FootballIndex、Fivetranに賭け、開発時間を10~20%圧縮

ベッティングプラットフォームFootball Indexは、運用するデータベースのデータを一元化し、複数のダッシュボードを構築して、エンジニアリング時間を節約しました。

重要ポイント

  • Fivetranは、データの信頼性を確保しながら、開発時間を約10~20%圧縮しました。
  • エンジニアは、1ヶ月に10〜20営業日を費やして、最新のLookerダッシュボードを使用したアドホックレポートを生成していました。
  • 企業は、コンプライアンス、カスタマー・サポート、KPI、マーケティング・データ、市場監視、財務など、複数のダッシュボードを作成しています。
  • 個々のユーザーの状況を把握することで、問題のあるギャンブラーを特定し、社会的な責任を果たすことができます。
  • Football Indexは2人のデータアナリストを雇い、新しいダッシュボードとレポートを作成しました。

Data Stack

英国に本拠を置くFootball IndexはBetIndex Limitedが立ち上げたもので、プロサッカー選手の株を売買できる世界初のサッカーの株式市場です。従来のスポーツ賭博に代わるこの方法では、顧客はサッカーの試合の短期的な結果に賭けるのではなく、サッカー選手の将来の成功に賭けることができます。Trustpilotに関する5つ星のレビューは、ユーザーが同プラットフォームのファンであることを示しています。

運用データベースのクエリからBigQueryへのデータ一元化へ

Football IndexのCTOであるChristophe Popov氏がFootball Indexに加わり、テクノロジのスケールアップと成長を支援を開始した際、同社は非リレーショナルデータベースを使用していました。Excelにインポートするための単純なCSVファイルでさえ、プログラムコードを必要とする複雑なプロセスでした。
データの一貫性が重要な金融市場で運用するFootball Indexは、拡張性の高いソリューションを必要としていましたが、リレーショナルデータベースに切り替え、データ負荷を複数のデータベースに分散させました。この切り替えにより、データのクエリを実行できるようになりましたが、パフォーマンスに悪影響を及ぼすトランザクション・データベースのクエリも実行していました。

Popov氏は同社がデータベースのクエリから脱却する必要があることを認識し、そのスケーラビリティと柔軟性のためにデータウェアハウスとしてBigQueryを導入しました。「標準SQLを記述するだけで、データモデルの最適化について考える必要はありません。拡張性が非常に高く、使用した分だけを支払います。どんなデータアナリストでも利用できます。」

BigQueryが導入されたことで、企業は社内で独自のスクリプトを構築することを検討しましたが、データの信頼性が問題になることを認識していました。
「社内で構築するとデータの安全性に問題が生じる可能性があり、問題やバグが発生した場合に影響を受ける対象が非常に多く存在することは分かっていました。」とPopov氏は説明する。「Fivetranを実装しましたが、非常にシンプルで、数回クリックするだけで済みました。Fivetranは開発時間の約10~20%を節約し、データの信頼性を高めました。」

ビジネス全体のBI

Football IndexはビジネスインテリジェンスにLookerを使用しています。データをLookerに一元化することで、生産性が向上し、レポート作成が容易になりました。エンジニアは、臨時レポートを作成するために、月に10〜20日間の作業を無駄にしていました。現在、レポートは最新のLookerダッシュボードに表示され、技術者以外のビジネス・ユーザーもアクセスできます。「LookerのデータはビジネスユーザにBIを開放し、エンジニアリングリソースを解放したので、ビジネスのためにアドホックなクエリを行うよりも、ソフトウェアの構築に集中できるようになりました。」とPopovは説明する。

組織全体のユーザーは毎日ログインして、コンプライアンス、カスタマーサポート、KPI(アクティブユーザー、アクティブトレーダー、チャーン)、運用データベースからのマーケティングデータ、市場監視、財務など、Football Indexが提供する標準的なダッシュボードを確認しています。Popov氏は、ダッシュボードはユーザーパターンを理解するためにも重要であると指摘します。「個人ユーザーレベルでの顧客サポートとリスク管理へのインサイトは、私たちが社会的責任を維持するのに役立つ問題のギャンブラーを識別することができます。」。

一元化されたデータを扱うため、Football Indexは2人のデータアナリストを追加で雇用しました。 「アナリストはレポートを修正し、ビジネスユーザー向けの新しいレポートを作成します。最適なデータを持つことで、新しい可能性への扉が開かれました。」

Fivetranについて:Fivetranテクノロジーは、データ・アナリストの現実のニーズによって形作られており、アプリケーション、データベース、イベント、およびファイルを高性能クラウド・ウェアハウスに複製するための、最もスマートで最速の方法です。Fivetranコネクタは数分で導入でき、メンテナンスは不要で、ソースの変更に合わせて自動的に調整されるため、データチームはエンジニアリングに煩わされることなく、洞察力の向上に専念できます。

BigQueryについて:BigQueryは、Googleのサーバーレスで拡張性に優れたエンタープライズ・データ・ウェアハウスであり、比類のないコスト・パフォーマンスですべてのデータ・アナリストの生産性を高めるように設計されています。

Lookerについて:Lookerはデータのための現代的なプラットフォームで、データ分析とビジネス洞察をあらゆる部門に提供し、アプリケーションに簡単に統合してデータを直接意思決定プロセスに提供します。

Fivetran HPの原文はこちらです。
Football IndexのHPはこちらです。

Mayumi Hirako