CData Syncを使って自社システムとHeatWaveを連携させる方法

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1. The real-time data connectivity company. CData Syncを使って自社システムとHeatWaveを連携させる方法 自社のCRM･ERP･SFAと連携したデータ分析基盤を HeatWave で構築する方法～「CData Sync」でデータ パイプラインをノーコードで構築～ 2024/07/30 CData Software Japan Kazuya Sugimoto
2. 2 About Speaker 杉本 和也 CData Software Japan 合同会社 パートナーサクセスチーム リードエンジニア 2017年からCData Japan のリードエンジニアとしてテクニ カルサポートをメインに国内SaaS API 向けのDriver 開発・ プリセールスを担当し、現在はパートナーサクセスチームで パートナー企業との協業体制の構築および各サービスのビジ ネスデベロップメントをリード。 コミュニティ活動・Blog 執筆にも力を入れており、 Microsoft MVP for Business Applications を2017年～2021 年まで受賞。 Software Design 2022年8月号 Web API 特集 の第1章「Web APIの目的と技術要素利用者／提供者の利点や技術的なしく みをひも解く」を執筆
3. 3 本社：US(NC州), オフィス：日本 / 欧州 / インド / 中国 エンタープライズ・開発者・データサイエンティスト向けの “real-time data connectivity” ソフトウェアのリーダー 日本法人 : CData Software Japan 合同会社 本社：宮城県仙台市 設立：2016/06 ～ © 2024 CData Software Inc. — CONFIDENTIAL – DO NOT DUPLICATE OR DISTRIBUTE CData Software EMPLOYEES 400+ ACTIVE CUSTOMERS 10,000+ OEM PARTNERS 180+
4. 本日のセッションのゴール
5. 5 自社のビジネスプロセスにおいて 「何がデータ分析・活用を阻害しているのか？」を理解し、 社内のCRM･ERP･SFAと連携したデータ分析基盤の価値 データをより適切にビジネスに繋げる方法を知ってもらう © 2024 CData Software Inc. — CONFIDENTIAL – DO NOT DUPLICATE OR DISTRIBUTE
6. 何がデータ分析・活用を阻害しているのか？ 組織の形から理解する
7. 7 事業責任者・マネージャーがデータ分析活用に 取り組む際にこんな悩み・課題ありませんか？ © 2024 CData Software Inc. — CONFIDENTIAL – DO NOT DUPLICATE OR DISTRIBUTE メンバーからの報告のタイミ ングが遅くて最新の状況がわ からない！ 細かい数字が多くて何を見た ら良いのかわからない！
8. 8 現場担当者は細かな活動の動向を見ていればOKだが マネージャー・事業責任者は全体の流れを俯瞰して見る必要がある © 2024 CData Software Inc. — CONFIDENTIAL – DO NOT DUPLICATE OR DISTRIBUTE 今日〇〇件 架電できたぞ 資料DLが 〇〇件あったぞ 商談数が落ちてい るけど、リードに 原因は無い？ この施策の CVRから受注率 は？
9. 9 データ分析・活用の第一歩として認識するべき要素 立場によって求められる「見える化」のレベルが異なることを知る © 2024 CData Software Inc. — CONFIDENTIAL – DO NOT DUPLICATE OR DISTRIBUTE 立場 見える化の深度 求めるデータ 事業責任者 観える化 （全体を俯瞰して見る） 部門横断で活動全体を俯瞰できるデータ マネージャー 視える化 （注意深く見る） 施策の動向を評価するデータ 担当者 診える化 （細部まで診る） 施策・活動を毎日モニタリングするデータ
