Delta Live Tablesによる小売業者へのリアルタイムデータのデリバリー

[Real\-Time Data for Retail with Delta Live Tables \- The Databricks Blog](https://www.databricks.com/blog/2022/04/12/delivering-real-time-data-to-retailers-with-delta-live-tables.html)の翻訳です。

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本書は抄訳であり内容の正確性を保証するものではありません。正確な内容に関しては原文を参照ください。
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*小売業者がDelta Live Tablesを用いてどのように[リアルタイムの意思決定](https://www.databricks.com/jp/product/data-streaming)を実現するのかに関しては[the Deliver Retail Insights webinar](https://www.databricks.com/p/webinar/deliver-real-time-retail-insights)に登録してください。*

パンデミックはオムニチャネル導入の急速な加速をドライブしました。この危機的状況において、デジタルチャンネルにおける顧客体験を再現し、注文充足に対する迅速、便利、安全な代替案を提供できることができた小売業者は[競合との差別化](https://www.mckinsey.com/industries/retail/our-insights/why-retail-outperformers-are-pulling-ahead)を可能としました。ウィルスが落ち着きを見せると、顧客は実店舗に戻り始めていますが、オンラインと実店舗体験をブレンドする要求は依然として大きいものとなっています。

いくつかの小売業者においては、COVID-19の発生の前よりもオムニチャネルへの移行は進み始めています。これらの企業においては、すでにあった計画をパンデミックが後押しすることになりました。他の企業においては、オンライン購買、店舗ピックアップ、露店、ホームデリバリー、そのほかの充足イノベーションは、ロックダウンや労働力の崩壊の最中においては急激に立ち上がった機能を意味することになりました。しかし、競争するためにある企業が既存のペースをスピドアップするのか、競争から抜けるのかは観測しているだけで十分でしたが、多くの企業はオペレーション上のギャップや個々のトランザクションによる収益の悪化に苦しんでいます。

# 在庫の課題はさらに明確なものになっています

サプライチェーンの破壊が夕方のニュースにのトピックになる前から、小売業者は在庫の可用性に関する課題は、購買者の約三分の一が探しているものを見つけ出せない状態となり、小売業者は約$1Tの売り上げを損失しているとレポートしていました。顧客サーベイや過去データの分析を通じた事実でよく確認できたのは、顧客が選択した代替品やインバウンドの補充品によって日々の事象が隠されていたということでした。

問題の[規模](https://www.forbes.com/sites/garydrenik/2022/02/23/how-the-pandemic-exposed-major-cracks-in-retailers-inventory-management-practices/?sh=46242a237a3e)が明らかになるまで、顧客に代わって店員に通知が行われる店舗内補充プラクティスの導入がありませんでした。報告される値と実際の値の間のギャップによって、顧客が商品を入手できなかったことを告げる通知がよりタイムリーに補充者に通知されます。小売業者が代替品やほかのキャンセル処理に苦戦している中、顧客自身はオンライン体験を通じて持つことになった期待に最も答えることができる小売ビジネスに[切り替えている](https://chainstoreage.com/survey-inventory-major-issue-grocery-shoppers)ことに気づきました。

# これらの課題の解決にはトランスフォーメーションが必要です

店舗内在庫管理のプラクティスは、長い間、小売業界において痛みとなるポイントでした。大量の顧客をサポートし、膨大なSKUを抱えるための広大な敷地で定常的に在庫を維持することは非常に困難です。容易に間違った場所に製品を置いてしまったり、バックルームに置き去りにしたり、適切に記録することなしに再度在庫補充したり、店舗内のアクティビティのあれこれで紛失してしまいます。定期的な在庫数は手元にあるユニット数のポイントインタイムの評価を可能としますが、これらのイベントの低頻度性によって、店舗の現在の状況を頻繁に自信を持ってすることは困難であることを意味します。

いくつかの小売業者おけるソリューションは、店舗内補充からこの種のアクティビティに最適化されたローカル注文補充センターに移行するというものです。しかし、このオプションは全てのマーケットや小売業者で有効なわけではありません。そうではなく、多くの小売業者はより多くの補充オプションをよりよく提供できるように、既存の店舗の場所を[トランスフォーム](https://www.mckinsey.com/industries/retail/our-insights/reimagining-stores-for-retails-next-normal)することにフォーカスしています。

# リアルタイムの洞察が鍵となります

どのパスを選択するにしても、より迅速なデリバリーに対する期待の高まりと、分散された補充ランドスケープが結びつくごとに、小売業者にはどの商品がどこに存在しているのかに関する知識を改善するプレッシャーが強くなっています。これに対応するために、多くの企業はユニットを手元で追跡するために、複数の場所からの在庫関連の大量のイベントデータを処理するリアルタイム技術に移行し始めています。この情報は、注意を必要とする問題を店舗アソシエイトにアラートし、自動補充をトリガーする、あるいは購買者がオンラインプラットフォームに移動した際にどのアイテムを表示するのかを調整します。

