IgnitionGroup、最新データ分析環境により、総合的なデータを活用し、コストを削減！
Ignition Groupは、独自のウェアハウスとコネクターを構築する代わりに、FivetranとSnowflakeを選択することで、2年間で600万ランドと3人分の作業を削減することができました。
重要ポイント
- データの一元化により、データウェアハウスチームの役割は、ウェアハウスの維持からビジネス価値の創造へと完全に変化しました。
- FivetranとSnowflakeの導入により、Ignition Groupは、データソースを既存のSQL Serverウェアハウスに持ち込む計画を放棄することができ、600万ランド（約37万5000ユーロ）の節約と、2年間で3人の従業員の労力を節約することができました。
- Power BIのアクティブなユーザー数は3人前後から300人前後に増え、約100人が独自のレポートを積極的に構築しています。
- 以前は2～3ヶ月かかっていたデータサイエンスプロジェクトも、現在は2～3週間程度で完了しています。
- 同社は、新たに集中化されたデータと連携するために、データサイエンティストを2人追加採用しました。
Data Stack
- Pipeline: Fivetran
- Connectors: Google AdWords, Facebook, Microsoft Azure SQL Database, Google Analytics, Mandrill, PostgreSQL, SFTP, SQL Server, Microsoft Azure Blob Storage and MySQL
- Destination: Snowflake
- BI Tool: Microsoft Power BI
南アフリカを拠点とするグローバル企業であるIgnition Groupは、テクノロジー、メディア、通信、金融サービスを企業に提供しており、パフォーマンスマーケティング、50万人の加入者を抱える仮想ネットワーク、各種保険プランなどを提供しています。革新的なテクノロジーを通じて他のビジネスの改善を支援する企業として、最新のデータ分析環境に移行することで自社のビジネスプロセスを改善する機会を得ました。
非効率なウェアハウスや不完全なBIからの脱却
Ignition Groupは、時代遅れのウェアハウスで効果的なBIを生成するのに苦労していました。これを置き換えるために、データウェアハウスチームは、SQL ServerとSSISを使用して従来のオンプレミスのウェアハウスを構築し、データをインジェストしました。これは改善されたと思われましたが、定期的に同期が取れず、不正確で遅く、データソースに接続されているデータが非常に少なかったのです。
ウェアハウスの問題に加えて、同社はレポート作成に使用していたQlikViewにも問題を抱えていました。Ignition GroupのChief Technology and Innovation Officer（CTIO）であるRussell Stather氏は、ウェアハウスで行われるべき作業の多くがQlikViewモデルの後ろでつなぎ合わせられており、開発時間が長くなっていることを発見しました。すべてのデータをモデルに再ロードしなければならず、一晩で何かが壊れた場合、同社は一日中レポートを見ることができませんでした。
より強力な洞察力を備えたセルフサービスモデルへの移行を図るため、Stather氏は、BIツールとしてPower BIの採用を選択しました。しかし、Power BIを最大限に活用するためには、データウェアハウスの問題を修正し、最新のデータスタックに移行する必要がありました。
FivetranとSnowflakeがデータウェアハウスチームを変革し、時間とコストを節約
Ignition GroupはSnowflakeに出会い、以前は実行に数分かかっていたクエリが、数秒で実行できるようになったことを発見しました。さらに、Snowflakeは、Ignition Groupの残りのインフラと同様にAzureでホストされているため、接続性も優れていました。Snowflakeを決めた後、Stather氏はFivetranを紹介されました。Stather氏は、2～3週間でIgnition GroupのほとんどのソースをSnowflakeに接続したのです。
Stather氏が最初にデータウェアハウスチームにFivetranについて話したとき、Fivetranがより多くの作業を増やすことになるのではないか、という懸念からの反発を経験しました。しかしFivetranを使用してからは、このアーキテクチャの最大の支持者となりました。
「FivetranとSnowflakeを導入したことで、データウェアハウスチームの仕事はより楽しいものに変わりました。」とStather氏は語ります。
「チームは、ビジネス全体の人々と話すことに時間を費やしています。彼らは、単にハードウェアの一部をサポートするだけではなく、真のビジネス価値を生み出していると感じています。」