10. 10 誰がどんなデータを求めているのか知ろう © 2024 CData Software Inc. — CONFIDENTIAL – DO NOT DUPLICATE OR DISTRIBUTE マーケティング インサイドセールス セールス カスタマーサクセス サポート 事業責任者 KGI 売上・利益・ARR マネージャー KPI リード数 有効商談数 受注件数 チャーンレート 顧客満足度 担当者 KPI Web PV 資料 DL イベント 参加者数 架電数 メール 返信数 見込み 顧客数 商談 件数 見積数 契約 金額 製品 使用率 ログイン 数 LTV 問合せ 件数 アン ケート 件数 対応時間 使われている 代表的な製品 Google Analytics Marketo Zoom Dynamics 365 Outlook Salesforce Pardot Google Calendar Salesforce SAP MySQL Azure AD Zuora backlog Mailchimp JIRA チーム・担当・レイヤー毎で 見たいデータ・追いかけてい るKPIは異なる
11. 11 データ分析の具体例 セールスパイプラインで見てみる © 2024 CData Software Inc. — CONFIDENTIAL – DO NOT DUPLICATE OR DISTRIBUTE PV 匿名リード リード獲得 リード育成 商談 提案 受注 獲得件数 〇〇件 育成件数 〇〇件 商談件数 〇〇件 提案件数 〇〇件 受注件数 〇〇件 担当者レベルはそれぞれの施策の最大化を頑張っている
12. 12 事業責任者・マネージャーはプロセス全体の中の ボトルネックを見つけて改善する必要がある © 2024 CData Software Inc. — CONFIDENTIAL – DO NOT DUPLICATE OR DISTRIBUTE PV 匿名リード リード獲得 リード育成 商談 提案 受注 獲得件数 〇〇件 育成件数 〇〇件 商談件数 〇〇件 提案件数 〇〇件 受注件数 〇〇件 獲得率 ◯◯% 育成率 ◯◯% 商談率 ◯◯% 提案率 ◯◯% 受注率 ◯◯% どこがボトルネックなのだろう？
13. 13 プロセスの全体像から課題を発見し 適切な打ち手・戦略立案・改善が必要 でも、全体像が見えない個別のデータが バラバラに存在してもビジネスにうまく繋げることができない どのように対応するべきか？ © 2024 CData Software Inc. — CONFIDENTIAL – DO NOT DUPLICATE OR DISTRIBUTE
14. 14 見るべきデータはどこにあるの？ © 2024 CData Software Inc. — CONFIDENTIAL – DO NOT DUPLICATE OR DISTRIBUTE マーケティング インサイドセールス セールス カスタマーサクセス サポート 事業責任者 KGI 売上・利益・ARR マネージャー KPI リード数 有効商談数 受注件数 チャーンレート 顧客満足度 担当者 KPI Web PV 資料 DL イベント 参加者数 架電数 メール 返信数 見込み 顧客数 商談 件数 見積数 契約 金額 製品 使用率 ログイン 数 LTV 問合せ 件数 アン ケート 件数 対応時間 使われている 代表的な製品 Google Analytics Marketo Zoom Dynamics 365 Outlook Salesforce Pardot Google Calendar Salesforce SAP MySQL Azure AD Zuora backlog Mailchimp JIRA
15. 15 複数のSaaS・ソフトウェアやファイルにデータが分散している！ © 2024 CData Software Inc. — CONFIDENTIAL – DO NOT DUPLICATE OR DISTRIBUTE オンプレミス（ローカル）も クラウドもごちゃ混ぜ！
16. 16 データは「分析・活用」するまでの準備作業が長い © 2024 CData Software Inc. — CONFIDENTIAL – DO NOT DUPLICATE OR DISTRIBUTE 「データ準備80％、データ分析20％」と言われており、 データ分析前段階作業に多くの時間を取られている。 この部分の割合を逆転させ、分析や活用に割り当てられるようにするべき データ 収集 データ 加工 データ 分析 データ 活用
