お客様事例/自動車

2020 年
BMW Group のロゴ

AWS ベースのデータレイクを使用してデータの力を引き出す BMW Group

BMW Group は AWS を使用して、120 万台の車両から毎日 10 TB のデータを処理し、音声で作動するパーソナル車載アシスタントを作成し、車両と顧客のテレメトリデータからリアルタイムのインサイトを導き出しています。ドイツに基盤を置くこの組織は、高級自動車および高級オートバイの大手製造企業です。BMW Group は、AWS 上で Cloud Data Hub を稼働させ、Amazon SageMaker を使用して予測分析のためのモデルをトレーニングしています。 

データのデモクラタイズ

大規模な利用

テラバイトを処理

一日数百万車両からのテレメトリデータ

問題を解決

顧客に影響を与える前に

加速させる

イノベーション

概要

BMW Group は、ドイツのミュンヘンに本社を置く、高級自動車および高級オートバイの世界的な製造企業です。所有ブランドには BMW、BMW Motorrad、MINI、Rolls-Royce があります。また、プレミアムな金融サービスおよびモビリティサービスも提供しています。

過去数年にわたって、BMW Group は、データと予測分析を用いて、自動車業界のデジタルトランスフォーメーションの最前線を走り続けられるよう努めてきました。BMW Group のデータ変換、人工知能、データ、DevOps プラットフォーム担当バイスプレジデントである Kai Demtröder 氏は次のように述べています。「革新性を維持するために、私たちは新しいデジタルで接続されたエクスペリエンスを構築し、さらにデータ駆動型の意思決定を行えるようにすることで効率と有効性の両方を向上させるためにバリューチェーンの変化を推進することに焦点を当てています」 このようなイノベーションを生み出すために、BMW Group は 2015 年に、車両、運用システム、およびデータウェアハウスのセンサーから匿名化されたデータを収集および結合して、履歴、リアルタイム、および予測のインサイトを引き出す、一元化されたオンプレミスのデータレイクを作成しました。

BMW 車両
ただし、社内外の利害関係者の高まる需要をサポートするために、同社はデータレイクをより簡単にスケールする必要がありました。データは無数のサイロ化された環境に散らばっていて簡単にアクセスできるものではなかったため、新しいイニシアチブをサポートするには独自の IT インフラストラクチャと長いリードタイムが必要であり、そのために BMW Group のイノベーションは鈍化していました。BMW Group は、さまざまな社内ビジネスユニットすべてのデータニーズをサポートし、顧客が要求する一連の新しいユースケースに迅速に対応できるようにするために十分に俊敏なソリューションを開発する必要がありました。

BMW Group はまた、速度、位置、温度、バッテリーとブレーキのレベル、エンジンの状態の情報など、データの消費者が車両のテレメトリにリアルタイムでアクセスできるようにすることも目指しました。さらに、データレイクに分析と機械学習を統合して、新しい革新的なサービスの開発を加速させようともしました。そして、大前提として、ソリューションはプライバシーとセキュリティの規制に確実に準拠するために必要なガバナンスを提供できなければなりませんでした。

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AWS とともに歩む私たちの行程は始まったばかりです。未来に向かってイノベーションを促進するという戦略を私たちのビジネスが遂行するための力となるのが楽しみです」。

Kai Demtröder 氏
データ変換、人工知能、データ、DevOps プラットフォーム担当バイスプレジデント
BMW Group

機会 | データ駆動型アプローチを強化する

BMW Group は、このような課題に対応して、オンプレミスのデータレイクを再構築し、Amazon Web Services (AWS) クラウドに移動することにしました。同社の Cloud Data Hub (CDH) は、企業全体の車両センサーやその他のソースからの匿名化されたデータを処理および結合して、顧客向けアプリケーションおよび社内用アプリケーションを作成する社内チームが簡単にアクセスできるようにします。最終的に、AWS が同社にとって必要な俊敏性と柔軟性をもたらし、世界中のユーザーをサポートするために必要なフットプリントを提供してくれることを発見しました。

移行前は、BMW Group の厳格なオンプレミスデータレイクは、データエンジニアやアナリストの増え続けるニーズを満たすことができませんでした。相互に依存するワークフローを実行すると、古いデータレイクは複数のテナントを適切に処理できませんでした。その結果、BMW Group のプラットフォーム、取り込み、およびユースケースのチームは、プロジェクトに取り組むために複雑な調整を必要とし、組織のボトルネックを招き、ペースを落としました。

BMW Group は、Amazon AthenaAmazon Simple Storage Service (Amazon S3)、Amazon Kinesis Data FirehoseAWS Glue などの AWS マネージドサービスの組み合わせに目を向け、コンポーネントを差別化することでセットアップの複雑さを軽減し、 データエンジニアのニーズを満たしています。さらに、チームはエンドツーエンドで独自の DevOps プロセスを持つことができるようになり、革新を続けるために必要な自律性と俊敏性がチームにもたらされます。 さらに、BMW Group は、CDH のユーザーが高度な検索アルゴリズムを使用して信頼できるデータセットを発見し、データを簡単にクエリして新しいインサイトを生み出せるようにする最新のウェブポータルを実装しました。

ソリューション | データ使用の大規模なデモクラタイズ

BMW Group は、AWS のサービスを使用して、毎日膨大なデータを取り込んでいます。現在では、BMW と MINI の何百万台もの車両が、BMW Group の高度に安全が保たれたバックエンドを経由して CDH に接続されており、毎日匿名のテレメトリデータがテラバイト単位で処理されています。同社はこのデータを使用して、チェック制御エラーなど車両のヘルスインジケーターをモニタリングし、車両ライン全体の潜在的な問題を識別しています。これにより、BMW Group は、CDH から取得、収集、および改良されたフリートデータを活用して、問題が顧客に影響を与える前であっても、問題をより適切に解決できるようになります。

