このソリューションでは、Azure Synapse Analytics と Dynamics 365 Customer Insights を組み合わせて、顧客にデータを提示する包括的なビューを構築し、最高のカスタマー エクスペリエンスを提供します。
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アーキテクチャ
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データフロー
- Azure Synapse Analytics は、Azure Synapse パイプラインを使用して生のソース データを取り込みます。
- ソース データは、Azure Synapse Analytics と Azure Data Lake Storage Gen2 に保存されます。
- Dynamics 365 Customer Insights は、Azure Synapse から顧客データに接続します。
- 管理者は、Customer Insights の統合された顧客プロファイルを、メジャー、セグメント、エンリッチメントも使用して構成します。 統合された顧客プロファイルは、Customer Insights から Azure Synapse に移植されます。
- 管理者は、Azure Synapse の統合された顧客プロファイルを利用して、リテンション期間を予測するための Machine Learning パイプラインを作成します。
- 管理者は、リテンション期間の予測モデル エンドポイントを作成します。
- 管理者は、Azure Machine Learning を呼び出してリテンション期間の予測を取得するための、カスタム モデル ワークフローを Customer Insights で作成します。
- Power BI が Customer 360 データを Customer Insights から取り込み、プロファイルとメトリックを視覚化します。
コンポーネント
- Dynamics 365 Customer Insights は、ワールドクラスの AI と分析を使用して、比類のないカスタマー エクスペリエンスを提供するのに役立ちます。 ここでは、顧客データの統合、セグメント化、エンリッチに使用します。
- Azure Synapse Analytics は、データ統合、エンタープライズ データ ウェアハウス、ビッグ データ分析を結合する分析サービスです。 ここでは、データ インジェスト、ストレージ、処理のために使用します。
- Data Lake Storage は、高パフォーマンスの分析ワークロードのための、極めてスケーラブルで安全なデータ レイクです。
- Azure Machine Learning は、エンドツーエンドの機械学習サービスです。 このアーキテクチャでは、顧客維持期間を予測するために使用します。
- Power BI はデータを、視覚に訴える、理路整然とした対話型の分析情報に変換します。 ここでは、顧客のプロファイルとメトリックを視覚化するために使用します。
シナリオの詳細
複数ソースからの顧客データを管理して、統合された Customer 360 ビューを構築することは、目新しい課題ではありません。 とはいえ、顧客とやり取りするチャネルや接点が増えているため、実現するのはますます難しくなっています。 Azure Synapse Analytics を Dynamics 365 Customer Insights と組み合わせることにより、顧客の包括的なビューを構築して、最高のカスタマー エクスペリエンスを提供することができます。
考えられるユース ケース
このソリューションは、資産管理を行う組織を対象として作成されました。 小売り、金融サービス、製造業、ヘルスケアなどの業界にも適用できます。 このソリューションは、システムをまたいでデータを組み合わせて Customer 360 プロファイルを構築することにより、カスタマー エクスペリエンスを向上する必要があるあらゆる組織が利用できます。
また、ソリューションを使用して次のことを行えます。
- 顧客データから優れた分析情報を得る。
- 顧客離反や不満の原因を明らかにする。
- 取引先企業や顧客向けサービスの活動を指示する。
- 顧客維持やアップセルを目的とした、対象を定めた販売促進を行う。
考慮事項
以降の考慮事項には、ワークロードの品質向上に使用できる一連の基本原則である Azure "Well-Architected Framework" の要素が組み込まれています。 詳細については、「Microsoft Azure Well-Architected Framework」を参照してください。
セキュリティ
セキュリティは、重要なデータやシステムの意図的な攻撃や悪用に対する保証を提供します。 詳細については、「セキュリティの重要な要素の概要」を参照してください。
このソリューションでは、Microsoft Entra ID を使って、アーキテクチャ内の Azure ソリューションに対してユーザーを認証します。 Microsoft Entra 認証またはロールベースのアクセス制御を使って、アクセス許可を管理できます。
このソリューションを実装する際には、次のセキュリティ ガイドラインに従います。
スケーラビリティ
このソリューションでは、Azure Synapse Spark のクラスターを使用します。これは、ワークロードのアクティビティ ニーズに基づいて自動的にスケールアップとスケールダウンを行います。 詳細については、Azure Synapse Spark クラスターの自動スケーリングに関するページを参照してください。
Azure Machine Learning のトレーニング パイプラインは、データ サイズや他の構成パラメーターに基づいて、スケールアップとスケールダウンを行うことができます。 コンピューティング クラスターは、パフォーマンスとコストの最適化のための、自動スケーリングと自動シャットダウンをサポートしています。
コストの最適化
コストの最適化とは、不要な費用を削減し、運用効率を向上させる方法を検討することです。 詳しくは、コスト最適化の柱の概要に関する記事をご覧ください。
Dynamics 365 Customer Insights のライセンス価格オプションは、必要な顧客プロファイルの数に基づいています。
Azure Synapse Analytics には、コストを最適化するためのさまざまな価格オプションがあります。 メモリ最適化された、またはハードウェア アクセラレータを使用した Apache Spark プールを使用すると、データ エンジニアリング、データ準備、機械学習などのビッグ データ処理タスクを Azure Synapse で直接実行することができます。 Spark プールの使用量に対する請求は、最も近い分単位に切り上げられます。
Azure Machine Learning には追加のライセンス料金はありません。 ただし、コンピューティングと、使用する他の Azure サービスの料金は請求されます。これには、Azure Blob Storage、Azure Key Vault、Azure Container Registry、Application Insights が含まれますが、これらに限りません。
さまざまな要件を満たすための、さまざまな Power BI 製品のオプションがあります。 Power BI Embedded では、Power BI の機能をアプリケーションに埋め込むための Azure ベースのオプションが提供されます。
このソリューションは、次のオプションを使用してデプロイできます。
- Dynamics 365 Customer Insights: 1,500 プロファイル
- Azure Synapse Analytics: 中規模サイズのメモリ最適化 Spark クラスター (8 仮想コア / 64 GB)
- Azure Machine Learning
- Standard_DS11_v2 タイプのコンピューティング インスタンス
- Standard_D2_v2 タイプのコンピューティング インスタンス
Azure Synapse Analytics および Azure Machine Learning とともにデプロイされる、Azure Storage アカウント、Key Vault、Container Registry、Application Insights などの Azure サービスでは、他のコストが発生します。
このシナリオのデプロイ
このソリューションをデプロイするには、「Getting Started」ガイドと、ステップバイステップのデプロイに関するガイドを参照してください。 これらは、ソリューションの GitHub リポジトリにあります。
共同作成者
この記事は、Microsoft によって保守されています。 当初の寄稿者は以下のとおりです。
プリンシパル作成者:
- Nalini Chandhi | シニア テクニカル スペシャリスト
次のステップ
- Dynamics 365 Customer Insights を使用して顧客の意図を明らかにする
- Dynamics 365 Customer Insights の製品概要
- Azure Machine Learning とは
- Azure Synapse Analytics とは