最新のデータプラットフォームを最大限に活用：3段階のアプローチ

堅牢で最新のデータプラットフォームは、組織のデータおよびアナリティクスビジョンの出発点です。最初は、最新のデータプラットフォームをシングル・ソース・オブ・トゥルース（信頼できる唯一の情報源）として使用し、運用上のメリットを実現することもできますが、ユースケースを追加することではるかに大きなメリットを得ることができます。このブログでは、データとAIに関するSnowflakeの機能を活用してアプリを構築し、イノベーションをアンロックするためのガイダンスを提供しています。 

レガシーデータシステムをクラウドベースのデータプラットフォームに移行した後、特にリフトアンドシフトアプローチを採用すると、データプラットフォームの成熟が遅れる可能性があります。 

一方、組織がSnowflakeに移行する際には、さまざまな機能を検討する必要があります。これらの機能を最大限に活用することで、新しいユースケースを実現し、新しいデータ、AI、アプリイニシアチブを推進して、カスタマーエクスペリエンスを強化し、データプラットフォームをより良いものに拡張することができます。

Snowflakeの重要なシステムインテグレーターパートナーであるLTIMindtreeでは、組織がデータプラットフォーム機能を拡大するのに役立つ、シンプルな3つのフェーズのアプローチがあると考えています。

• フェーズ1 - 移行：レガシープラットフォームのデータおよびアナリティクス機能をSnowflakeに移行。移行の促進に関する詳細については、こちらをクリックしてください。
• フェーズ2 - モダナイズ：新しい技術的機能やビジネス能力により、データプラットフォームの利用をレベルアップ。
• フェーズ3 - 収益化：機能を統合し、収益の増大とカスタマーエクスペリエンスの向上を実現。

移行フェーズでは、データとワークロードをSnowflakeに移行し、それによってレガシーデータウェアハウスに付随するコストの懸念とパフォーマンスのボトルネックを解決します。このフェーズでは、データプラットフォームを直線的に拡張するための基盤を確立します。これには、望ましいビジネス能力をSnowflakeの技術的機能に詳細にマッピングし、全体的なデータビジョンを作成します。重点分野：

• 現在のデータ機能とKPIをSnowflakeに移行する
• 将来的により多くのソースシステムを統合するためのアーキテクチャとスケーラブルなデータモデルを決定する。 
• 次のフェーズで有効化する新しいビジネス能力とユースケースの最終決定。

Snowflakeに移行するメリットは、まずスケーラビリティとパフォーマンスに優れたマルチクラスター型共有データアーキテクチャにあります。自動サスペンドや従量課金モデルなどの機能により、コストを削減できます。SQLによる追加の処理能力と、ストアドプロシージャ、Snowpark、ストリームとタスクなどのSnowflake機能により、オペレーションが合理化されます。  

LTIMindtreeのPolarSled Acceleratorは、SAP、Teradata、Hadoopなどの既存のレガシーシステムからSnowflakeへの移行をサポートします。また、Snowflakeのビルトインの認証、許可、セキュリティ機能を組み込むことで、ガバナンスを根本から強化し、基本的なDataOpsセットアップでCI/CDを実装できます。 

一方、Snowflake Cortexでは、ネイティブ言語プロンプトによるSQLの生成、検索性の向上、ドキュメントやサーバーレス関数からのインサイトの取得など、移行と統合エクスペリエンスを強化する、すぐに使える生成AI（生成AI）機能を試してみることができます。

移行フェーズのバリューディメンション： 

• 従来のMPPデータプラットフォームの運用コストの削減
• スケーラビリティとパフォーマンスを阻害するレガシーシステムに関連するリスクを軽減する
• タイムリーなインサイトの獲得
  

モダナイゼーションフェーズの目的は、アクセシビリティとアジリティの強化です。テクニカルユーザーとビジネスユーザーの両方にメリットをもたらす新しいユースケースを模索することで、Snowflakeの基礎的な機能を拡充していきます。このフェーズの重点分野は次のとおりです。

• 新しいユースケースに対応することでSnowflakeのビジネス機能を実現
• 運用可能なSnowflakeプラットフォームの最適化
• より多くのソースシステムを統合し、新しい消費パターンを実現
• 可観測性を活用し、チャージバックとコストの最適化を実現する
• データの民主化を通じてワーカーをサポート

