[レポート]Snowflakeではじめる！アジャイルデータ分析基盤 〜データ活用に繋げやすい仕組みとは〜 #SnowdayJapan #AgileDataPlatform

この記事は、2023年2月14日開催のSNOWDAY JAPANのセッション「Snowflakeではじめる！アジャイルデータ分析基盤 〜データ活用に繋げやすい仕組みとは〜」に関するセッションレポートです。

セッション概要

近年、組織的なデータ活用がビジネスプロセスを改善させ、より大きな成果に繋げられることが分かってきました。その際に必須となるデータ分析基盤は、社内のさまざまなニーズに応えられるよう、高い柔軟性・拡張性を持たせる必要があります。
低コストでアジリティが高いデータ分析基盤を構築するためにはどうするべきなのか？データ分析基盤をビジネス価値につなげるために何が必要なのか？ノバセル株式会社の山中様をお迎えし、同社の実例を交えながらお話しします。

スピーカー

• 株式会社primeNumber　下坂 悟 氏
• ノバセル株式会社　山中 雄生 氏

アジャイルデータ分析基盤とは？

• 変化し続ける要件、変革に対応できる基盤
• データマネジメント領域では、初めから「やること」が決まっているものもあれば、決まってないものもある
• また、部分的な活用が推進されはじめると、必然的にやりたいことがさらに増えてくる
• このため「柔軟性」、「拡張性」、「人材」が重要なポイントになる

ノバセルの事業内容

「運用型TVCM」市場を開拓し、TVCMの企画から分析までをワンストップで提供している

• ノバセルが目指すのは「マーケティングの民主化」
  • Vision：データですべてのプロセスをエンパワーする
  • Value：メンバー全員がデータに基づいた正しい行動をとる、サービス関係者全員がデータに起因したより高い成果を得る

ノバセルのアジャイルデータ分析基盤のステップ

• 既にステップ２までを達成し、現在はステップ３に取り組んでいる
• 全体としては１年から１年半くらいのスパンでやってる
• ある課題を解決すると新たな課題、新たなやり方がでてくる

フェーズ１

• すべてのデータがRDBにあったので、ワークロードが集中していた
• そのためRDBはプロダクトデータ、Snowflakeは分析用途に分けた

フェーズ２

• Snowflakeに格納した外部データを活用し、新たなソリューション「Novasell Trend」を提供開始
• troccoによるデータ連携などの自動化

フェーズ３

• Snowflakeを中心とした「Single Source of Truth」の実現へ
• 外部データと営業画d－多を掛け合わせた新たな営業スタイルの創出
• 上記により、ビジネスプロセス全体の最適化を目指す

• このフェーズ３が一番大変だったと考えている
• 導入はエンジニアだけで完了できるが、フェーズ３ではビジネス側ユーザとの調整や合意が必須
• 更に、CS（カスタマーサクセス）、マーケ、営業も巻き込んでステークホルダーを取りまとめている

この経験や体験を経て、過去に戻れるなら何をしたいか？

• 「システムも人もいない」状況でゼロから始めるには
  • 最初からすべての設計・実装しきるのは現実的ではない
  • データ利活用の方法は考え方によっては無限大
  • どのようなケースが生じるか、「すべて」をはじめに想定することはほぼ不可能
• 結果としてアジャイルデータ分析基盤に基づいた設計にしてよかった

フェーズ０：ビジョンを定めること

• データ分析基盤を導入して、作りたい状況を規定すること
• ただし、この時点で最低限「今ある課題」を解決できることが必要
• そのうえで「今後」何を実現したいのかを決める
• これがデータ戦略の核であり、どのようなデータ分析基盤を構築すればよいかの意思決定の軸になる

フェーズ１：最小限の各種整備

• システム面の整備
  • データウェアハウスの導入。ビジョンに基づいて最も適したソリューションを選択する
  • ETLツールの導入。簡単にウェアハウスとのデータの出し入れを可能にする
• 人の整備
  • 上記の導入を実行できるエンジニアが必要
  • データエンジニアでなくても出来ることもある

フェーズ２～フェーズ３

• データの利活用を進められる（推進できる）人材の確保
  • データ分析基盤を「作るだけ」ではなく、しっかりと橋渡しをしてビジネスとデータを紐づける人が必要
  • ここが欠けると目的をビジネスに落とし込めない、目的をビジネスサイドのステークホルダーと合意しないと意味がない
• データの整備と社内浸透
  • データが揃ってないことが問題になることが多い
  • すべてのビジネスプロセスがデータとして記録されていくような基盤作りをする必要があり、そのための権限、リソース確保、社内浸透が必須
• 基盤拡張
  • Modern Data Stack(trocco + Snowflakeなど)の導入。データをより適切に管理・拡張できる仕組みを作る

なぜSnowflakeなのか？なぜtroccoなのか？

• 初期の最短ルートを達成できると考えた
• やりたいことが増えてきた際に最短ルートを達成できると考えた

あの頃に戻れるなら

• データエンジニアは最初からいたほうが良い
  • Modern Data Stackを最初から入れることで負債を回避できる（初期投資を減らし、不要になればサブスクリプションを解約できる）
  • troccoは単体でいくつかの領域をカバーしうる
• データ分析基盤をもっと早く作るべきだった
  • データドリブンに意思決定できる組織は、ビジネスを成長させやすい
  • Snowflakeやtroccoによって難しいことではなくなっている

troccoがカバーできる領域について

以上、「Snowflakeではじめる！アジャイルデータ分析基盤 〜データ活用に繋げやすい仕組みとは〜」に関するセッションレポートでした。