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1. 利用増により，販売分析システムの応答性能が悪化した 2. DWHアプライアンスを導入し，応答性能を改善した 3. 夜間バッチが遅延しないよう，ジョブの実行順序を工夫した |
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関西と首都圏で，スーパーマーケットを展開するライフコーポレーション。食品を中心に，日用雑貨や衣類などを取りそろえた店舗は，週末にいっそうのにぎわいを見せる。
一方，大阪と東京にある同社の二つの本社オフィスが最も活気づくのは，毎週月曜日。その日の夕方に，各部署で重要な会議が開催されるからだ。それは，品ぞろえや価格の変更，催事の実施などの販売施策を部署ごとに検討する会議である。いつもは全国の産地を駆け回る仕入れ担当者も，店舗を回る店舗統括マネージャも，社員の大半が社内で1日中，販売施策の企画立案に注力する。
この月曜日に，多くの社員が一斉に利用するのが，販売分析システムである。販売施策を考えるため，前週の月曜日から日曜日まで直近1週間の販売数量，売上高，廃棄率，粗利を中心に，過去2年分の販売データをさまざまな切り口で分析する。
月曜日には500人を超えるユーザーがひっきりなしに販売分析システムを利用するので，システムの応答性能が著しく悪化する。このことが長らく問題になっていた（図1）。ユーザーの視点で見た販売分析システムの使い勝手は，例えばこんな具合だった（図2）。
3分以上待つのは当たり前
6月×日月曜日の朝，数十品目に上るボールペンのうち，前日までの直近1週間に売れた品目を調べるため，販売数量順に並べる条件設定をして検索実行ボタンを押す。1分経過。何の反応もない。2分経過。やはり反応がない。3分が過ぎたところで，ようやく結果が表示された。
5月の月間売上順位に比べると，抗菌タイプのボールペンが上位に食い込んでいるのが目立った。6月は抗菌タイプのボールペンが売れるのかもしれない。そこで，過去2年にわたって6月のボールペンの販売数量を単品レベルで集計してみる。すると今度は，3分たっても反応がない。5分経過したところで，タイムアウトが発生した。
どうやら照会処理が重すぎたようである。タイムアウトが起きないようにするには，1件当たりの処理を軽くするしかない。そこで2年分の処理を二つに分割して，1年ごとに調べることにした。改めて条件を設定し直して照会したところ，タイムアウトにこそならなかったが，昨年と一昨年分の照会に4分ずつかかった。引き出したデータは表計算ソフトでつなぎ合わせて合算した。これだけの作業で，既に30分近くを要した。その大半が，販売分析システムの応答の待ち時間だった。
