Snowflakeはデータ活用に有用なクラウド型のプラットフォームであり、ビジネス課題の解決に大きく貢献します。一方で解決すべきテーマをどう設定方法すればよいのかお悩みの企業が少なくありません。この記事ではデータ活用テーマの設定を伴走にて支援するSnowflake Prototyping with D-Nativeサービスをご紹介します。
著者プロフィール
伊藤忠テクノソリューションズ株式会社
流通ビジネス企画部
シニアスペシャリスト
井出 貴臣
ソリューション・サービスの企画・推進業務に長年従事し、現在は伴走型データ活用支援ソリューション D-Nativeのマーケティング・プリセールスに携わる。
データ活用推進の課題
近年、DXやSXを急務とする企業が多くなっています。自社が抱える課題の解決・企業価値の向上のためにはデータ活用が不可欠です。しかし、社内に散在する自社の課題を吸い上げる仕組みがなく、また部署毎で独自に進むデータ活用の全社での統制もままならない企業が多く見られます。このため、データ活用をどのように推進すべきか、理想と現実の差異に悩む企業担当者様も少なくありません。
自社の課題を正しく把握するには、業務プロセスを細分化し、工程毎のデータを継続的に収集する仕組みを設えると共に、そのデータを評価する体制を整えなければなりません。そのためにはデータ分析の有効性に関する社内の共通認識と、データの活用に対する機運の醸成が必要です。このためには自社が抱えるビジネス課題に対するデータの活用による期待効果の青写真を、社内全体で共有するのは効果的な一つの手段となります。
実際にビジネスの改善による成果が得られれば、データ活用の有効性が社内全体に定着し、新たなテーマの創出といったポジティブな連鎖につながります。一方でデータ活用の目的やテーマが曖昧であれば、実証実験（PoC）を行っても有効なデータ収集・分析ができず、期待効果の獲得が難しくなります。現在、実証実験の段階でつまずいており、その先の全社的なデータ活用基盤の導入に踏み切れない企業は、このあたりに課題を抱えているようです。
データ活用の流れ
一般的なデータ活用の場合、目的や課題からテーマを導出し、その後は以下の流れで進めていきます。
- データの収集
- 収集したデータの分析
- 分析したデータの活用（施策の検討・実行）
データを収集する際は、テーマへの関連が想定されるデータを可能な限り収集します。このためには他部門や社外からの収集が必要となるケースがあり、その協業体制の確立も行う必要があります。併せてデータの収集方法を選定し、必要となる人的リソースを確保します。
次に、目的や課題、データの種類に適した分析を行います。データ分析では傾向の読み取りと併せ、データ同士の関連性と事象の背景の読み解きが求められます。そうして得た知見から改善への打ち手を立案し、ビジネス活動にフィードバックします。なお、目的によっては、収集したデータをそのまま施策に活用するケースもあります。具体的には、顧客データから得た購買履歴や自社サイトを訪問した回数、滞在時間、閲覧履歴といった行動データを活用する方法です。性別、年齢、嗜好などのさまざまな情報で顧客を分類するターゲットセグメンテーションにより、似たニーズを持つグループごとに効果的なプロモーションを実施できます。他にも、誰もが自由に活用できるオープンデータを用いて新規市場の創出やトレンドを把握する方法が挙げられます。
得られた知見をビジネス活動に迅速にフィードバックし、適切な打ち手を実行する。これにより、今の状況・トレンドを逃すことなく売り上げの拡大・顧客満足度の向上に最短でつなげる。これが、データ活用の最大の強みです。また、自社のターゲット層の絞り込みと的を絞ったマーケティング施策の立案が可能となり、広告・宣伝費の最適化の実現も容易になります。更に、データ活用で顕在化した顧客ニーズに立脚した商品の開発と、それによる利益の向上も見込めるはずです。
データ活用にはSnowflakeが有効
クラウド型のデータプラットフォームSnowflakeは、企業に蓄積されたデータの効果的な活用を実現するツールです。Snowflakeは、構造化データを格納するデータウェアハウスとして活用できるだけでなく、幅広い非構造化データを格納するデータレイクの処理に適したプラットフォームとしても注目されています。
Snowflakeの活用方法
Snowflakeのアーキテクチャは、ストレージと組織のデータを整理・処理・取得するコンピュートのレイヤーが分離しているため、データ処理や解析の高速化が実現します。複数の処理を同時に行う場面で高いパフォーマンスを発揮することに加え、リソースをほぼ無制限でクラウド上に確保できるため、コストパフォーマンスの高さも魅力のひとつです。
また、マルチクラウドプラットフォームに対応しているため、クラウドや地域をまたいだデータを統合したり連携したりすることも可能です。データのサイロ化を防止できるため、これまで蓄積してきたデータを有効に活用できます。さらに、クラウド上でデータを安全に共有できるほか、メンテナンスやセキュリティ、バックアップなど運用面での省力化が実現できるなどのメリットも享受できます。
Snowflakeを活用すれば、これまでクラウドとオンプレミスで別々に保管していたデータも一元で管理できるようになり、大量なデータを高速に処理することが可能です。これまでに蓄積したデータを無駄なく分析できれば、さらに幅広い視野で施策を検討できます。
