概要

IPOを目前に控えていたあるテクノロジー系のユニコーン企業は、自社内に蓄積された膨大なデータの精度の課題から、経営幹部が明確な根拠に基づく業績評価を下すことができないという状況に陥っていました。同社はグローバル市場における急速な成長の過程で、社内データシステムを拡張してきました。しかし、これが部門や部署間のシステムのサイロ化につながり、一元的なデータガバナンスのプロセスやデータアーキテクチャが失われ、以下のような問題が発生しました。

  • マネジメントレポート作成に数百時間を要する
  • クエリ(分析構文)のパフォーマンスが予測できない/非効率的である
  • インタラクティブ/アドホック分析に膨大な時間を要する
  • SOX法に対応した管理、コンプライアンス維持が困難
  • アーキテクチャに柔軟性がなく、事業発展に合わせた拡張が難しい

データモデルのガバナンスがそれほど厳格ではなかった同社では、主要なメトリクスを誰でも作成/再定義することができました。しかし、このことは標準的なビジネス定義の順守状況をはじめ、メトリクスの経年変化、処理の効率性/精度といったポイントを正確に追跡するための監査証跡の欠如を招くこととなりました。同社は最小限の手作業によって業績を確実に管理・レポートすることの重要性は認識していたものの、そのためにはデータのクリーニングをはじめ、メトリクス承認、反復可能なプロセスの確立、拡張性に優れたアーキテクチャ構築が不可欠でした。

同社のデータアーキテクチャの変革に向け、まずアクセンチュアは優先度が高く、現段階でデータ精度が不十分な20項目のメトリクスの評価を行いました。また事前準備として、データ定義と主要なデータソースも確定しました。データソースについては、いくつかのオプション(Oracle、Vertica、RedShift、Snowflake)について、複数のステークホルダーと協議を重ね、その結果を擦り合わせた上で、最終決定を行いました。こうした機会は、新たなデータアーキテクチャの設計、実装といったプロジェクトにおいて大きな意味を持ちます。

アクセンチュアの支援を通じて、As a Serviceとして提供されるリレーショナルデータベース型のデータウェアハウス「Snowflake」でデータパイプラインを再構築し、さらに確固としたデータガバナンスを確立しました。状況に応じて自動的なスケールアップ/ダウンが可能なSnowflakeは、パフォーマンスの柔軟性の点で高い評価を受けています。

SnowflakeとBIツールとして知られるTableauを組み合わせたこの新たなデータ分析ダッシュボードによって、ビジネスユーザーはほぼリアルタイムでインサイトを獲得することができるようになりました。また、自社のメトリクスの信頼性が大きく向上した他、データを直感的かつ容易に掘り下げて、新たなインサイトも迅速に導き出すことができるようになりました。こうして同社は、新たな成長を支えるにふさわしい、柔軟性に優れた未来志向のデータアーキテクチャを構築することに成功しました。

当時を振り返ると、本来はごく簡単なはずのことが、私たちにとってはそう感じられませんでした。“重要な”KPIはどれなのか? どのように算出して理解すればよいのか?といったことで頭を抱えていましたが、アクセンチュアによって、これらの課題をすべて解決することができました。

戦略とソリューション

10年前の創業以来、テクノロジープラットフォームの提供をコアビジネスとして驚異的な成長を遂げてきた同社は、IPOを目前に控え、データに関連する大きな課題に直面していました。事業が予想をはるかに超えるスピードと規模で成長したため、社内のデータガバナンスとデータアーキテクチャを改善が切迫した課題となっていたのです。適切なバージョン管理が行われず、主要なメトリクスを誰でも再定義できる環境は、時間とともに変化する業績データ推移の正確な追跡も困難にしていました。また、メトリクス作成に使用するSQLクエリの一部が複雑化して、以前のように効率的にデータを処理することができなくなっていました。

こうした旧来のデータモデルに依存したままでは、毎月の経常収益、相互連携している他のプラットフォーム、登録済みユーザー総数に至るまで、あらゆるメトリクスの信頼性は低下する一方でした。この業績データの信頼性の改善に取り組む大きなきっかけになったのが、目前に迫ったIPOでした。この段階において、ユニコーン企業として大きな成功を収めてきた同社の誰もが、社内データ管理のアプローチを見直す必要性を強く認識するようになりました。