ニアリアルタイムの処理機能とレポート機能の実装は、このフェーズの最初のステップとして効果的です。これにより、ステークホルダーのタイムリーな意思決定能力が強化され、インサイトを得るまでの時間が短縮され、レスポンスが向上します。 

そこから、CRM、ERP、マーケティングアプリケーション、ソーシャルメディアハンドルなどのデータソースを統合し、顧客を全方位的に把握するなど、より複雑なユースケースに対応できます。Snowpipeストリーミングサービスを導入することで、データとメッセージをほぼリアルタイムで取得できるようになり、データ処理の俊敏性が高まります。日次および週次のバッチジョブを、時間ベースまたはマイクロバッチで動作するようにアップグレードすると、より頻繁にアップデートとレポートをビジネスユーザーに提供できるようになります。 

マーケティングチームは、ニアリアルタイムかつ組織横断的なデータを単一のビューで把握することにより、購入サイクルの中で最も関連性の高い瞬間に、より的を絞ったパーソナライズされたレコメンデーションとオファーを提供し、キャンペーン効果と全体的なカスタマーエクスペリエンスを強化することができます。データアクセスとエンゲージメントをさらに向上させるには、Streamlitをデータワークフローに統合し、データアナリストとデータサイエンティストが高度にビジュアル化されたインタラクティブなアプリを作成できるようにします。このアプリは、従業員とエンドユーザーの両方に相対的で直感的なデータエクスペリエンスを提供します。

最新のデータプラットフォーム機能の利用を拡大することでメリットを得られるのは、LOBチームだけではありません。プラットフォームのコスト最適化のための高度な機能（Snowflakeマーケットプレイスで利用できるLTIMindtreeのFinOpsやSnowflakeのコスト最適化サービスなど）を備えたツールを使用して可観測性のさまざまな側面に対処することで、運用チームはデータパイプラインに対して積極的にアクションを起こすことができます。これにより、ワークフローが円滑化され、潜在的な問題が迅速に軽減されます。 

また、オペレーションチームはDataOpsの自動化と合理化により、生産性を高め、新しいイニシアチブの市場投入までの時間を短縮することができます。Snowflakeのガバナンス機能は、データインテグリティ、コンプライアンス、セキュリティポリシーの順守と強制に役立ちます。

新しいユースケースに取り組む際には、分析イニシアチブにコンテキストを追加し、深化させるために追加のデータが必要になる場合があります。Snowflakeマーケットプレイスのサードパーティデータ製品を組み込むことで、インサイトに新たな次元を加えることができます。また、Snowflakeマーケットプレイスでは、データセットに加えてアプリやサービスも提供されるため、新しい機能にアクセスしてワークフローに組み込むことで、新たな形のインサイトを引き出すことができます。 

今日の市場では、モダナイゼーションはAIを意味しており、多くの企業は生成AI機能に対するビジネスニーズを満たすために、AIチームの構築とAI機能の拡張に注力しています。Snowflake Cortexは、生成AI機能をすぐにマネージドサービスとして提供し、日々のアナリティクスとAIアプリの開発を促進します。 

サーバーレスのAI/ML関数は、専門知識のレベルに関係なく、すべてのSnowflakeユーザーにMLモデルとLLMを渡します。これにより、ユーザーはAIの力を迅速かつ安全に活用できるようになります。開発者にとって、Snowpark MLは、カスタマイズされたAI/MLモデルのトレーニング、開発、展開を支援するツールキットとして機能し、企業データからより詳細かつカスタマイズされたインサイトを引き出すことを可能にします。

モダナイゼーションフェーズの価値次元：

• FinOpsを中心としたさらなるコスト削減
• データプラットフォームの運用性向上によるコストの最適化とリスクの低減
• ガバナンスの向上
• よりデータドリブンな文化とAIの活用、および新しく多様なデータソースとアプリケーションへの移行

データプラットフォームの利用を拡大、モダナイズしたら、それを収益創出チャネルに変えることができます。このフェーズでは、データセットの直販や、得られたインサイトやトレンドを興味ある消費者に販売する「サービスとしてのインサイト」の提供など、定量化可能な経済的メリットを得るための複数のストリームを利用できます。 

