Ciara Rafferty著 2021年1月13日
成功事例のポイント
- 社内のMySQLデータベースが頻繁にダウンしていたため、よりスケーラブル（拡張可能）なソリューションを必要としていた
- 社内のパイプラインプロジェクトでは、5～6人のスタッフが4ヶ月間かけて完成させ、その後も継続的にメンテナンスを行っていた。
- FivetranはMySQLデータをSnowflakeに完璧に複製し、分析チームはウェアハウス上で自由にクエリを実行できる。
- マーケティングデータとトランザクションデータを簡単に結合し、どこに予算を割り当てるべきかを判断できる
使用データスタック
- パイプライン Fivetran
- データソース： MySQL、MySQL RDS、PostgreSQL、Google Analytics 360、Fivetran Log Connector
- データ移動先/デスティネーション：Snowflake（スノーフレーク）
- BIツール：Tableau
インドの中古車eコマースCars24社
インドで車の売買を迅速に行いたい場合、Cars24は中古車市場のeコマース企業であり、2,000人以上の従業員を擁していますが、そのプロセスは可能な限り簡単です。車を売る場合は、オンライン査定に必要事項を入力するだけで、すぐに価格が表示され、136の都市にある167の支店で無料点検を受け、1時間以内に代金を受け取ることができます。また、車を購入する際には、膨大な数のオンラインカタログを参照するだけです。
真のデータウェアハウスの導入
Cars24のCTO（最高技術責任者）であるMarut Singhは、ソフトウェア開発、データセキュリティ、ITなどのすべての責任を負っています。テクノロジーが成長の原動力であると考えるシンは、ビジネスのプロセスを可能な限り自動化しようとしています。”スタートアップや成長企業として成功するためには、従来のプロセスを変え、大規模に問題を解決し、競争力を維持するために、できるだけ多くのテクノロジーを利用する必要があります。”
Cars24は、カスタムパイプラインを使用して、MySQLストアからデータをより大きなMySQLデータベースに取り込み、それをウェアハウスとして機能させました。分析チームは MySQL 上でクエリを実行する必要がありましたが、Singh 氏はこれがスケーラブルなソリューションではないと認識していました。
MySQLの『倉庫』は頻繁にダウンしていました。MySQLの “ウェアハウス “は頻繁にダウンしていましたが、いったん復旧すると、それに追いつかなければならず、非常に混乱していました。当社のデータと、より優れた分析結果を求める人々の欲求が増大し続ける中、安定したソリューションを見つけなければならないと考えました。
ビジネスは2つの大きな決断を迫られていました。それは、”データをどこに保存するか”、”どのように移動させるか “ということです。SinghはSnowflakeで最初の質問にすぐに答えました。2つ目の質問については、社内でカスタムパイプラインを構築するか、ソリューションを探すかを決めなければなりませんでした。
最初のパイプラインを構築するためには、5〜6人のチームが4ヶ月間かけて行う必要があると考えました。最初のパイプラインを構築するためには、5〜6人のチームが4ヶ月以上かかると見積もられました。その後は、スキーマを進化させるためのメンテナンスが必要です。ここで最も重要な考慮点は、機会費用です。この問題を解決するのに5ヶ月も待つと、競合他社に先行するチャンスを与えてしまうことになります。
MySQLの信頼性の高いデータ統合
CTO である Singh 氏は、チームを効率化し、迅速なソリューションを提供する責任を負っている。最新のトレンドやソリューションを把握するために、彼は多くのリサーチを行い、技術コミュニティやネットワークでの継続的な議論に参加している。その結果、当時はまだ新しいソリューションであったFivetranを見つけたのです。
Singhは2日以内にテストデータベースを立ち上げ、接続を作成し、データを同期させた。チームは、データが正確に複製されていることを確認するためにソリューションを監視し、さまざまなスケジュール、異なる列やテーブルの選択などを試しました。「Fivetranが動いているのを見て、私はこのソリューションに自信を持ちました。「そして、自分のネットワークに戻って、この発見を共有することができたので、興奮しました」。
Fivetranによって、Cars24社は、特にMySQLに関して、大幅なコスト削減を実現したとSingh氏は語ります。
MySQLを使用している場合、Fivetranは最良の選択肢です。それだけで動作します。MySQLのためにカスタムパイプラインを構築する意味は全くありません。
Marut Singh氏
データベースのダウンタイムがないので、アナリストも満足
以前、Cars24 は MySQL クラスタへのアクセスを制限する必要がありました。多くの人が同時にクエリを実行すると、データベースがクラッシュしてしまうからです。Fivetran がデータを Snowflake にシームレスにパイプすることで、データベースのクラッシュは過去の問題となりました。分析チームは、長時間のダウンタイムを恐れることなく、自由にクエリを実行することができます。
最新のデータスタックは、マーケティングにも大きな影響を与えました。Cars24はマーケティングにかなりの時間と費用を費やしています。チャネルのパフォーマンスを把握し、最も効果的な方法で予算を配分することが重要です。このような意思決定を行うために、ビジネスはマーケティングデータとトランザクションデータを結合します。FivetranとSnowflakeの導入前は、これらのソースを簡単に結合することができませんでした。
企業の中には、特に新興企業の場合、コスト削減のために社内で構築しようとするところがあるかもしれませんが、Singh氏は、テクノロジーへの投資は長期的にはコスト削減につながり、ビジネスを前進させるのに役立つと指摘しています。
FivetranとSnowflakeは、今では当社の分析作業の中心となっています。先行投資を惜しまなければ、長い目で見ればお金は節約できます。人は結局、構築や雇用で多くの費用を払うことになります。適切なツールを適切な時期に選択すれば、より迅速に作業を進めることができます。
Fivetranを使用してデータベースデータを一元化し、分析機能を強化している企業の事例については、導入事例（英語）または導入事例（日本語）をご覧ください。
Fivetranについて
Fivetranテクノロジーは、データアナリストの実際のニーズに基づいて開発されており、アプリケーション、データベース、イベント、ファイルを高性能なクラウドウェアハウスに複製する最もスマートで迅速な方法です。Fivetranのコネクターは、数分で導入でき、メンテナンスが不要で、ソースの変更にも自動的に対応します。
Snowflakeについて
SnowflakeはData Cloudを提供します。これは、何千もの組織がデータを無限に近いスケール、同時実行性、およびパフォーマンスで動員するグローバルネットワークです。Data Cloudでは、企業はサイロ化したデータを統合し、管理されたデータを容易に発見して安全に共有し、多様な分析ワークロードを実行することができます。Join the Data Cloud.
Tableauについて
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この記事は英文から翻訳されました。オリジナルの記事はこちら（英語）からご覧ください。
