データ基盤の立ち上げのスモールスタートにおすすめ

導入背景

ツール導入前の課題

• 取得したいデータが一元管理できておらず、データ量・種別の増加も相まって分析データの準備に時間がかかる
• データ定義ができていない状態でデータを扱うメンバーが増えたこともあり、データ抽出の基準が属人的になっていた
• データの取り出し方に柔軟性がない形で作成していたため、探索型の分析要件に対して柔軟に対応できない

どのような状態を目指していたか

• データソースの所在と状態が把握しやすいように管理できること
• データ準備のためのハードルをできるだけ下げるために、非エンジニア（SQLは書ける程度のスキル感を想定）でもデータマートの作成ができるようにすること
• データマートの運用が煩雑にならないような仕組みを事前に用意しておくこと

比較検討したサービス

• Reckoner
• Stich
• Fivetran

比較した軸

• 非エンジニアであっても運用できること
• 導入・運用コスト
• サポート体制

選定理由

比較軸を満たしたうえで、日本語でのサポートが手厚かったことや当時対応していなかったコネクタの開発を柔軟に行っていただいたこともあり導入を決めました。

導入の成果

分析に活用するデータソースのデータ転送をTROCCOだけで管理できるようになったことで、所在と状態を把握できるようになりました。

また、データ分析のための一連のフローを集約できたことで、データ分析のための準備のリードタイムが大幅に短縮されています。
データ分析基盤を用いたデータ活用事例も徐々に増えてきており、プロダクト改善に留まらず社内の検証オペレーションの改善にも活用されつつあります。

導入時の苦労・悩み

決め手にもありますが、適宜サポートいただいたことで苦労したことはなかったと思います。

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

データソースの所在と状態が把握しやすいように、データ抽出処理・リバースETLはTROCCOに集約しています。 直近だと、データマートの活用が社内でも増えてきているため、データマートの作成方針やSQLのレビューのためにDataformとTROCCOを併用して運用しています。

ツールの良い点

ツールの課題点

ツールを検討されている方へ

GUIによる直感的なデータ転送・変換処理を提供し、機能もシンプルなTROCCOは、一般的なデータ分析のユースケースであればこれだけで十分に対応できます。日本語でのサポートも用意されているため、専任のデータエンジニアが不在な状況で、データ分析基盤の構築を検討している場合にはおすすめです。