Snowflakeについて、詳細はこちらの記事で紹介しています。ぜひ参考にしてみてください。
関連記事：Snowflakeとは何がすごい?クラウドベース向けに構築された特長をわかりやすく解説
データ活用にはSnowflake Prototyping with D-Native（SPD）
伊藤忠テクノソリューションズ株式会社（以下：CTC）が提供するSnowflake Prototyping with D-Native（以下：SPD）は、Snowflakeの活用に不可欠なデータ活用のテーマ設定を通じ、データドリブン経営の第一歩を包括的に支援するサービスです。
Snowflake Prototyping with D-Native（SPD）にできること
近年、自社のビジネス課題解決にデータ活用の必要性は十分感じているものの、何から手を付けるべきか判断できないといった声を多く耳にします。データ活用で効果を得るためには、ビジネス課題の洗い出しによる適切なテーマ設定が必要不可欠です。
現在、多くの企業では、情報システム部門またはDX推進部署が中心となりデータ活用に取り組んでいます。一方、ビジネス課題の多くは現業部門が抱えており、これを顕在化させることが最初の一手となります。従って情報システム部門・DX推進部署・現業部門の３者での協業体制の確立が肝となります。そうしてビジネス課題を引き出し、テーマを設定し、データ活用につなげていければ何の問題もありません。しかし、実際は簡単ではなく、データ活用に関するリーディングや期待効果に関する組織間格差の問題、組織間の協業体制の問題、データ活用に対する理解度の相違問題といった壁が立ちはだかります。
SPDではCTCがテーマの設定に必要なステークホルダとの連携のハブとなり伴走支援を開始します。想定されるビジネス課題のたたき台を持ち込み、テーマ導出をリードします。そして設定したテーマに沿って、実際のデータを用いたプロトタイプダッシュボードを作成します。これを関係組織で共有し、具体的な成功イメージを抱いてもらうことでデータ活用推進の機運醸成に寄与します。更にはそのシステム化に向けたステップ・バイ・ステップを提示することで、企業データ活用の成功への道筋をご担当者様と一緒に描きます。
Snowflake Prototyping with D-Native（SPD）支援の流れ
データ活用で効果を得るためには、適切なビジネス課題の洗い出しによるテーマ設定が必要不可欠です。SPDでは、業務改善と最適化、新規ビジネスの創出を実現に導くため、最適なデータ活用テーマの創出を3つのステップでサポートします。
データ活用テーマのたたき台を作成
データ活用のテーマを設定する際の重要なポイントは、たたき台の作成です。社内の関係者を集め、さてテーマを設定しましょうと問いかけたところで、未踏の分野への新たなアプローチがすぐ進むはずもありません。従ってたたき台を作成し、関係者とのディスカッションから現在の真のビジネス課題を引き出すといった自然な流れを作り出すことが、テーマ設定の、ひいてはデータ活用の成功への近道となります。SPDでは、CTCでたたき台の作成から関係者とのディスカッションをリード。データ活用のテーマ導出に係る議論の活性化させ、企業のデータ活用推進を後押しします。
Snowsightでプロトタイプダッシュボードを作成
次に実行するのは、テーマの優先順位付けです。何から先に手を付けるべきか正しく判断するために、期待する効果やデータの整備状況、難易度などを考慮した上で順位を付けます。SPDではテーマをひとつに絞り、Snowflake Data Cloudへ実業務で得られたデータを取り込み、BIツールのSnowsightにてプロトタイプダッシュボードを作成します。このプロトタイプダッシュボードは、データ活用の成功イメージを関係者で共有できるため、関係者でのデータ活用の理解深化・データ活用推進の機運醸成に極めて有効な手段となります。
システム化と実現に向けたロードマップを検討
プロトタイプダッシュボードは、データ活用の成功イメージを掴むことを目的に、ある静止点のデータを利用した一点ものとして作成します。そのため、システム化にあたっては、継続的なデータの収集や変換の自動化、既存システムとの連携、最適なUI/UXの実現など、多様な観点から深く検討する必要があります。SPDでは、データ活用のシステム化に向けて、具体的な費用概算も含めた詳細なロードマップを提供します。
まとめ
急速に変化する現代のビジネスでは、売り上げ向上や原価削減といった業務課題をデータ活用にて効率的に解決することが当たり前になりつつあります。CTCが提供するSnowflakeを用いたデータ活用支援サービスSnowflake Prototyping with D-Nativeでは、データ活用のテーマ設定、システムの構築に加え、教育的な面でのサポートも提供します。またSnowflakeは、データ活用に最適なクラウド型のプラットフォームです。Snowflakeを導入すれば、多くのグループ企業を抱える大企業であっても、組織ごとに基盤・運用の設計を一から検討する必要はありません。
積極的なデータ活用に取り組みたいと考えているものの、何から手を付けるべきかわからないといった悩みを抱える企業担当者様は、Snowflakeの導入と合わせ、ぜひSPDサービスの利用をご検討ください。
