BMWグループ、SnowflakeのAIデータクラウドにより運用データワークロードの処理能力を大幅に強化

BMWグループは、イノベーションと卓越した品質を提供することで広く知られています。それは生産ラインから生み出される自動車に限ったことではなく、組織のDNAそのものに深く刻み込まれています。2018年以降、BMWのデータチームはビジネス全体から得られるデータ・ドリブンなインサイトを統合するため、「Cloud Data Hub（CDH）」を中核に据えた革新的なプログラムに取り組んできました。

CDHの基本原則は常に、一貫性と品質を担保する中央のデータガバナンス・モデルによって支えられた、分散型の「ベスト・オブ・ブリード」のデータツール群を提供することにありました。

同社が収集するデータの膨大な量と多様性（サービス、製造、アフターセールス・プロセスを含む、BMWの15のドメインにわたる約6,000のデータセットとデータプロダクト）を考慮すると、CDHには、毎月このデータにアクセスする1万人以上のユーザーに対応できる圧倒的なパフォーマンスとスケーラビリティが求められていました。

CDHエコシステム全体でのシームレスな連携を確保しつつ、大規模なオペレーショナル・アナリティクスのワークロードにおいてより高速なコンピュート処理を実現し、現場のユーザーを強力に支援する。そのためには、厳格なガバナンスの枠組みの中で、大容量のデータセットや複雑なワークロードを処理できる、費用対効果に優れたプラットフォームが必要でした。BMWグループは、Snowflakeの「AIデータクラウド」を導入することで、求めていたすべての要件を、いやそれ以上の価値を手に入れたのです。

CDHの多くのユースケースにおいて、BMWはAWS基盤とApache Icebergテーブルを組み合わせて利用し、高いパフォーマンスと柔軟性を実現しています。BMWグループのCloud Data Hub担当プロダクトマネジメント責任者であるRuben Simon氏は、次のように説明します。「当社はAmazon Web Servicesと強固なパートナーシップを結んでおり、AWSのツールは当社のユースケースの大半のニーズを満たしています」

しかし、CDHチームは一部のユースケース、特に大規模な運用データセットを扱うユースケースにおいては、異なるデータアプローチが有効であることに気づきました。「オペレーショナルなユースケースにおいては、非常に高速なコンピュート処理が必要であり、Snowflakeが競合他社を大きくリードしていました。これが、SnowflakeをCDHに統合した理由です」

現在、AIデータクラウドをデータ基盤の重要なコンポーネントとして組み込むことで、BMWグループは大規模なデータワークロードに対して高レベルのパフォーマンスを提供できるようになりました。例えば、同社のサービスデータ（過去10年以上にわたる車両のサービスや修理のトランザクションデータを格納した巨大なデータレイクに保管されているデータ）は、現在Snowflake上で稼働しています。Snowflakeの強力なコンピュート能力を背景に、ディーラーや修理工場では、顧客のサービス履歴をほぼ瞬時に呼び出すことができます。これにより、ディーラーのスタッフは必要な情報をより迅速に入手して業務を効率化でき、顧客にはより迅速なサービスや修理を提供できるようになります。

単一のテーブルに対するシンプルなワークロードにおいては、Icebergの方が優れた費用対効果をもたらす一方で、より複雑なワークロードにおいては、Snowflakeが低コストで高いパフォーマンスを発揮できることをCDHチームはすぐに実感しました。「Snowflakeはプレミアムなコンピュートリソースであるため、より高額になると想定していましたが、実際には計算負荷の高いワークロードにおいてコスト削減を実現できています」とRuben Simon氏は語ります。サービスデータのワークロードにおいて、BMWグループはSnowflakeを利用することで、従来のプラットフォームと比較して平均コストを25%削減しました。

また、Snowflakeはユーザーに対してシンプルなインターフェースと容易な設定環境を提供します。AWSのツールではユーザーがロールを設定する必要がありますが、Snowflakeのインスタンスはわずか数回のクリックで展開できます。CDHチームはSnowflakeと緊密に連携し、AIデータクラウドの導入障壁をさらに下げ、ユーザーが簡単に利用を開始できるようにしました。これが、わずか18ヶ月という短期間で、販売やサービスからサプライチェーンに至るまで、60以上ものCDHユースケースがSnowflake上で稼働するという急速な普及の理由と言えるでしょう。

CDHに統合されるすべてのツールは、BMWのガバナンスの枠組みと、データの保存および管理方法に関する基本理念を満たす必要があります。当然、Snowflakeも例外ではありませんでした。

「当社のデータガバナンスの枠組みにおいて、プラットフォーム上のあらゆるデータは透明性が担保されていなければなりません」とKhalid Al-Khalili氏は説明します。「あるデータスチュワードが1つのシステム上でデータセットへのアクセスを許可した場合、その権限はAWSであれSnowflakeであれ、他のプラットフォームにも引き継がれる必要があります」

実務的に言えば、これはSnowflakeがCDH全体でデータを読み書きし、BMWの社内システムおよびAWS全体でアイデンティティ（ユーザーIDや権限情報）を認識できなければならないことを意味していました。データ資産全体にわたるこのレベルのインテグレーションは困難を極めるように思えるかもしれません。しかし、BMWはわずか6名の専任のSnowflakeスペシャリストとCDHチームの担当者からなるチームで、18ヶ月という期間で、Snowflakeを自社の複雑なマルチベンダー・エコシステムに比較的容易に組み込むことができたのです。

彼らの尽力と、他のテクノロジーと連携してきたSnowflake自身の豊富な実績のおかげで、現在SnowflakeはBMW全体で日常的に使用されている他のいくつかのツールもサポートしています。「ユーザーにとっては、すべてがシームレスに感じられなければなりません」とRuben Simon氏は語ります。「コンピュート能力を我々の手元にもたらしてくれるSnowflakeの機能が、それを現実のものにしてくれました。データがAWSやIceberg、あるいは他のどこに保存されていても、Snowflakeのコンピュートの恩恵を受けられる。これこそが、Snowflakeが素晴らしいパートナーであると我々が確信した理由です」

BMWグループは、今後もCDHの進化を継続していく計画です。具体的には、構造化データと非構造化データの統合、生成AIの適切なユースケースの探索、そしてオープンなデータリネージ構造への移行を目指しています。

さらに、すべてのデータが独自のデータガバナンスの枠組み内で確実に運用されるよう維持しつつ、マルチクラウド機能をCDHの中核に組み込むことも計画しています。データがどこに保存されているかを問わず、Snowflakeのシームレスな連携機能は、同社の最も処理負荷の高いワークロードを支える上で重要な役割を果たし続けるでしょう。

「我々は常にベンダーロックインを回避したいと考えてきました」とRuben Simon氏は述べています。「Snowflakeが、当社のオープンソースツールとさえもシームレスに連携できる点には非常に感銘を受けました。既存のインフラストラクチャに対する投資や制約がある中でさえ、Snowflakeはその柔軟なインテグレーション機能により、導入する確かな価値があることを自ら証明してくれたのです」