PayPay銀行ではデータ活用の取り組みとして、オンプレミスに情報系データベースを構築してきた。近年業務量、データ量増加による性能劣化の問題が発生しており、クラウド上の分析データベース（DWH）を構築することでワークロードの分散対策が検討された。その際に個人情報漏洩リスクを回避するため、データマスキングツール「Insight Data Masking」が採用される。分析データベース上でマスキングされたデータはユニーク性・整合性が保たれ柔軟な分析が可能な上、外部からアクセスする際の個人情報漏洩のリスクも回避しリモートワークの推進にも貢献している。
性能劣化の課題解決のため
クラウド上に新たな分析データベースの構築を検討
2000年10月に日本初のインターネット専業銀行として誕生したジャパンネット銀行。2021年4月にはPayPay銀行に改称され、Zホールディングスの各サービスとの連携を強化している。
PayPay銀行の口座数は約602万、預金残高はおよそ1.5兆円、ピーク時には1時間当たり67万あまりの取り引きが行われ、ユーザーの3割がPC、7割がスマートフォンでサービスを利用している。Yahoo! JAPANはもちろん、freeやMoney Forward、JRAやBOART RACEなど多くの提携先があり、PayPayやLINE Pay、メルペイなどさまざまなスマホ決済とも連携している。また顧客サポートではLINEを使ったAIチャットなども提供し、さまざまな面から顧客満足度向上に取り組んでいる。
多くのサービスと連携しより良いサービスを提供するには、データ活用が欠かせない。そのため「社内においては、データ活用のためのデータ分析基盤が極めて重要となっています」と言うのは、PayPay銀行株式会社 IT本部 開発二部 基盤開発第一グループの安齋將志氏だ。PayPay銀行のデータ活用基盤は、マーケティング用の顧客情報データベースと取り引き情報などを集約するデータベースを、「情報系データベース」としてオンプレミスで構築し運用している。
この情報系データベースは、SolarisベースのサーバーにOracleDatabaseの2ノードRAC構成、インメモリデータベース機能も活用し運用されている。しかしながら最近は、業務量、顧客数の増加に伴うデータ量の肥大化などで性能の劣化が課題だった。そのため、一部の分析処理をクラウド上の「分析データベース」に分離する負荷の分散が検討されていた。
Qlik ReplicateとInsight Data Maskingで
匿名化したデータをクラウド上の分析データベースへ
自動同期
分析データベースのプラットフォームには、既に利用しているAWSのサービスとの連携もしやすく、市場でも実績がある「AmazonRedshift」を採用。オンプレミスの情報系データベースからAWS上の分析データベースにデータを同期するためのデータインテグレーションツールには、設定が容易で使い勝手が良くコストパフォーマンスが高いことから「Qlik Replicate」が選ばれた。
さらにクラウド上の分析データベースでは、個人情報などはマスキングしてデータを渡すことで、セキュリティを担保し情報漏洩リスクを回避したいと考えた。そのため、データ同期の際に移行漏れやマスキング漏れが発生しない一元管理の仕組みも必要となり、そのために選んだのが「Insight Data Masking」だった。
Insight Data Maskingは、他のマスキングツールに比べ機能が豊富なこと、設定が容易でデータインテグレーションツールのQlikReplicateと連携して利用できることが評価された。その上で、銀行業務では重要となる日本語の「マルチバイトのマスキングに強いことが、選択のポイントになりました」と、安齋氏は製品選定の理由を明かす。
Qlik ReplicateとInsight Data Maskingを組み合わせたことで、データ移行とマスキングの処理をツールに任せられて作業負荷が低減し、情報系データベースの設定などの変更も必要なくなった。またInsight Data Maskingは、マスキング方法が豊富で別途作り込みなども必要なく、「たとえば、電話番号なら市外局番を残してマスキングすることが可能で、キー情報もユニーク性を保ったままマスキングできます。以前はビューを挟んでデータ加工しなければならなかった場面も、Insight Data Maskingの機能だけで要件は全て実現できました」と安齋氏は言う。
マスキングデータで情報漏洩のリスクを回避し
リモートワークの推進にも貢献
PayPay銀行では2020年9月からPoCを開始し、さまざまな検証を実施した。2021年2月に分析データベースの構成を決定し、1ヶ月ほどで本番環境の設計、構築を行った。2021年3月には新たな分析データベースへのデータ同期を開始、当初はデータ同期の遅延トラブルなども発生したが、インサイトテクノロジーのサポートで原因を究明し問題は解決した。そして2021年9月には分析データベースの環境の構築を完了し、試験的な運用期間を経て2022年2月にユーザーに解放した。
今回、クラウド上に分析データベースを構築できたことで、リモートワークの推進も図られている。個人情報が格納されている情報系データベースのセキュリティ設定は高く、外部からの接続は許されていない。そのため個人情報を扱っていたユーザーは、リモートワークで外部から情報系データベースにアクセスすることは一切できなかった。Insight Data Maskingでマスキングされた分析データベースを使えるようになったことで、「これまで個人情報を扱ってきたユーザーは、今回の試験的な運用検証を通してリモートワークに移行できることが見えてきました」と安齋氏。データをマスキングしてもユニーク性やデータ整合性を維持できるため、分析データベースではテーブル結合などにも影響がなく、多様な分析でも問題が発生しない環境を実現できた。
Insight Data Maskingは、一度設定してしまえば日常的な運用で手間がかかることはない。安齋氏は「マスキングしたデータの同期性能などには満足しています。とはいえ現状ではマスキングの設定を少し強めにしているため、ユーザーからは少し使いにくいとの声もあります。今後はそれらを調整して、ブラッシュアップしていくことになるでしょう」と言う。
Insight Data Maskingの最新版では、マスキング対象のデータ項目を自動的に検出・設定できる機能などもあり、それら機能の進化には期待していると言う。その上で「PayPay銀行では、今あるデータをまだまだ使い倒せていません。今回分析データベースができたことで、今後はより自由な分析ができます」と安齋氏。今後さらにデータを活用して、顧客満足度の向上などにつなげていきたいと言う。
