レガシーデータウェアハウスからSnowflakeへの移行：コアデジタルメディアとNAVEXの成功事例

Marriott社からAT&T社まで、多くのお客様はSnowflake AIデータクラウドの導入にあたり、まずデータウェアハウスのワークロードをプラットフォームに移行します。 

レガシーデータウェアハウスからSnowflakeへの移行を検討している組織、AIデータクラウドが従来のHadoopユースケースにどのように対応できるかを知りたい組織、またはスケーリングが不十分なクラウドデータウェアハウスに苦慮している組織にとっては、他の組織がどのようにそれを実行したかを確認するのに役立つことがよくあります。 

そのために、Snowflakeへの移行を始める際に役立つ移行サクセスストーリーを集めました。このブログは、移行に関する3部シリーズの第1弾です。今日は、従来のデータウェアハウスからSnowflakeに移行したお客様とそのメリットに焦点を当てます。

デジタル広告主がTeradataから切り替え、パフォーマンスを30%向上

コアデジタルメディアはもともと、MicroStrategyとTableauのレポート作成、データサイエンス活動、進化するデータパイプラインのために、時代遅れのTeradataアプライアンスを使用していました。しかし、この大手デジタル広告主は、マーケティング、IT、データサイエンス、製品の150人のユーザーにタイムリーなインサイトを提供する必要があり、パフォーマンスも劣っていたため 、同社のTeradataアプライアンスは寿命を迎えつつあることが明らかになりました。  

コアデジタルメディアのBIチームは、インフラストラクチャーの機能強化の評価を開始しました。同社はすぐに、10年分の生産データを維持しながら、リアルタイムのデータ取り込みを可能にすることで、データレイクを必要とするスケーラブルな状況が生じることに気付きました。 

同社は、パフォーマンスの問題を解決し、データ需要の増大に対応するために、古いTeradataアプライアンスからSnowflake AIデータクラウドに移行しました。中核となるデジタルメディアのTeradataシステムは、レポート作成、データサイエンス、リアルタイムデータ取り込みによる負荷の増大に対処するのに苦労していました。その結果、システムの競合、SLAの遵守、レポートの遅延、メンテナンスに多大なオーバーヘッドが生じていました。Snowflakeのクラウドネイティブなアーキテクチャは、これらのボトルネックを解消するために必要なスケーラビリティと性能を備えています。

Snowflakeへの移行により、BIレポートの作成が30%向上し、パフォーマンスが大幅に向上しました。ETL、レポート作成、データサイエンスのためのSnowflakeの個別のクラスターにより、リソース競合をなくすまた、Apache KafkaやInformaticaなどのプレビルトコネクタを使用してデータ統合を簡略化し、会社全体により良いインサイトを提供しました。コアデジタルメディアは4か月でSnowflakeに完全移行し、Teradataを廃止しました。ゼロコピークローニングなどのSnowflakeのフルマネージドサービスにより、インフラストラクチャーの管理ではなく、データドリブンなアプリケーションの構築に注力できるようになりました。

また、Snowflakeのスケーラビリティにより、コアデジタルメディアはFacebookとGoogleからの継続的な広告データを処理できるようになり、マーケティングチームとアナリティクスチームはリアルタイムのインサイトを獲得できるようになりました。また、スケーラブルな環境により、データサイエンティストはシステムクラッシュを恐れることなく機械学習モデルを構築できるようになりました。Snowflakeの柔軟なアーキテクチャと秒単位のコスト効率の高い価格設定により、データレイクを別途必要とせず、イノベーションとレジリエンスを高めることで、同社の総保有コストを削減することができました。

10,000から1：SQLデータベースを単一のプラットフォームに統合し、パフォーマンスを向上

グローバルなガバナンス、リスク、コンプライアンス（GRC）管理システムであるNAVEXは、倫理研修からサードパーティリスク管理まで、さまざまなGRCニーズを満たすさまざまな製品とサービスで13,000社以上のクライアントにサービスを提供しています。コア製品の1つは、各クライアントが独自のデータベースを持つシングルテナントアーキテクチャを採用しています。これは、NAVEXのシステム下にある10,000以上の独自のデータベースに相当します。 

データ量（および増加するデータ量）の管理は、当然、コストと時間のかかる非効率的なプロセスとなりました。たとえば、10,000以上のデータベースを収集するのに24～36時間かかり、従来の社内データセンターの維持コストも急増していました。クラウドベースのシステムに移行し、データ処理パイプラインの自動化をさらに進めたいNAVEXは、拡大するニーズに対応し、パフォーマンスを全体的に向上させることができるプラットフォームを必要としていました。

そこで同社は、Snowflakeを利用し、数千ものデータベースを1つのマルチテナントソリューションに統合しました。まず、大量のデータをSQL ServerからSnowflakeに移行しました。NAVEXは、FivetranとAWSのデータ移行サービスと変換用dbtを使用することで、各クラスター（最大1,000のスキーマを含む最大1,000のクライアントデータベース）をわずか6時間で取り込んで変換できることがわかりました。これは、他のソリューションの6倍の速さです。また、レガシーシステムに関連するコストを削減し、Snowflakeの伸縮性のあるクラウドベースのプラットフォームにより、NAVEXはパフォーマンスとスケーラビリティを大幅に改善しました。 

よりシンプルで優れたソリューション 

データファウンデーションをシンプル化したいという願望が、コアデジタルメディアとNAVEXの双方をSnowflakeへ移行する原動力となりましたが、両社は提供のスピード、使いやすさ、コストも即座に改善しました。Snowflakeの豊富なパートナーとプラットフォームとシームレスに統合するツールの数は増え続けており、何千もの個別のデータベースの統合や、少人数での時代遅れのシステムの最新化など、お客様固有の課題に柔軟に対応することができます。 

レガシーデータプラットフォームの移行とモダナイゼーションの詳細については、「AIデータクラウドへの移行」ウェブページをご覧ください。NAVEXを特集したウェビナーに参加して、SQL ServerからSnowflakeへの移行のサクセスストーリーを詳しく聞いたり、こちらのカスタマーストーリーでCONA、Siemens、Saxo Bankなどの企業がSnowflakeの導入により成功を収めている方法を知ることもできます。