データ分析基盤リニューアルの要

導入背景

DX戦略の一環として中長期計画でデータ活用基盤の構築(DWH化)を進めようとしていました。その過程で、自社メディアの広告/成果集計を行う事業基幹システムであるCUEBiC Analytics(以降CBA)の老朽化が技術的負債となっておりビジネス要求に対して答えられなくなってきており、DWHのR&DとCBAのリニューアルを並行して推進することになりました。

また、CBAにおけるメインの開発メンバーの離脱等により開発チームのリビルドが必要な状態でした。

そこで既存の機能を最小限に縮小してローコード/ノーコード化を進めることで、特定の人員の属人化を防ぎつつ、開発スキルを軟化させ、開発速度の高速化を図ろうとしました。

比較検討したサービス

Databeat

比較した軸

1. 既存の運用業務を自動化あるいは半自動化できるか
   　　・データのインポートに関しては自動で収集できる範囲が限定的であったためこちらを拡張しつつローコード/ノーコード化可能か
2. 収集データの既存取得項目の担保
   　　・既存で収集しているデータが過不足なく取得できるか
3. 収集データの取得可能タイミングの制約
   　　・1日前のデータが取得できるか
4. 収集データをRDBなどに連携できるか
   　　・新たなビジネスドメインのデータを扱うポテンシャルがあるか

選定理由

広告コネクタが豊富でAWSアプリケーションとも親和性のあった点

導入時の苦労・悩み

検討時期はCBAのキャッチアップとDWHを含むリニューアルのR&Dを並列で実施しなければならず、
既存の技術的負債の整理と実現可能性の検証が大変でした。

導入時期においては、実際にtroccoやDWH化により得られる成果とコストの試算をしつつ、導入計画を立てなければいけなかったのですが、事前に予算枠を確保していなかったため、3ヶ月おきにゲートウェイを設けて最小限のコストで検証を行いつつスケールさせていく必要がありました。

導入に向けた社内への説明

よく使う機能

アーキテクチャ

アーキテクチャの意図・工夫

広告/成果レポートのインポートに一定のコストが掛かっており、自動化をしたかったため上記のような構成図にしています。
また、データマート機能によりRedshiftに蓄積したローデータの加工ができるようになったため、trocco APIを活用して整形/集計ロジックの実行トリガーとしても活用しています。

ツールの良い点

ツールの課題点

その他

ツールを検討されている方へ

trocco®️は、豊富なコネクタだけでなく、データ連携に強みを持っていると思います。

コネクタ×スプレッドシート等の収集→出力といった小規模なデータ連携による課題解決から、BigQuery⇔Redshiftなどマルチプラットフォーム間の連携なども対応しており、扱うビジネスドメインのデータが増えた場合でも対応が可能なポテンシャルを秘めています。

また、trocco自体の機能だけでなく、CSのサポートが手厚く日々のトラブルシューティングだけでなくアーキテクチャのディスカッションなどもしていただけたので伴走型で支援をいただきながら0→1を進めることができました。社内に有識者が不在の際に社外の心強いメンターとなるかと思います。(契約プランによりサポート内容は変動)


2024年4月のプラン改定によりフリープランからでも4時間までならコネクタ制限なしで利用が可能になったため2年前に検討した時よりもさらに検証がしやすくなっていると思います。