目的
Poly-Wood 社が求めていたのは、さまざまなアナリティクスツールに対応し、従業員がデータ主導型の意思決定を行えるようにする、汎用データウェアハウスおよびビジネスインテリジェンスソリューションでした。
ソリューション
データウェアハウスの自動化ツールをいくつか評価した後、Poly-Wood 社は、Qlik Compose を導入して、ERP システムや内部システムだけでなく、Podio CRM システムのデータ、そして、サードパーティベンダーからの地理空間データを統合しました。
Poly-Wood 社は、最もリサイクルしやすいプラスチックの 1 つである高密度ポリエチレンから作られた本物の POLYWOOD 材を使って屋外用家具を製造しています。同社の目標は、顧客が求める高品質の製品をタイムリーに提供することです。このビジョン達成を目指し、Poly-Wood 社は、最新技術と効率的な製造プロセス、つまり、無駄な流れを最小限に抑え、製品を迅速かつ正確に生産するための技術とプロセスを開発しました。
過去数年間で同社は大きく成長し、経営陣は、情報に基づく意思決定にはデータが重要であることが分かっていました。Poly-Wood 社は、サードパーティ製の BI ツールを使ってデータウェアハウスと、そのデータウェアハウスで実行するアプリを作っていましたが、このツールのデータウェアハウスは専用ツールでしか使用できず、大きな制限となっていました。また、既存のソリューションで、データガバナンスを元々利用できないことも問題でした。Poly-Wood 社は、自社で選択したツールを使ってデータウェアハウス環境全体の情報にアクセスできる汎用ソリューションを求めていました。そこで同社は、データ主導型の意思決定をサポートするために、BI、アナリティクス、エンタープライズデータモデリングなどのデータウェアハウスプロジェクトを開始しました。
データウェアハウスの自動化ソリューションを求めて
データウェアハウスプロジェクトで同社が求めていたのは、Sage ERP システムだけでなく、内部システム、Podio CRM システムのデータ、そして、サードパーティベンダーからの地理空間データを統合することでした。ERP システムと内部システムではリレーショナルデータベース（それぞれ SQL Server と MySQL）が使用されていますが、他のデータソースは非構造化XML および Excel 形式となります。
Poly-Wood 社のソフトウェアおよびデータアーキテクト、René Valencourt 氏は、最初のステップとして、データウェアハウスの自動化ソフトウェアの評価を開始します。Kalido は魅力的でしたが、製品原価がプロジェクトの予算を超えていました。TimeXtender と WhereScape でも概念実証を実施しましたが、Valencourt 氏に言わせれば、「どちらの製品も大成功というわけにはいかなかった」ということです。Poly-Wood チームは、両製品ともプロセスフローを見定めるのは難しいと感じました。
次に試したのが Qlik Compose™ のデモでした。「データに関するインサイトと、それがどのように使用されるかを提供するモデルベースのアプローチが気に入りました」と Valencourt 氏は言います。「また、Qlik Compose は視覚的にレイアウトされています。Compose プロジェクトは、データベース、モデル、データウェアハウス、データマートの 4 つのセクションに分かれて表示され、それぞれどのように関連し合っているかが把握しやすくなっています。全体を見ながら作業を行い、必要に応じて詳細にアクセスすることができるのです。」製品管理も簡単で直観的に行えるように見えました。これは非常に重要な考慮事項でした。Valencourt 氏は、プロジェクトの開始後、チームがソリューションを簡単に取り上げて進められるようにしたい、と考えていたからです。
Qlik Compose 導入後の運用環境
使いやすさが決め手となり、Poly-Wood 社は Qlik Composeを導入することにしました。これまでのところ、
データウェアハウスおよび BI プロジェクトは、IT とビジネスのどちらの観点から見ても成功しています。Qlik
Compose を使用すると、他の BI ソリューションでは数日かかっていたデータマート作成作業が、1 日で完了できます。この成功により、Valencourt 氏と彼のチームは、他のプロジェクトに時間を費やせるようになりました。Poly-Wood 社の将来に向け、データウェアハウス作成を効率化することも重要です。将来的には、製造プロセスの新たな側面も分析できるようにしたいため、これによりデータウェアハウス向けデータの量はますます増えていくでしょう。
意思決定へのデータ主導型アプローチを採用することは、Poly-Wood 社の目覚ましい成長を支援することにもなります。「販売データに対して本格的な分析アプローチをとったのはこれが初めてです」と、設計およびテクノロジー担当副社長のSean Rassi 氏が述べます。「以前は ERP システムからのレポートにのみ依存していました。レポートを生成し、情報を Excel に入力する作業は非常に時間がかかります」と、彼は続けます。Qlik Compose を導入しなければ、会社の分析開発、ひいては将来的な成長がリスクにさらされていたでしょう。「実際のデータに基づいて意思決定を行うことが重要です。直感だけでビジネスは長く続けられません。データ全体を表示して、データから何かを発見し、自分たちの決定が望ましい成果を挙げているかどうかを確認する必要があることに、私たちは気が付きました」と、Rassi氏は言います。
