クラウドをレンタルしている以上、最大限に活用すべき

レンタカーを借りに行くとき、特にどんな車が待っているか分からなければ期待に胸がふくらむことでしょう。私は一度、指定された駐車場所に行ったら、それがカスタムされた限定モデルのカマロだったことがありました。出張中の2日間そのカマロを運転しましたが、いつまでも運転し続けていたいと思いました。運転し続ける理由を常に探していました。一番遠いレストランを探し、一番遠回りのルートで目的地に向かいました。車を返すまでに、できるだけ多くの距離を走りました。

何かを借りる場合に、そこから最大の価値を得たければ、使用し続けることが一番重要です。最大限に使用しないのであれば、最初から借りる必要はありません。

顧客がクラウドに移行すると聞くと、私は必ず、「クラウドに移行するのではなく、クラウドの一部をレンタルしているのだ」ということを伝えます。クラウドへの移行を開始する前に、ビジネスが下す必要のある重要な決定の1つは、クラウドのリソースを借りたら、すぐにそのリソースを活用して最大の価値を得られるように準備しておくことです。

何かを借りる際の重要な点は、クラウド上のデータウェアハウスにも該当します。クラウドは長期間借りても安くなりませんが、現代の企業は、クラウドベースのデータウェアハウスを展開する以外に道はありません。なぜなら、基盤となるデータソースがすでにクラウドに移行しているからです。今日、ほとんどのビジネスは、そのソースデータをAmazon S3のようなオブジェクトストレージ、またはSalesforceのようなSaaSアプリケーションに格納しています。この状況では、クラウド自体の中でそのデータを処理しない理由はほぼありません。

この「まず借りてみる」という世界においては、正しいデータインサイトを見つけて、それを顧客にとって価値のあるアクションに変換することは、最も重要な仕事の1つです。非同期で決定を下す古いビジネスモデル(まず決定し、その後で週次のダッシュボードを確認して決定の根拠となるインサイトを見つける)にしがみついていたのでは、求める結果は得られません。

企業はクラウドのインフラを借りることにより、パフォーマンスと機能のボトルネックを取り除いて、データスタック全体を新しいものにしたのです。今やデータは、IoTデバイスから、高速の5G接続を通じてSaaSアプリケーションやオブジェクトストレージに高速で流れます。そしてAmazon RedshiftやSnowflakeデータウェアハウスプラットフォームがそのデータを処理し、構造テーブルに格納します。

今では企業は、根本的にまったく新しい方法でデータを情報に変え、カスタマイズされたオーダーメイドの経験を顧客に届ける必要があります。

長い間、何かをしないことの言い訳は、データが複雑すぎることやデータが1か所にないことでした。Snowflakeの巨額の新規株式公開によって裏付けられた、クラウドデータウェアハウスの増加により、この言い訳は通用しなくなりました。構造化されたデータはクラウドに移行し、複雑なテーブル、ジョイン、リレーションが1か所にまとめられました。しかし、このデータの真の価値は、その複雑性にこそあります。クラウドにより、これまでにないスピードで、組織はこの複雑性を利用できるようになったのです。安価だからという理由でクラウドに移行している組織はありません。結局、組織はクラウドの力を所有するのではなく借りています。クラウドに移行するのは、オンプレミスよりも高い俊敏性を獲得するためです。

クラウドデータの規模全体と複雑性のインタラクティブな利用を可能にする、新しいタイプのアナリティクスレイヤーを使用してこの俊敏性を活用しなければ、まったく意味がありません。

レンタカーのカマロの話を考えてみましょう。皆さんはあのようなスピードと馬力を持つ車を、スーパーや郵便局など、毎日の些細な外出のためには借りないでしょう。

同様に、クラウドデータウェアハウスに投資したにもかかわらず、以前の古いアナリティクス戦略に従うのは間違っています。最高のアナリティクスソリューションは、従来の静的なダッシュボードを廃止して、検索を通じてデータと直接対話でき、またAIを活用してクラウドデータのスケールと複雑性を利用できるものです。今日モバイルやIoTから受け取る大量のデータ、また間もなく5G接続によって生じる爆発的な量のデータに対処できるアナリティクスソリューションがあれば非常に役立つでしょう。また、自社のデータを使用するだけでなく、外部データソースとシームレスに組み合わせて一体化し、より豊かなインサイトを得る手段も必要です。

ThoughtSpotは、これを実現するために設計された唯一のソリューションです。ThoughtSpotは、SearchIQおよびSpotIQを使用し、当初から検索機能とともに開発されました。クラウドの規模に対応できない既存アーキテクチャに検索機能をただ追加したものではありません。ThoughtSpotは、集計や平均、総計を検索するのではなく、データ全体を最小レベルで検索します。プラットフォーム全体にAIを浸透させ、貴社のユーザーがデータ内の例外や傾向に気づき、思いも付かなかったような質問ができるようにガイドします。これらすべては、パフォーマンス、ガバナンス、またはセキュリティーを犠牲にすることなく、巨大なスケールで実現できます。<br>

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