しかし、収益の増大は収益化の1つの要素に過ぎません。データやアプリを簡単に利用できるようにすることで、ユーザーエクスペリエンスのいくつかの側面を向上させることもできます。このフェーズの重点分野は次のとおりです。

• データ製品やサービスを収益化すると同時に、エンドユーザーのデータとインサイトのアクセシビリティを改善する
• 高度なビジネス能力の実現によるステークホルダー間のイノベーションの促進 
• ステークホルダーと消費者エクスペリエンスの向上 
• AIおよび生成AIドリブン型機能の採用と展開
• 新しい分析および生成AIアプリとデータ製品の構築

データ、サービス、アプリを収益化するには、Snowflakeコラボレーション機能とSnowflakeマーケットプレイスを利用します。Snowflakeの安全なデータシェアリングとクロスクラウドなSnowgrid機能により、プライバシーが保護された方法でクラウドや地域の垣根を越えてパートナー、ベンダー、サプライヤーとデータを共有し、リアルタイムのインサイトを交換することができます。Snowflakeマーケットプレイスは、サードパーティデータセットとSnowflakeネイティブアプリの「ストアフロント」であり、顧客またはSnowflake AIデータクラウド全体で利用可能にします。統合されたマーケットプレイス収益化機能では、メンテナンスと請求を管理できるため、パートナーとその顧客の両方のプロセスがシンプルになります。 

Snowflakeデータプラットフォーム上のデータ、AI、アプリで、AIや生成AIのユースケースに対応し、新しいビジネス能力を模索できます。たとえば、ニアリアルタイムのパーソナライゼーションをウェブポータルに追加し、顧客の関心に合わせてカスタマイズされたページを提供し、コンバージョン率を向上させることができます。チャットボットに生成AI機能を追加し、自然言語の質問に回答できるようにすることで、社内のステークホルダーが必要な資料や専門知識を迅速に見つけられるようになるだけでなく、オンラインカスタマーサービスも向上します。 

Snowpark ML、Cortex、SnowflakeコンテナサービスによるSnowflakeネイティブアプリなどのSnowflake AIサービスで開発者、アナリスト、データエンジニアをサポートし、イノベーションを促してデータプラットフォームの機能の利用を拡大しましょう。開発者は、任意のプログラミング言語（C/C++、Node.js、Python、R、Reactなど）でアプリ/UIを構築してパッケージ化し、Snowflakeコンテナサービスでアプリをホストできます。SnowflakeマーケットプレイスにSnowflakeネイティブアプリを出品すれば、その労力を新たな収益源に変えることができます。

収益化フェーズの価値次元：

• Snowflakeマーケットプレイスに出品されているデータ、サービス、アプリケーションによる収益の増加 
• AIとアプリを活用した新しいビジネス能力
• カスタマーエクスペリエンスと満足度の向上

Snowflakeの堅牢なデータ、AI、アプリ機能により、組織はデータプラットフォーム上でより簡単に「成長」することができます。ビジネス価値の提供、組織への目に見える収益貢献、カスタマーエクスペリエンスの改善に焦点を当てた、明確で段階的なアプローチにより、この成熟過程を促進することができます。組織は、まず移行から始めます。適切な基盤が整ったら、Snowflakeの高度な機能を採用しながら、データから得られる価値を高めることができます（下図を参照）。 

3段階のジャーニーは、多くの組織が採用している論理的で実証済みのアプローチですが、厳格なものではありません。次のフェーズに進む前に、フェーズを完全に整合したり、フェーズ内で言及されているすべての機能を有効にする必要はありません。Snowflakeのアーキテクチャは柔軟性があり、過度の技術的依存性を排除しているため、企業は目標、ビジョン、変化するニーズに基づいてビジネスユースケースに対処できます。 

LTIMindtreeのPolarSled FinOpsコスト最適化フレームワークは、Snowflakeマーケットプレイスでご覧いただけます。Snowflakeへの移行の詳細については、当社のオンデマンドウェビナーとeBook「5 Questions to Ask When Considering a Migration to Snowflake.」をお読みください。Snowflakeによるデータレイクのモダナイゼーションについては、当社のオンデマンドウェビナーをご覧ください。データとアプリを収益源にしたい方は、こちらのブログまたは「Modern Data Monetization Strategies」ebookをダウンロードしてご覧ください。