新たなビジネス展開としてデータシェアリングにも期待
「Snowflakeをデータウェアハウスの製品だとするのは、狭い定義だと考えています。データクラウドであり、データ活用の仕組みそのものになっているからです」と秦氏。さらにシェアリングの機能を使うことで、会社間でのデータ共有も簡単にできる。そのためインテージテクノスフィアでも、インテージグループが持つデータを加工し、顧客と共有することを考えているという。
Snowflakeのデータ共有の仕組みでは、データをコピーして渡すのではない。データは1ヵ所に置き、安全に外部からも見られるようにして共有する。データシェアリングすることで、さらにデータの価値が高まる。日本でもこの需要は絶対にあるはずであり、今後のビジネスとしても期待できるところだ。
そしてデータ活用のためには、データの整備が重要になる。これはたとえば、Snowflakeにデータを入れる前にデータを収集、加工し、クレンジングして綺麗なデータにすることだ。とはいえ、一般的には、データの整備には手間と時間がかかる。「Snowflakeが優れていても、整備していないデータを入れただけでは、価値ある結果は出てきません」と秦氏。このデータ整備の領域も、インテージテクノスフィアが最も得意としているところなのだ。
さらに、データ活用の現場で必要とされるデータサイエンティストはそれほどたくさんいない。データ活用を組織の中でさらに進めるために、高度な人材育成、外部サービスの活用による“データ活用の民主化”も必要になる。SnowflakeデータクラウドのAIサービス強化に秦氏は期待を寄せて、「より幅広く、効率的にデータを活用できるようにするためには、AIの技術が必要になります」という。
今後企業などがDXを進める際に重要なのは、デジタルテクノロジーを導入することではなく、課題を解決することだ。売上を向上させる、市場シェアを拡大させる、コストを下げるなどの課題を解決するためにテクノロジーを利用する。課題を解決するには、顧客の業務プロセスを理解できなければならない。業務プロセスを理解し課題を解決していけば、その過程は必然的にDX（デジタルトランスフォーメーション）になるはずだと指摘する。
そしてDXの過程において、Snowflakeには技術、性能面で大きな優位性があり、DXのためにばらばらなデータを統合して活用するためことにもマッチするIT技術だ。秦氏は、「Snowflakeは、課題解決を安いコストで実現できるだけでなく、維持管理も安価に済みます。今後もSnowflakeなどの先進技術を活用して、顧客の課題解決に努めていきたい」というのだった。
