最新のデータ分析環境が、Carwowビジネスの前進を後押し
Fivetran+Snowflake+Tableauを使用することで、Carwowはより多くのソースから分析を行い、重要なパフォーマンス測定をより迅速に行うことができます。
重要ポイント
- Fivetranは、CarwowのオーダーによりKafkaのコネクタを開発。
- 堅牢かつ簡素化されたデータアーキテクチャにより、データサイエンティストがこれまでETLに費やしていた時間を30〜50％削減。
- 最新のデータ分析環境を活用することで、顧客から問い合わせや購入に至る傾向など、将来のパフォーマンスに関する重要なデータに迅速にアクセスできるようになった。
Data Stack
- Connectors: Google Ads, Bing Ads, Facebook Ad Insights, Apache Kafka, Heroku PostgreSQL, Outbrain, Taboola
- Pipeline: Fivetran
- Destination: Snowflake
- BI Tool: Tableau
Carwowは、車の購入プロセスをより透明にし、手間を省くことで、購入における顧客のフラストレーションを緩和しています。このプラットフォームを利用することで、車を比較したり、おすすめの車を見つけたりすることができ、質の高いディーラーとマッチングすることができます。Carwowは主に英国で運営されていますが、過去2年以内にドイツとスペインの両方に拡大し、急速に成長を続けています。
低速で信頼性の低い同期に悩まされる
現在のデータ分析環境を導入する以前は、さまざまなチームが各種のデータを所有していたために、多数の同期プロセスがあり、それらを実行することは、コストや時間もかかり、非効率でデータの信頼性に欠けることが多かったと言います。データの同期化は、ビジネスの複数の部門に影響を与えます。PostgreSQLのデータはRedshiftに日に一度コピーされ、完全なダンプと同期に最大12時間かかりました。ビジネスのデータが増加するにつれて、状況は悪化していきました。スタッフは午前8時にオフィスに出社しましたが、タイムリーに更新されたデータがなかったため、最新のデータで分析することが出来ませんでした。遅延の解決策として、Carwowは当初Fivetranの競合サービスを使って、大規模なデータベースのいくつかを接続しましたが、差分同期は出来ていたものの、それでもかなり多くのバグがあったと語ります。
SnowflakeとFivetranの導入
CarwowがRedshiftからSnowflakeにデータを移行することを決めたのは、非構造化データをうまく処理して再フォーマットする、安価で拡張性が高く、管理しやすいオプションだったからです。同時に、Carwowはパイプラインの再評価を決定しました。同期コストは非常に高くなっており、企業はコストをより適切に管理する方法を模索していました。
FivetranとSnowflakeの価格モデルは、Carwowが考えるよりもはるかに優れていました。データサイズが急速に拡大している企業にとって、固定コストを確保することは重要でした。「Fivetranが莫大なコストを生み出すことを心配する必要はないが、他の多くのツールは逆にとても予算がかかる可能性がある。」とCarwowのシニア開発者であるIsaac氏は述べています。以前のソリューションでは契約額の3倍を超え、多額の請求書が届いていましたが、現在では総契約コストを事前にCFOに示すことができ、CFOはそれを望んでいることがわかりました。Fivetranはコストを削減しました。
さらにCarwowは、Fivetranのカスタマーサービスについて、以前利用していたソリューションよりも良いことを認識しました。Carwowのデータ担当ディレクターTim Hesse氏は、Fivetranとの関係はパートナーシップ以上のものだと考えています。Carwowのニーズに応えて、FivetranはKafkaコネクタの構築に同意しました。「私たちはKafkaコネクタに本当に満足しています。Kafkaからの数百万ものイベントがあり、毎日異なるテーブルから同期しています。6時間ごとに実行していますが、データが途中で破損することはありません。」と語るのは、自動車技術者のIoannis Nianios氏だ。
データへの迅速かつ容易なアクセス
Fivetranのセットアップは簡単で、これもCarwowにとってとても響くセールスポイントだった。「コネクタの設定。これは非常に簡単でした。とくにメンテナンスは不要であり、コネクタは接続してそのままにしています。」とIsaac氏は言います。
最初の設定以来、Carwowはより多くのデータソースから得られるデータをもとに分析を実行し、ETLに費やす時間を削減し、重要なリソースを解放することができました。より堅牢で簡素化されたデータアーキテクチャを持つことは、データサイエンティストにとって大きなメリットであり、Fivetranの導入により、ETLに費やされていた時間の30〜50%を、分析の実施に費やしています。
同社は、顧客が問い合わせまたは購入する傾向など、将来の業績に関する重要な指標に、より迅速にアクセスできます。「以前は、このデータを取得するのはかなり面倒でしたが、いまや私たちのインサイトは向上しました。」とHesseは説明する。さらに、従来は実現が困難であったインサイトを反映するために、レポートを地域間で複製することがはるかに容易になりました。
Fivetranの最大のメリットは、データの信頼性の向上です。「毎朝出勤すると昨日のデータはSnowflakeにあります。」とIsaac氏は説明する。「以前は、同期が完了していないため、前日のデータに対してクエリを実行できませんでしたが、もうそんなことはありません。同期が数時間遅れることがあっても、クエリを実行できます。」
データで自動車業界を前進させる
現在の最新のデータ分析環境は、そのサービスやシステムを購入する、または構築する両方に対するCarwowの信念と完全に一致しています。 「最近、エンジニアリングの原則を書きましたが、そのうちの1つは「購入できるものをすべて購入する」と述べています。」とIsaac氏は説明します。 「回避できるのであれば、メンテナンスが必要になる独自のソフトウェアを構築したくありません。」
この原則によって、ビジネスチームはデータと業界を変えるというミッションに集中できるようになりました。全体として、自動車業界にはデータが不足しており、自動車メーカーは、顧客の要望をほとんど考慮せずに自動車を製造しています。Carwowは、購入行動、嗜好、コンバージョンに関する消費者の洞察データを毎日生成し、それを使用して自動車産業を前進させ続けます。
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