Snowflake 2023 Data Cloud World Tourで紹介されたお気に入りのお客様事例

今年、私たちDataikuは[Snowflake 2023 Data Cloud World Tour](https://www.snowflake.com/data-cloud-world-tour/)のスポンサーを務めさせていただき、実務担当者やエグゼクティブの方々がDataikuブースを訪れ、[DataikuとSnowflakeのシームレスな統合](https://www.dataiku.com/partners/snowflake/)を実際に体験できるデモをご覧いただきました。

ここでは、私たちが特に気に入っているDataikuとSnowflakeを活用した、[NBCUniversal](https://www.nbcuniversal.com/)と[Convex Insurance](https://convexin.com/)の事例を紹介します。

## 1. NBCUniversal の共同ソリューションによるメディア環境でのスケール達成
Data Cloud World Tour New Yorkの「ファーストパーティ・データの最適化」と題されたセッションで、[Claire Browder氏](https://www.linkedin.com/in/claire-browder-6a008a148/)（NBCUniversalのシニア・プロダクト・マネージャー、MarTechとAdTechアプリケーションを統括）は、当初はさまざまな困難に直面していたと語りました。大量のファーストパーティ属性やイベントは素晴らしいが、キャンペーン活性化のために各属性内に十分なユーザーがいなかったのです。

次に、規模が大きくなるにつれて、NBCUはオーディエンスの正確性（データの完全性を意味する）とキャンペーンの活性化と利用の可能性の間のトレードオフに直面しました。また、ユーザーベースの大半を占める非技術系チームメンバーへの採用促進も困難でした。最後に、彼らはサードパーティのデータ（これは時代遅れになりつつある）に依存しており、オーディエンス作成プラットフォームは高価になりつつありました。

そこで彼らが考えたのは、Dataiku（Snowflakeと並んで）を機械学習プラットフォームとして活用することでした：

- オーディエンスを理解し、ターゲティングするための柔軟で効率的なエコシステムを構築。これとSnowflakeを組み合わせることで、データの質を犠牲にすることなく広告キャンペーンの規模を拡大することが可能になった。
- ユーザーフレンドリーなツールを開発し、マーケターや広告主が、エンジニアやデータサイエンティスト、複雑なクエリを使わずにデータに直接アクセスできるようにした。ユーザーは、コーディングやSQLなしでカスタムオーディエンスの検索、構築、作成ができるようになり、データウェアハウス内で利用可能なデータを活用できるようになった。
- ファーストパーティに対して類似モデルを生成し、広告信されたオーディエンスのスケールと信頼性を達成。
- 既存のデータウェアハウスへの投資を優先し、サードパーティのプラットフォームへの依存を減らしてコストを削減する。

このソリューションが実際にどのようなものだったのかご紹介します： 
![Screenshot 2023-11-21 at 2.44.58 PM.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/1196881/147cb3b7-237a-e414-9fa3-89dfcdd05c13.png)

NBCUは、DataikuとSnowflakeの共同ソリューションによって、以下のような大きな成果を上げることができました：

- 収益の増加： 新たなユースケースを開拓し、キャンペーンの規模に合わせたオーディエンスに広告配信できるようになった。
- 社内ツールへのシフト： サードパーティプラットフォームへの支出と依存を削減。
- データの民主化： 技術者でないユーザーでも、セルフサービスツールでオーディエンスの構築とモデリングが可能になった。
- 効率性の向上： 構築からアクティベーションまでの時間を1時間未満に短縮！

## 2. Convex Insuranceのデータ民主化を大規模に管理するための共同ソリューション 
Data Cloud World Tour Londonのこのセッションでは、[Steve Perry氏](https://www.linkedin.com/in/sperry1985/)（Head of Data Delivery, Convex Insurance）とJohn McCambridge氏（Director, FSI Business Solutions, Dataiku）の対談が行われ、[Convex](https://www.dataiku.com/stories/detail/convex-insurance/)はDataikuとSnowflakeを使用して、統制がありつつデータ民主化の拡大を実現した経験を共有しました。Convexは、"データユニバース "と呼ぶものを一から構築しました。これは、基本的にSnowflakeの非常に大規模なインスタンスであり、そこにすべてのデータが取り込まれ、そのデータをキュレートし、適合させ、ビジネス機能が利用できるように作成することができます。

彼らが優先的に取り組んでいるテーマのひとつは、データを強力に活用する方法を考えることです。興味深いことに、DataikuをConvexに導入したのは技術チームではなく、アクチュアリーというビジネス部門でした。アクチュアリーはデータエンジニアではないため、Convexはアクチュアリーチームなどのビジネス部門にデータエンジニアやデータサイエンティストを組み込み、SMEと協力して製品をタイムリーに生産できるようにしました。

チーム内でDataikuを活用することで、アクチュアリーはデータ・エンジニアやデータ・サイエンティストになることなく、データ・パイプラインの構築を自らできるようになりました。しかし、だからといってアクチュアリーが自分たちだけで本番稼動するようなプロジェクトを構築することはできません。

そこで統制が必要になります。例えば、スプレッドシートをDataikuに置き換えるというタスクについて、チームはそれが新しいツールであり、間違いなくいくつかのチェンジマネジメントが伴うことを認めています。そのため、彼らは安全な方法で、これまで手作業で関与してきた人々を排除することに取り組んでいます（つまり、手作業のプロセスをビジネスプロセスから切り離し、手作業でデータを加工した結果をSnowflakeやDataikuが確実にピックアップできる別のデータベースやデータストアに置く、など）。

これらはすべて、プロセスの観点からも重要です。技術リソースをビジネスプロセスに直接組み込むことで、DataikuのワークフローとプロジェクトはCoEに戻り、データチームによって所有・管理されるため、ビジネス機能自体が専門リソースを必要としなくなります。

## まとめ
DataikuとSnowflakeは、急速に進化するデータ環境の中で、イノベーションと効率化を推進する上で極めて重要な役割を担っています。この2つのソリューションは強力なアライアンスであり、現代の複雑なデータ管理と分析に対応する包括的なソリューションを組織に提供します。

## SnowflakeとDataikuがEveryday AIをスーパーチャージ
Everyday AI New Yorkのビデオでは、DataikuとSnowflakeがどのようにセキュアでパフォーマンスとスケーラビリティに優れた環境を構築し、顧客がGenerative AIを活用できるようにしたかを[こちらのビデオ](https://content.dataiku.com/everyday-ai-new-york-2023-sessions/everyday-ai-ny-2023-snowflake-and-dataiku-supercharge-everyday-ai-together)で紹介しています。

原文：[Our Favorite Customer Spotlights From Data Cloud World Tour](https://blog.dataiku.com/our-favorite-customer-spotlights-from-data-cloud-world-tour)