_、トラブルが起こってからアクションを取ればよいという考え方が多い印象です_。

価値を生み出す監視とは？

事例の海外決済企業（本社は日本）では当初_、サービスを急拡大している時期でサービス開発に集中投資をしており_、システム監視としては簡単なNW監視や全体の決済ステータスを確認できる程度で_、インフラやアプリケーションのトラブルは決済システムを利用している企業による問い合わせで気づくというお粗末な物でした_。

そういった状況でシステム監視導入という投資判断を引き出すため_、事業予測_、事業戦略において必要不可欠な付加価値が得られるという点を強くアプローチしました_。

具体的には_、アプリケーションログに含まれる雑多な情報を上手く活用することで_、事業予測や営業をかけるポイントを幹部に対して見える化することができ_、システム監視導入に対する投資判断を得ることができました_。

システム監視データに含まれる宝

事例の決済システムのログデータがどう価値を生み出すか見ていきましょう_。まず_、システム監視が扱うデータの種類には大きく以下の様なものがあります_。

一般的なシステム監視では上記①もしくは②までの監視が多く_、③は監視してたとしてもアプリケーションのトラブルを検知するためにエラーログを検知する程度にとどまっていることが多いのではないでしょうか_。

実はこの中で最も価値があるのは③の動的業務データ_、つまりアプリケーションログだと考えています_。動的業務データの中でも「中間処理」を分析_、活用することで様々な価値を生み出せます_。

クレジットカード決済の場合_、最終的にはイシュアと呼ばれる銀行などのカード発行元に決済リクエストを送り_、決済成否の応答を受けます_。中間処理まで細分化した時系列情報を分析すると_、例えば以下の様な価値を得られます_。

ユーザ特性の分析による売上向上
カード番号_、有効期限_、CVVなどエンドユーザに決済に必要な情報を入力してもらう画面でどれだけ時間がかかっているか_、何度も失敗を繰り返していないか_、または最終的にその画面でブラウザを閉じていないかといったといった情報を得ることができます_。その情報を元にUX/UIの改善を行う事で離脱率を下げ_、最終的な売上向上に直結します_。
決済応答の分析による取引量改善
ひとえにクレジットカード決済といってもイシュア_、銀行によって決済の承認基準はまちまちです_。例えばある銀行では香港発行カードに対しては決済の成功率は高くても_、マレーシア発行カードでは決済成功率が低いという事がよくあります_。その為_、決済要求に対するイシュアの決済拒否といったエラー応答を分析し_、顧客の特性に合わせたイシュアを提案することで顧客の売上_、ひいては決済システムの取引量向上にも繋がります_。
顧客特性把握による投資計画や営業戦略の策定

顧客ごとの各種決済の時系列の動向を分析することで投資計画のインプットにすることができます。例えばある企業A社では夜間に瞬間的な取引量が多いという事が分かると_、サーバリソースの動的配置による効率的な負荷分散や将来のシステム投資を計画する事が出来ました_。

また_、数量限定商品を多く取り扱っている企業B社では_、エンドユーザはその商品価値を測るために「有効期限が切れたら自動で決済がキャンセル扱い」になるコンビニ決済を多用することが分かりました_。こういった顧客特性を把握することで_、有効な決済手段を提案する事が出来ました_。

お宝データを拾い上げる方法は？

こういった価値あるデータをどうやって拾い上げて分析すればよいのでしょうか_。一番理想的なのは_、業務アプリケーションやデータベースのスキーマの設計時に分析に使う情報を見切っておき_、必要な情報を全てデータベースに格納しておく事です_。そうしておけば_、将来的に分析・加工・見える化など好きに行う事が出来ます_。

ただ_、本事例もそうですが_、こういった分析を行いたいと考えた時には既にシステムの骨格は出来上がっているでしょう_。その場合は_、今あるデータを後付けで加工_、抽出するためのツールを導入することをおすすめします_。以下にツールの例を記載します_。それぞれ_、出来る事には大差がないのでコストやノウハウ有無で決めればよいでしょう_。