ショッピングモールや様々な展示会場では人の流れが重要になってきます。
エレベータや階段、店舗の配置やトイレの 位置など、適切な配置をすることで売上にダイレクトに関わってくる重要な情報となります。
全ての建物の設計はそのようなことが考慮されて作られているかと思いますが、商業施設以外でも、工場や駅などでも人の流れをスムーズにすることで生産力の向上につながる面も多々あるかと思います。
しかし、一度レイアウトが決まってしまうとなかなかその効果を測定することは難しいのではないでしょうか？

そこで今回ご紹介するのは、Wi-fiルーターを数台設置することで端末情報を読み取り、人の動きを把握できるというお話です。

「Meraki」「Tableau」をつないでみた

今回の分析では、例えば天気や気温によってお客様の訪問数の増減があったりするのではないかという仮説にもとづいて、気象の情報と人の流れを組み合わせて可視化してみました。（可視化にはTableauを使ってます。）

ちょっと見にくいですが、左上が端末の製造元別グラフ、その下が気象の情報、右上は累計の端末数を表し、右下ではフロアマップ上での人の動きを1時間ごとの時間軸で可視化しています。

こちらの可視化を作成するにあたり利用したルーターは、NTT東日本で展開中のサービス「ギガらくWi-Fi」で利用できるルーター「Cisco Meraki」です。
このルーターは従来のルーターと比べ、複数台を一括のWebサイトで管理できるなど、優れた機能を持っており、この中にアクセス情報をJSONで任意のWebサーバーに送付できるという機能があります。
そこで、ASTERIA WarpのURLトリガーを設定したフローで受け取り、変換し、おまけで天気情報もつけて可視化してみました。

作成したフロー

作ったフローは3つあります。
まずはURLトリガーを設定したJSONを受け取るフローです。

受け取ったデータはファイルに保存しています。
結構頻繁に送付されてくるため、直接DBに書き込みを行うとロックされる状況が多くなるのでファイル保存としました。

次にデータベースに投入するフローです。

特定のフォルダに入っているJSONファイルで、作成日が指定された範囲のものをDBに投入します。

最後に、DBの情報からTableauのデータファイルであるTDEファイルを作成します。

気象の情報は同じDBに格納していたので、RDBGetで結合しています。
ここでのポイントはDBの読み込みからTableauのファイルを作成するまでを繰り返しにしているところです。
結果のレコード件数によってはメモリーを圧迫するため、1000件毎に取り出してTDEファイルに追加書き込みするようにしました。

あとはTableauに読み込んで、レイアウトを行っていくことで、上記のムービーのような分析結果を作ることができます。

あくまでこちらはデモですので荒いですが、こんな情報の見える化が行えれば、さらに仮設を詳細に立てていくこともできるでしょうし、企業でのデータ分析にネット上のデータを使うことで幅が広がるのではないでしょうか？

最後に

企業内外で眠っている貴重なデータを分析対象にできるのはASTERIA Warpの大きな魅力の一つですね。
是非ASTERIA Warpを使ってデータの分析、活用をしてみてはいかがでしょう！