データ量の増加、柔軟なデータベース設計などのニーズにも対応
──データ活用を推進する中でも試行錯誤されていると思います。Snowflakeを導入する前には、どのような課題がありましたか。
黒崎氏：取り扱うデータ量がどんどん増えていくことが悩みの種でした。もちろん、鷹雄を中心に様々な基盤を用意することで、データにアクセスしやすいよう整理されてはいましたが、システムへの負荷も増していました。昼間にたくさんの人がデータにアクセスすることで負荷がかかり、夜間にはバッチ処理が走っている状況でしたので、クラウドのように使いたいときにつかいたいだけ利用できるものを探していました。
鷹雄氏：Snowflake導入前の課題としてデータ量はもちろん、テーブルやスキーマなどデータベースの設計に関するものもありました。柔軟に多様なデータを分析できるような仕組みを求めていて、色々なサービスを使ったのですが、データの変換にコストがかかっていたのです。そこで、Snowflakeなら非構造化データも柔軟に扱えるということで使ってみると、設計の時間が大幅に削減できました。
また、コストも安いですし、投資すればするほど処理速度も上げることができます。たとえば、1時間かかっていた処理を1分で終わらせる、60倍の処理もできます。すると、インフラだけでなく分析者のコストも下げることができます。
──実際、Snowflakeは導入しやすかったのでしょうか。
鷹雄氏：導入しやすいと思います。たとえば、Snowflakeを評価するため、アカウントごとに400ドル分のクレジットが付与されています。400ドルというのは、試用のためだけならば簡単に使いきれない額なのですが、すぐに色々と試すことができて良かったと思います。
黒崎氏：私も鷹雄が使っていることを知り、せっかくなので試してみようと思いました。アカウント登録時にクレジットカードなど決済情報の登録も必要なく、すぐに400ドルの無償枠を試すことができました。また、アカウントを作成といった色々な設定にも手間がかかりません。実際に、自分たちのプロダクトデータをインポートして小さな構成で試してみると、データ量が大きくなったからといって極端に性能が悪くならないことが確認できました。
さらに、ドキュメントも充実しているため、基礎的な知識だけでも扱えます。実は当初、本格的な導入は考えていなかったのですが、「これはいけるぞ」という気持ちも持てたため全面的な採用に至りました。