リアルタイムデータ処理技術は新しくありませんが、[Lakehouseアーキテクチャ](https://www.databricks.com/jp/product/data-lakehouse)、[Delta Lake](https://www.databricks.com/jp/product/delta-lake-on-databricks)フォーマット、[Delta Live Tables](https://www.databricks.com/jp/product/delta-live-tables)など技術は進歩しており、企業はエンタープライズ規模のリアルタイム在庫管理システムが手に届く範囲にあることを知っています。

# 技術イノベーションがリアルタイム洞察を可能にします

レイクハウスアーキテクチャは、生のイベントデータをアクション可能な洞察に変換する際に必要となる長くて複雑なロジックをブレークダウンします。[メダリオンアーキテクチャ](https://www.databricks.com/jp/glossary/medallion-architecture)は、ブロンズ、シルバー、ゴールドレイヤーと呼ばれる三つのステージにエンドツーエンドのデータフローを分割するアーキテクチャパターンです(図1)。
![](https://www.databricks.com/wp-content/uploads/2022/04/db-130-blog-img-1.png)
*図1. 現在の在庫を計算するレイクハウスアーキテクチャを通じたPOSデータのエンドツーエンドのデータフロー*

ブロンズレイヤーでは、オリジナルの状態でデータの記録を取るために、店舗内の在庫管理システムから受信する生データがas-isで格納されます。シルバーレイヤーでは、後段のワークフローの構築するより技術ユーザーのアクセスを改善するために、ブロンズデータは重複排除、再構成、変換されます。ゴールドレイヤーでは、現在の状態の在庫のように企業からアクセスできる、ビジネスにアラインする情報資産としてデリバリーされます。

処理を解釈可能なステップに分解することで、実装をシンプルにするだけではなく、開発者はビジネスにアラインした様々なアウトプットをデリバリーできるので、情報資産を容易に再利用できるようになります。すると、キーの課題はビジネスで活用するデータオブジェクトが現状の情報を提供するように、データが異なるステージを移動し続けるようにするということになります。

この問題は、Delta Lakeを通じて対策することができます。Delta Lakeは非常に人気のParquetデータフォーマットの派生形です。Parquetのパフォーマンス特性を維持しつつ、トランザクションログを通じたエンハンスを提供します。

トランザクションログによって、Delta Lakeはワークフロー開発を非常にシンプルにする従来のデータ更新パターンをサポートすることができます。また、レイクハウスアーキテクチャのブロンズ、シルバー、ゴールドレイヤーに永続化されたとしても、エンドツーエンドでリアルタイムのデータ処理が阻害されることなしに継続されるように、上段のデータ変更を識別するワークフローを実現します。

レイクハウスアーキテクチャとDelta Lakeと組み合わせることで、堅牢でリアルタイムのデータ処理や分析インフラストラクチャのイバンを提供します。構成されるインフラストラクチャを流れるデータの移動を定義するワークフローはどのようなものでしょうか？これまでは、リアルタイムデータ処理ではデータとデータとのやりとりに対して最新の考え方を採用した特殊技術を必要としました。Spark構造化ストリーミングを用いることで、リアルタイムデータ処理機構によって開発をよりシンプルにするようにバッチ処理とインラインにもたさられました。そして、Delta Live Tablesによって、ストリーミングオブジェクトの永続化の定義、様々なオブジェクト間のデータ移動に関するスケジューリング、オーケストレーション、リソースの配備、リアルタイムワークフローに関するモニタリング、アラートはこれまでにないほどシンプルになりました。

Delta Live Tablesの詳細を学ぶには、GAを発表している[こちらの記事](https://qiita.com/taka_yayoi/items/eaf1f9b176825819a7c2)をご覧ください。レイクハウスアーキテクチャ、Delta Lake、Delta Live Tablesをどのように活用して、店舗内在庫にリアルタイム洞察を提供するのかに関しては、[こちらのノートブック](https://notebooks.databricks.com/notebooks/RCG/POS_DLT/index.html)をチェックしてください。

小売業者におけるリアルタイム洞察の必要性はこれまでないほどに大きくなっており、これらの洞察をもたらす分析ソリューションにはこれまでない以上にアクセスできるようになっています。この情報と関連ノートブックが皆様の企業で、オムニチャネルのゴールを達成するために必要とする機能を提供する助けになればと思います。

小売業者がDelta Live Tablesを用いてリアルタイムの意思決定を実現するのかに関しては、こちらのウェビナーに[登録](https://www.databricks.com/p/webinar/deliver-real-time-retail-insights)ください。

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