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導入のきっかけ

お客様のデータは分割して分析するのではなく、一気通貫の横串で分析するべき

松本 宏太 様（以下、敬称略）：今回の取り組みの前提として、弊社はまだまだデータ分析基盤を全社的に活用できるフェーズまでには至っておりません。

ただ、今までまったくデータ分析をしていなかった訳ではなく、それぞれのデータソースごとにデータ分析をしていました。例えば、営業に関してはSFAツールのSalesforceを使用しており、データベースはMySQL、WebサイトについてはGoogleアナリティクス、一部のビジネスサイドではスプレッドシートでお客様の行動管理（CS部門）をしていました。

しかしユーザからすると、リードから商談、受注、サービス活用、契約更新まで1つの連続したストーリーであり、データソースごとにお客様の情報を別々に管理して分析するのはサービス提供側の都合でしかありません。
本来であれば、お客様のデータは分割して分析するのではなく、一気通貫の横串で分析するべきだと考え、そのためのデータ分析基盤の環境が必要だとの結論に至ったのです。

松本：データ分析を専門に担当する部署はなく、ビジネスサイドの各部署がそれぞれに分析しています。例えば、マーケティング部門はMAやSFAツールの管理画面から分析していますし、カスタマーサクセス部門はスプレッドシートで独自にデータをまとめて分析しています。

開発チームではMySQLのデータ分析基盤を構築しており、ビジネスサイドから要望があればクエリを投げて分析用のデータを渡していました。MySQLのデータをそのままBIツール（Metabase）につなぎ込むため、1つのグラフを作るためにもビジネスロジックのクエリを毎週何度も書かなくてはならなかったのです。1件あたり30分で終わるものもあれば、数時間掛かるデータもありました。

データ取得後は、グラフや表に図式化され、Keynoteのようなプレゼンテーションツールに落とし込んでいました。最終的なアウトプットがプレゼンテーションツールになってしまうため深掘りができず、データを見ていても「なんとなく上手くいっていそう」「これはヤバそう」ぐらいしか判断できません。

さらには開発チームが取得できないデータもいくつかあり、そういったデータは分析することができなかったのです。

こうした課題は経営陣も認識しており、常にデータが最新の状態で確認でき、かつ全社的にも浸透している状態を目指すことになりました。

比較検討について

他社ツールとの比較では、実行時間とエラーハンドリングが特に高評価

松本：データ分析基盤の構築に興味を持ち始めた頃、Webサイトで他社の「TROCCO®」導入事例を拝見したことがきっかけです。

松本：導入検討では、費用対効果よりもしっかり弊社で運用できるかを重視しました。なぜなら、弊社のプロダクトは成長途中であるため、データのスキーマ（構造）は今後変わっていく可能性があるからです。そのため、データのスキーマ（構造）が変わったとしても、それを検知し正しい形式でデータをシンク（同期）できるようにメンテナンスが容易であることが必要不可欠でした。その他にも導入のためのチェックリストを作成し、検討しました。また、横串でデータを統合して分析したいと考えていたため、対応データソースの連携先が自社で使っているデータソースを含んでいることも重視したポイントです。

松本：初めは「TROCCO®」のようにGUIで管理する方法だけでなく、DAGのようなコードで管理するという方法も併せて検討していました。しかし、ビジネスサイドを含む、データを扱うメンバー全員が使えることが望ましかったため、GUIで操作できるツールに絞って比較検討を進めました。

他社ツールと比較して「TROCCO®」が優れていたのが実行時間とエラーハンドリングです。1ヶ月間のトライアルでは、他社ツールの場合はSalesforceのデータをスプレッドシートに移すだけで22分も掛かってしまい、しかもデータサイズが大きかったからか、最後まで終わっておらず、途中で終了していたのです。一方の「TROCCO®」では、2分ですべてのデータが取得できていました。

また、エラーハンドリングについても他社ツールでは何が原因でエラーになっていたか分からなかったのですが、「TROCCO®」の場合はエラー内容が表示されるので非常に便利だと感じました。

松本：すでに経営陣がデータ投資への理解があったため、予算獲得も特に苦労しませんでした。データを基準にファクトでものを語ろうという経営陣の意識はあったものの、現場ではデータで語ることができる状況ではなかったのです。

導入・構築について

導入後の理想形を描き、MySQLやSalesforce、BIツールとつなぎ込み

松本：まず導入後の理想形を描きました。最初にデータソースがあり、データレイク、データウェアハウス、データマート、そしてBIツールと、一気通貫でデータが送られる流れのイメージです。データソースとしてはまずMySQLを選び、一連のフローがしっかりワークするかどうかを確認し、並行してSalesforceとのつなぎ込みを行なっています。

しっかり動くことを確認し、現在は事業部に少しずつ展開しています。ビジネスサイドの事業部メンバーに対しては、事業部全体で追っている数値を表示できるダッシュボードを作成し、「新しいデータ分析基盤ではこういったデータを取得することができます」と最終的なアウトプットイメージを共有する時間を設けました。

どのような会議体で活用していくか、具体的な運用フローは今後決めていく予定です。

松本：主に分析業務を担当しているメンバーは2名のため、スムーズに導入は進みました。2名で共通認識を揃えるためのマニュアルを作成しており、自分たちが考えたことを備忘録やノウハウ集のように書き溜めています。

その上で不明点や疑問点がでた際には、primeNumber社の方にサポートいただきました。私たちの疑問に対して、毎回的確なご返答をいただいていたと思います。

松本：データベースのテーブルがすごく多いので、そのシンク（同期）処理は慎重に行いました。そもそも、私たちのSalesforceの使い方があまりイケていなかったため、データ量がものすごく大きかったのです。それを「TROCCO®」のクエリで実現しようとするとエラーが発生したため、SalesforceのSOQLを調整しながら連携することができました。

導入後の効果と今後の展望

事業部全体が同じデータを見て、意思決定の基準が揃っている状態へ

松本：気に入っているのは、データの依存関係が分かるデータリネージ機能です。おかげでデータ構造でエラーが起きても、どこが上手くつながっていないのか判断することができます。

松本：「TROCCO®」は単純なETLとしてだけでなく、データを引っ張ってくることや保守管理の機能も含まれており、データ統合に関して他のツール導入は考えなくてもよい環境になったことは、とてもありがたいです。

もし「TROCCO®」を導入していなければ、例えばデータ構造が変わった際にその都度データを連携する必要がありますし、データ変換ツールとデータのシンク（同期）処理を自前で行なう必要があります。

本格的にビジネスサイドへ展開していくのはこれからのため、定量的な成果も今後見えてくると思います。データ分析に掛かっていた時間や、クエリを書いていた手間が削減されるはずです。

松本：ビジネスサイドに展開した後は、意思決定の基準を揃えるために事業部全体が同じデータを追っていく状態を目指したいです。各チームがデータをもとに自立的にやるべきことを判断し、事業部全体で同じ方向に向かえればよいですね。また、データによって売上予測も立てていく予定です。今後のサービス展開全体の視点から見ても、データ分析基盤を支える「TROCCO®」は重要なツールだと思っています。