オールコネクト社とは

5期連続で売上前期比120%を実現

株式会社 ALL CONNECT（オールコネクト）は、「社会をにぎやかに！」を企業理念に、販売代理業・MVNO事業・EC/メディア事業の3事業を展開する中で、WiMAXや光回線といった通信サービスを自社ブランドとして販売・運営しています。直近では、5期連続で売上前期比120%を実現しています。

データ分析基盤の活用

TROCCO®︎・Google BigQuery・Tableauによるデータ分析基盤を構築

私たちのチームは、デジタル広告からWebサイトへの集客や、Webサイト上のユーザーアクションをコールセンター管理情報や顧客データベースと連携させ、様々な分析をしています。分析環境としては、それら各情報をGoogle BigQueryに統合し、Tableauで可視化する形で業務を運用しています。

データ分析基盤構築の成果

SaaS徹底活用でリモートワークに対応。社外に居ても業務担当者自身でデータの集計・分析を実施可能に

SaaSを活用しながらクラウドサービス主体でデータ分析基盤を構築したことで、社内・社外とロケーションを問わず業務担当者自身でデータを集計・分析できる環境が整い、業務スピードが格段に改善されました。事業部の分析担当者からの評判も上々です。

また技術的にも、TROCCO®︎とBigQueryでデータを一次加工した上でTableauのインメモリ集計を行う構造にしたことで、10億レコードを超える大容量データの集計も高速に可能となりました。

データ分析基盤構築のステップ

DWH・BI・ETL導入検討開始から3か月・4名体制でリリース

大まかには、以下の4ステップで構築が進んでいきました。

• 2019年11月：顧客データ管理システム導入決定
• 2020年6月：DWH・BI・ETL導入検討開始
• 2020年8月：DWH・BI・ETL導入開始
• 2020年9月：データ分析基盤の初回リリース

2019年11月：顧客データ管理システム導入決定

DWH・BIツール・ETLツールの導入検討開始にあたっては、明確な目的が３つありました。

１つ目は「データ分析業務のスピードを向上させる」こと。

新型コロナウイルスの影響でリモートワークが増えているにもかかわらず、内製の集計アプリに外部ネットワークからの接続を許可できず、データを使いたい時に使えない状態に陥っていました。セキュリティが担保されているSaaSを利用することで、社外利用を可能にして解決したいと考えていました。
また、内製の集計アプリのメンテナンスは全て情報システム部が担当していましたが、そのメンテナンス作業自体がボトルネックになっており、事業のPDCAサイクルを素早く回すことができない状態にありました。この点については、データを利用する事業部自身が、BIツールを自身で利用して、レポートやダッシュボードを作成できるようにしたいと考えていました。

２つ目は「大容量データの集計を行う」こと。

お客様の通信量データなど、億単位のレコード数のデータを取り扱っているにもかかわらずRDBで集計しており、限界を感じ始めていました。そこで、DWHとBIツールをそれぞれ導入することで、効率的に大容量データを集計したいと考えました。

３つ目は「より正確な分析を行う」こと。

各事業部からの依頼を受ける度に、集計用のSQLを情報システム部員が作成していたため、集計定義が統一化できていませんでした。加えて、SQLで取り出したデータを、各事業部がExcelで更に加工・集計しているため、いっそう分析結果がズレてしまうという状況でした。DWHでデータソースを一元管理すること、BIツールを通じてダッシュボードや集計定義を共有することで、正確な分析を行おうと考えました。

上記３つの目的達成ため、それぞれの仕組みを選定していくことになります。

DWHはBigQueryを選定しました。
最も一般的なDWHがBigQueryだったからです。

BIはTableauを選定しました。
選定理由は２つで、１つ目は「社内利用者への展開の敷居が低かったから」です。TableauはExcelに近しい操作で扱うことが可能でした。例えば、簡単なレポートであれば、ピボットテーブル作成と近しい操作で作成できました。２つ目は「国内でも実績豊富で、取り扱えるベンダーも多かったから」です。

ETLですが、こちらは TROCCO®︎ ですね。選定理由は４つです。

まずは「ソリューションとしての十分な経済性」。他社CDP等の製品となると従量課金タイプのものが多く、解決したい課題に対して金額が見合いませんでした。また、単独のETLツールであっても、海外製のものはTROCCO®︎に比べ経済的とは言い難かったです。

また、導入検討目的のひとつである「大容量データが転送可能だったから」です。既に導入していた他社ETLツールは、大容量データの取扱いに不安を感じていた中で、TROCCO®︎は大容量データの転送をむしろ得意としていました。

さらには、データ加工の可能範囲が広かった点もポイントが高かったです。スクリプトを書くことで、標準以外のデータ加工も可能で、必要なデータ加工を漏れなく行うことができました。

最後は「社内エンジニアの評判が良かったから」です。社内のエンジニアから「TROCCO®︎のサポートチームは、技術的な課題にスピーディに対応してくれ、サポートが良い」「操作性が良く、開発もしやすい。それぞれのコネクタごとに生じる面倒な手間を、TROCCO®︎は上手く処理してくれる。型推論もある程度可能。また、デフォルトで対応サービスが増えており、かつ要望にも対応してくれるため、今後長く利用できそう」「他ETLツールと比べても良い。例えば、処理速度が段違いで速い。また、実行環境を自社で持っていないため、運用コストの低減が期待できる」といった声が寄せられました。実際にプロダクトのエンドユーザーになる担当者の声が好意的であったことは、何よりの選定要因と言ってもよいかもしれません。

2020年8月：DWH・BI・ETL導入開始

計4名（社内エンジニア1名、パートナー2名、TROCCO®︎のサポートメンバー1名）で導入プロジェクトが立ち上がりました。

2020年9月：データ分析基盤の初回リリース

クラウドデータベースへの接続に躓いたものの、利用事業部側の協力もあり、想定よりも早くリリースへと至りました。

今後の展望

全社での統一的な分析

DWH・BI・ETLの各導入開始からはおおよそ１か月でリリースを迎えられた形となりましたが、今後は、より正確な分析業務を実現し得る環境整備を目指していきます。

まず第一に、未着手の各種データソースをBigQueryに統合していく予定です。例えば、広告ルート・コンバージョン情報や申込情報、契約・債権情報、通話記録、勤怠情報、開通ステータス情報、キャンペーン適用情報といったデータソースでしょうか。この辺りもBigQueryに統合し、Tableau上で関連レポートを作成できるようにしたいと考えています。

その次のステップとして、レポートの管理方法を変更したいです。データソース・BigQuery・Tableau内で管理が事業部を跨ぐレポートは情報システム部で管理します。一方、事業部固有のレポートは、各事業部がTableauを利用し、データソースを繋ぎ合わせながら自由に作成できるようにすることで、業務スピードを担保したいと考えています。

当初目的を達成するにあたり、データ分析の正確性を高めつつ、情報システム部のデータへの理解を深め、更には各事業部の自由度も高めることで、必要なデータをできる限り高速に集計・分析できるようにし、今後はより一層会社やお客様の利益に繋げていくことを目指していきたいと考えています。