17. 17 変化するデータを継続的に収集・集約して 可視化し続ける仕組み・ツールが必要 © 2024 CData Software Inc. — CONFIDENTIAL – DO NOT DUPLICATE OR DISTRIBUTE データソース データ連携 データ蓄積 データ可視化 データ共有 SaaS・RDB・File ETL/ELT DWH BI Organization
18. 18 ビジネスに繋がるデータ活用の鍵は 「データ分析基盤（DWH）」と「コネクティビティ」 © 2024 CData Software Inc. — CONFIDENTIAL – DO NOT DUPLICATE OR DISTRIBUTE
19. 社内のあらゆるデータを集める CData Sync とは？
20. 20 CData Syncとは © 2024 CData Software Inc. — CONFIDENTIAL – DO NOT DUPLICATE OR DISTRIBUTE SaaSなどのアプリケーション, データベース, ファイルなどにあるデータをノーコードで別 のデータストアに複製（レプリケーション）出来るツール SaaSやオンプレミスアプリケーション, データ ベース, ファイルなど400(API Profile含む)を超 えるデータソース 主要なデータレイク・データ ベース・データウェアハウス データソース 同期先
21. 21 特徴 | 1. 業界最多級のデータソース © 2024 CData Software Inc. 400を超えるSaaSやオンプレミスアプリケーション, データベース, ファイルなど Marketing CRM & ERP Collaboration Big Data & NoSQL File & API Accounting E-Commerce RDBMS
22. 22 特徴 | 2. 柔軟な分析を可能とするELT方式 © 2024 CData Software Inc. データ収集・蓄積にかかる時間・コストを圧倒的に削減 データ分析基盤 データソース 収集 蓄積 （同期先） 加工 分析・可視化 データの発生源 （オンプレミス・クラウド） 用途別などに 加工 加工データを 利活用 データをためる （オンプレミス・ クラウド） データを集める （プログラム・ ツール） データの発生源 （オンプレミス・ クラウド） E(Extract) L(Load) T(Transform) CData Sync
23. 23 特徴 | 3. シンプルな設定 ３ステップ、ノーコードでデータパイプライン処理を作成 1. データソースと接続 2. 同期先(HeatWave)と接続 3. 複製ジョブの設定＆実行 •管理コンソールにログインし、400を 超えるクラウドアプリケーション、 データベース、データウェアハウスな どのデータソースを選択 •接続したいデータソースへの接続は通 常、データソースのWeb インター フェースへのログインだけで完了 •データをレプリケーションする同期 先 (MySQL)を選択 •同期先への接続は通常、データソー スと同様Web インターフェースへのロ グインだけで完了 •同期ジョブの設定にてオブジェクト （テーブルや項目）、処理方式（洗い 替え or 差分など）や条件（一部のレ コードのみ）を指定 •作成したジョブの実行スケジュール （日次・月次など）を設定＆実行 © 2024 CData Software Inc.
24. 24 特徴 | 4. 高度な差分更新 © 2024 CData Software Inc. — CONFIDENTIAL – DO NOT DUPLICATE OR DISTRIBUTE 差分更新で通信量を抑え、高速な同期処理を実現 １回目は”全件” ２回目以降は”差分” レコード レコード レコード レコード レコード レコード レコード レコード API コール数を 削減！ SaaS系データソースは、レコードの最終更新日時を、RDB系は変更履歴（Change Data Capture） を使用して変更のあったレコード（差分）のみを更新！ レコード レコード レコード レコード 更新無し 更新無し 更新あり 更新無し 更新無し 更新あり 更新無し 更新無し レコード データ量が減って 高速化
25. 25 特徴 | 5. マルチプラットフォーム：OCI にも配置可能 OCI・オンプレミス・AWSお好みの環境に © 2024 CData Software Inc.