とはいえ、独自にプロジェクトチームを編成し、この問題に対処するには大きな時間と労力を要します。そこで同社は、社内データ管理のアプローチを改善するためにアクセンチュアと変革に乗り出しました。最終的な目標は、スピーディで柔軟性に優れた未来志向のデータアーキテクチャの構築と、高度に洗練されたデータガバナンスの確立でした。

アクセンチュアは、直ちにエキスパートによる小規模なプロジェクトチームを編成し、全データとメトリクス体系のマッピングに着手しました。さらにデータオーナーから綿密な聞き取りを行い、その他ステークホルダーからも情報を収集し、クライアントのデータ管理の現状を明らかにしました。

次は、スピードとユーザビリティを改善するためのアイデアの検討です。クライアント企業のデータを一元管理するデータレイクそのものの再構築は極めて複雑かつ時間を要することから、チームはよりスマートで効率的な方法を模索しました。既存のデータレイクで管理されている全データを新たなデータストアに移行することで、レポーティングのプロセスが劇的に簡素化・合理化され、アドホック分析の時間を短縮できると考えたのです。

この新たなデータストアとして採用されたのがSnowflakeでした。高度なパフォーマンスにより、ユーザーはほぼリアルタイムでメトリクスを取得することが可能になり、優れた拡張性によりその日に収集したテラバイト単位の膨大なデータを処理が実現しました。また、単一のメトリクスだけで数ペタバイトに上る数年分のデータも処理することができ、データのダウンロードと処理を同時に実行できるようにもなります。

その後、チームは個々のメトリクスについて、ETLを最適化してエラーの最小化を図り、データをAWSに投入するデータパイプラインの開発を支援、クエリを簡素化した後にSnowflakeの継続的なデータインジェストサービスであるSnowpipeを使いSnowflakeデータストアにデータを転送し、得られたインサイトを新たに一元化されたユーザーフレンドリーなTableauダッシュボードに投入しました。これに加えデータ管理モデルの構築に向けた追加提案も行いました。

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成果

プロジェクト開始から1年未満で、アクセンチュアは、クライアント企業のすべてのメトリクスを改善し、データ管理モデルを構築し、その後も支援を継続しました。その結果、自社のデータに対する信頼性は劇的に向上し、目前に控えたIPOにも十分に備えられる状況へと大きな前進を遂げることができました。

今回のプロジェクトによって、クライアントに以下のようなメリットがもたらされました。

ユーザーフレンドリーで洗練されたデータダッシュボード

SQLクエリの記述、CSVファイルの抽出、メトリクスの個別のスプレッドシートへのプロットといった作業は必要なくなり、社内の誰もがデータダッシュボードに直感的にアクセスして、重要なデータを瞬時に可視化できる。

データの深掘りによる緻密なインサイトの獲得

ビジネスユーザーが個々のメトリクスに対してクエリを実行する手間を解消。新たなデータ分析ダッシュボードでは、売上関係のデータをどのような組み合わせでも即座に分析し、地域や時間、期間などのパラメーターで結果を比較できる。

日々の業務に関するインサイト

スピードとシンプルさを兼ね備えた新たなデータ分析ダッシュボードでは、アナリストの業務を年間で数百時間単位で短縮可能。また、劇的な改善を果たしたダッシュボードでは、ほぼリアルタイムに業績や顧客行動の変化を追跡できるようになった。

必要に応じてメトリクスを拡張

Snowpipeでは、ビジネスユーザーはシンプルな「ドラッグ&ドロップ」機能によってメトリクスを新規作成できる。最新のマーケティングキャンペーンの効果、最新の採用プログラムの成果、カフェテリアの人気商品の調査など、どのような分析対象であっても、データさえあれば、かつてない速さでメトリクスを作成できる。

改善されたデータ管理

データガバナンスボードを使ってデータとメトリクスの変更を承認・文書化・追跡できるようになったことに加え、複雑なデータクエリが許可なく修正されたり、修正が文書化されなかったりなどの問題も解消された。その結果、データの精度とセキュリティが向上した。

インテリジェントなオペレーション基盤

データウェアハウスとデータパイプラインが導入されたことで、最新のデータプラットフォームを使った機械学習やオートメーションが可能に。インサイトや業績データを新たなアプローチで取得できるようになった。

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