このデータをより適切に管理するために、BMW Group は「データプロバイダー」と「データコンシューマー」の概念を導入して、ソフトウェアエンジニアリングチームの自律性と俊敏性の両方を向上させました。データプロバイダーは、Amazon Kinesis Data FirehoseAWS Lambda、AWS Glue、Amazon EMR などの AWS のサービスを利用してデータを取り込み変換します。データコンシューマーはその後、Amazon Athena、Amazon SageMaker、AWS Glue、Amazon EMR などのサービスを使用して、各チームのユースケースにデータを活用します。プロバイダーとコンシューマーのどちらも、サービスの使用は独自のアカウントで行い、共有しているのは、中央 API で制御できる、明確に定義されたインターフェイスのみです。これにより、ボトルネックを回避できます。個々のデータレイヤーは Amazon S3 バケットに保存され、それらのスキーマは AWS Glue データカタログに登録されます。

BMW Group は、AWS Glue データカタログに技術メタデータを収集するだけでなく、組織全体でデータを民主化するために、人間が読める形式のデータカタログを構築することが不可欠であることを発見しました。こうすることで、CDH にどんなデータアセットがどのように集められているかについて、透明性が非常に高くなります。フロントエンドアプリケーションのデータポータルは、データリソースを明確に表示し、組織全体の 500 人を超えるユーザーのデータ使用パターンに基づく「人気指数」を提供することで、データアナリスト、データサイエンティスト、エンジニアの生産性を高めるデータエクスプローラーとして機能します。

また、CDH は、AWS AppSync を介して GraphQL を活用して、データプロバイダーとコンシューマーの両方にスケーラブルでユニバーサルな API を構築し、開発の柔軟性を高めています。GraphQL 上に構築されたインターフェイスは、従来の REST API とは異なり、データカタログのメタデータの表示や、接続された車両から収集された異種データの提供など、革新的な要望に対応するのに適しています。デベロッパーは、ペイロード構造を定義し、パラメータをクエリして特定のユースケースに必要なデータを取得する柔軟性を得られます。これにより、異なるデータ要件のセットを使用してプロジェクトごとに新しい API のセットを作成する必要がなくなるため、以前よりも大幅に高速にアプリケーションを構築できます。

結果 | イノベーションを加速

一元管理される AWS ベースのデータレイクは、BMW Group がデータ駆動型 IT ソリューションを開発するための基礎を形成しており、サーバーレスアーキテクチャ上で自動的かつ個別にスケールできます。したがって、新しいイニシアチブごとにインフラストラクチャ管理とキャパシティプランニングが必要だった以前のオンプレミスソリューションよりも迅速にイノベーションを実現できます。

BMW Group は、API、アーキテクチャ、データポータルなど、CDH を取り巻く主要なコンポーネントをオープンソース化しています。これは、BMW Group がソブリンデータスペースを確立するための欧州のイニシアチブである Gaia-X の初期メンバーであるという事実によりさらに強化されます。 

今後も BMW Group は、CDH プラットフォームの機能をスケールアウトして、デジタルトランスフォーメーションをさらに加速し、ビジネス全体に付加価値をもたらし、革新的なカスタマーエクスペリエンス、新しいモビリティサービス、および社内のビジネスインサイトを強化していきます。Demtröder 氏は最後に、「AWS とともに歩む私たちの行程は始まったばかりです。未来に向かってイノベーションを促進するという戦略を私たちのビジネスが遂行するための力となるのが楽しみです」と述べました。

詳細については、thinkwithwp.com/automotive をご覧ください。

図 1: CDH アーキテクチャの概要

図 2: CDH ポータルの外観

BMW Group について

BMW、MINI、Rolls-Royce、BMW Motorrad という 4 つのブランドを擁する BMW Group は、高級自動車とオートバイを製造する大手企業です。また、プレミアムな金融サービスおよびモビリティサービスも提供しています。

使用されている AWS のサービス

Amazon Kinesis Data Firehose

Amazon Kinesis Data Firehose は、ストリーミングデータをデータレイクやデータストア、分析サービスに確実にロードする最も簡単な方法を提供するサービスです。ストリーミングデータを取り込んで変換し、Amazon S3、Amazon Redshift、Amazon Elasticsearch Service、汎用 HTTP エンドポイント、さらに Datadog、New Relic、MongoDB、Splunk のようなサービスプロバイダーに配信できます。

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Amazon SageMaker

Amazon SageMaker は、すべての開発者やデータサイエンティストが機械学習 (ML) モデルを迅速に構築、トレーニング、デプロイできるようにするフルマネージド型サービスです。SageMaker は高品質モデルの開発を容易にするため、機械学習の各プロセスから負荷の大きな部分を取り除きます。

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AWS AppSync

AWS AppSync は、GraphQL API の開発を容易にする、フルマネージドサービスです。このサービスは、AWS DynamoDB や Lambda、その他のデータソースとの安全な接続に必要な、面倒な作業を自動的に処理します。デプロイが完了すると、API リクエストのボリュームに合わせた GraphQL API 実行エンジンの自動的なスケールアップとダウンが、AWS AppSync により行われます。

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AWS Glue

AWS Glue は抽出、変換、ロード (ETL) を行う完全マネージド型のサービスで、お客様の分析用データの準備とロードを簡単にします。

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