千株式会社のSnowflake活用事例
千株式会社 / たにおり
チームリーダー / DevOpsエンジニア / 従業員規模: 301名〜500名 / エンジニア組織: 11名〜50名
| ツールの利用規模 | 事業形態 |
|---|---|
| 51名〜100名 | B to B B to C |
| ツールの利用規模 | 51名〜100名 |
|---|---|
| 事業形態 | B to B B to C |
アーキテクチャ
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導入の背景・解決したかった問題
導入背景
社内ではRedashとDBを使用したシンプルなデータ基盤が存在していますが、利用規模が拡大するにつれて以下のような課題が顕在化してきました。
- 誰かが重いクエリを1本実行すると他メンバーの分析が待たされる状態が発生
- データのサイロ化
- クエリの属人化
- 担当者退職による意図不明のクエリの再利用など
- 専任のデータエンジニアが少なく、データ基盤の運用や分析にかけられるリソースが不足
また当社では複数プロダクトを運用しています。これらについて横断したデータ分析のニーズはあったものの、それぞれが異なるDBにあることから実際に行うことに一定のハードルがありました。加えてビジネスのデータはスプレッドシートやZoho CRM上にもあり、それらを関連付けた分析を行うことが難しい状態になっていました。
比較検討したサービス
- Amazon Redshift
- Snowflake
比較した軸
- 費用・管理運用コスト
- データ基盤の運用に多くのリソースを割けない状況であったため、なるべく管理に時間をかけなくてもよいものを探していました
- キャッチアップのしやすさ
- コミュニティの活発さ
選定理由
検討当時、当社のデータ基盤チームにはRedshiftの運用知見を持つメンバーがおらず、限られた体制の中で新たにキャッチアップしながら安定運用を担保するのは負荷が高いと判断して今回は見送りました。
そこで現状のチーム負荷を踏まえた上でSnowflakeを検討しました。Snowflakeはコンピュートとストレージが分離されているため、これまで既存のリソースを占有していた重いクエリも他の処理に影響を与えずに実行できます。導入背景で挙げた「誰かが重いクエリを1本実行すると他メンバーの分析が待たされる」という課題に対する直接的な解となる点が、選定の大きな決め手になりました。
またSnowsight上のワークスペースではクエリの作成や管理がしやすく、エンジニア以外のメンバーにも扱いやすいUIだと考えました。社内にデータ分析を広げていく上でキャッチアップしやすい点もSnowflake採用を後押しする要因になりました。
導入の成果
まだ移行途中なので徐々にではありますが、Snowflakeにデータが集まっていく中で今までは把握が難しかった現状の分析が行えるようになってきました。また生成AIを活用することでSnowflake-managed MCP Serverを使って手元のツールからの分析や、Agent Skillsの配布などで特定の個人に依存していた分析の手順が公開され、より多くの方にSnowflakeを使って分析を行えるようになってきました。
導入に向けた社内への説明
上長・チームへの説明
当時のデータ基盤とSnowflakeの費用感を比較した上でコストが下がることに加えて、専任のデータエンジニアの人員が少なく全体にかけられる工数があまりなかったことから、フルマネージドで運用コストを下げられるということを説明し、Snowflakeを使用する形になりました。また意思決定者がSnowflakeを利用した経験があったことで、これらのことに対する理解を得やすかったことも一因でした
活用方法
よく使う機能
- データ分析基盤に必要な機能
- データ投入やクエリ実行等々
- Snowflake-managed MCP Server
ツールの良い点
- コミュニティが活発で、イベントが様々なところで開催されていて情報収集が行いやすい
- Terraformによるリソース管理
- AIを利活用できる機能が豊富
- Snowflake-managed MCP ServerやSnowflake Intelligenceなど
- ロールベースの権限設計が柔軟
ツールの課題点
- SnowsightのUIの変更により利用者が戸惑うケースがある
ツールを検討されている方へ
社内のエンジニアリソースが少ない場合において、Snowflakeは運用の手間が少ないため選択肢として有力だと考えています。コミュニティのイベントやSnowflakeのPlatform Trainingというハンズオンイベントも開催されていますので、一度触れてみてから判断するのが良いと思います。
今後の展望
社内では並行してRedashが稼働しているため、そちらを退役させ全社にSnowflakeを展開していきたいと考えています。またSnowflakeはAIに関連する機能も充実してきているので、それらを使ってより全社的なデータ基盤の活用を推進できればと思っています。
千株式会社 / たにおり
チームリーダー / DevOpsエンジニア / 従業員規模: 301名〜500名 / エンジニア組織: 11名〜50名
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- 導入の背景・解決したかった問題
- 活用方法