データが入ってくることを確認するために、ログのレビューに時間を費やすのではなく、チームは今、特にSnowflakeにディメンションビューを書くことに時間を費やしています。Statherはある開発者の言葉を振り返り「Fivetranは素晴らしいです。問題があれば電話で問い合わせれば、彼らが解決してくれます。」と。
請求書作成チームは、データの一元化によるポジティブな影響も感じています。以前は、ウェアハウス内に完全に表現されていない追加のデータベースに対して、売上や請求書との照合に時間を浪費していました。チームは不足しているデータを間接的なクエリで 、PowerBI に持ち込まなければなりませんでした。Fivetranを使用することで、請求書作成チームは、Snowflakeのすべてのシステムから100%最新で信頼性の高いデータをいつでも手に入れることができます。ユーザーは直接クエリをリフレッシュすることができ、正確なデータを持っていることを知ることができるため、セルフサービスモデルがはるかにシンプルで効果的になります。
結果は明らかに
Ignition Groupの最新データスタックは、次のような多くのビジネス成果をもたらしました。
- 主な時間と費用の節約
構築するのではなく購入することを選んだことで、同社は膨大な時間と費用を節約できました。「Fivetranを導入する前は、既存のSQL Serverウェアハウスにデータソースを取り込むことを計画していました。」とStather氏は説明する。「これには2年間に3人の努力が必要であり、我々が2ヶ月でFivetranに到達するまでに推定600万ランドもの費用がかかったことでしょう。」 - より多くのデータユーザー
以前はBIチーム（3人）と一握りのエキスパートだけがレポートを構築していました。今では約100人が独自のレポートを積極的に構築しており、組織内には約300人のアクティブなPower BIユーザーがいます。 - 時間の価値を高める
データウェアハウスチームの時間の100%は、かつての10%に比べて、企業の価値を生み出すために費やされています。不要なウェアハウスのメンテナンスに時間を費やす時代はとっくに終わっています。 - データソースの増加
Ignition Groupは、分析するデータソースを2つ（販売と請求システム）から10つに増やし、さらに追加するつもりです。「以前は何も持っていなかったところを、実際に見抜くことができるようになりました。」とStather氏は言います。 - より迅速な決定
全体的な意思決定プロセスは、約1週間から2時間に短縮されました。 - プロジェクトの迅速な完了
これまで2～3ヶ月かかっていたデータサイエンスプロジェクトが、今では2～3週間で回されるようになりました。
データを中心とした企業文化と経営目標の構築
Ignition Groupでは、データに対する期待は高まっています。
「従業員は、必要なときに必要なレポートを作成できることを期待しています。」とStather氏は説明します。
「数字を与えられたら、その数字は正しい。」
データへのアクセスが劇的に改善されたことで、この事業ではさらに2人の優秀なデータサイエンティストを採用し、将来に向けて大きな目標を設定しました。「すべてのデータに常時アクセスできるようになったことで、できる仕事がたくさんあると確信しています。」
この事業は、顧客の解約やセールスコールのQA分析などのデータを用いて、新たなメトリクスを検討し始めています。デジタルマーケティングと広告ソースを結びつけることで、Ignition Groupに新たな扉が開かれました。新しいデジタルマーケティングチームは現在、Facebook Analyticsのデータを使用しています。彼らの能力が拡大するにつれ、ビジネスは従来のアウトバウンドコールセンターから、マーケティングキャンペーンの成功を評価するために、ウェブサイトのインタラクションから直接応答を収集するように移行することを計画しています。
さらに、Stather氏はSnowflakeのPythonコネクタを統合し、ここれまで使用できなかった過去のデータへのアクセスを可能にします。
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Snowflakeについて：Snowflakeはクラウド向けに構築された唯一のデータウェアハウスであり、データ駆動型企業が複数のクラウドにまたがって瞬時の弾力性、安全なデータ共有、秒単位の価格設定を実現することを可能にする。Snowflakeは、データウェアハウジングのパワー、ビッグデータプラットフォームの柔軟性、クラウドの弾力性を、従来のソリューションの数分の1のコストで兼ね備えている。Snowflake:データに制限はありません。詳細については、snowflake.comを参照してください。
Microsoft Power BIについて：Microsoft Power BIは、ユーザーがデータを視覚化し、洞察を生成および共有できるようにするビジネス分析ソリューションです。