26. ケーススタディ
27. 27 背景・ビジネスモデル © 2023 CData Software Inc. — CONFIDENTIAL – DO NOT DUPLICATE OR DISTRIBUTE 学生が参加したイベン トや受講のデータ メールの開封/クリック 状況や、Web ページで の行動履歴 業務・売上データ WebSite・LP アクセスデータ 会社概要 社会人向け経営大学院・ビジネススクールの運営 対象部門 マーケティング部門のCRM・データ活用チーム 対象部門業務内容 デジタルデータの活用による学生のエクスペリエンス向上・新規学生の開拓 利用サービス Salesforce・Marketo・SQL Server・Google Analytics、etc…
28. 28 課題 © 2023 CData Software Inc. — CONFIDENTIAL – DO NOT DUPLICATE OR DISTRIBUTE ・各地域のキャンパスごとに データが部分最適化・サイロ化 が発生 ・それぞれで独自にダッシュ ボードやレポートを作成 ・データ分析に時間がかかり学 生とのコミュニケーション時間 の捻出に苦戦 ・データのゆらぎ、データ定義 の不一致が経営の妨げに 例えば「体験クラス・説明会の出席率レポー ト」でも、算出方法・母数の考え方が異なり、 結果の捉え方がバラバラに。
29. 29 データ分析基盤構築のポイント © 2023 CData Software Inc. — CONFIDENTIAL – DO NOT DUPLICATE OR DISTRIBUTE 経営層からの強い コミットメント 1mm の曖昧さもない 見るべき指標の定義 データの品質担保 現場スタッフの 巻き込み 組織横断プロジェクトには、 経営層のコミットメントが必 須。 リーダーから「基本的にExcel のデータはもう見ません。今 後の数値報告はダッシュボー ドで行ってください。」とい う全組織向けのメッセージを 出し、バラバラなレポート・ ダッシュボードが発生する機 会を抑制。データ分析基盤の 活用を組織的に徹底。 「見るべき指標の鳥観図」と 「指標の定義」を作成し社内 Wiki で共有・ディスカッショ ン。どの指標が何処に紐づい ているのかを鳥観図として表 現することで、サービス改善 に向けて追うべき指標同士の つながりや全体像を明らか に。 分析の軸となるべきデータが しかるべきフィールドに入っ ているか、データの重複はな いか、データ同士がしっかり と紐付いているかなど、分析 を阻害するようなデータが生 まれないように事前対策と汚 いデータが発生した時の対処 方法を整理。 「Garbage In, Garbage Out」に ならないビジネスプロセスを 確立。 「鳥観図」、「指標の定義」、 「ダッシュボードのデザイ ン」を決める議論に、必ず現 場のスタッフにも参加。 すべての指標の定義を決めき るのに半年以上かかったが、 ユーザとなる現場スタッフが 「自分が決めた指標の定義」 だと当事者意識をもってもら いやすくなる。
30. 30 データ分析基盤アーキテクチャ © 2023 CData Software Inc. — CONFIDENTIAL – DO NOT DUPLICATE OR DISTRIBUTE CData Sync DWH 分散されたマーケティング・学生データ・業務データをデータ分析基盤に集約 経営・各キャンパス運営に必要なデータを一箇所で確認できるようにダッシュボードを構築 見るべき数字・指標を全教員・全キャンパスで共有できる仕組みに
31. 31 導入効果 © 2024 CData Software Inc. — CONFIDENTIAL – DO NOT DUPLICATE OR DISTRIBUTE 全社向けのデータ基盤の 再構築、見るべき指標の 再定義、脱Excel により データ経営を実現。 キャンパスごとにサイロ 化されていたデータが、 全キャンパス横断で最適 化され、同じ指標・数値 を基に効率的かつ効果的 な運営が可能に。 データ連携処理・レポー ト作成の省力化により、 「人」が行うべき仕事に リソースが集中できるよ うに。
32. おわりに
33. 33 私達のゴールはAPI連携やデータの準備ではない データを活用し、ビジネスに活かすこと © 2023 CData Software Inc. — CONFIDENTIAL – DO NOT DUPLICATE OR DISTRIBUTE ＞BI 導入のプロジェクトやBIシステムの構築プロジェクトは、 単にBI ツール を導入 することを目的にしてはいけません。このループを仕組みとして作り上げることを 目的にするべきです。 清水 優吾. Microsoft Power BI入門 BI使いになる！Excel脳からの脱却 (Kindle の位置No.608- 610). 株式会社 翔泳社. Kindle 版. でも、データの準備・API連携がうまくいかないと 分析に行き着く前に止まってしまう 本質に集中するために、ツールを使って楽ができる部分は 楽をしよう
34. 34 変化するデータを継続的に集めて 可視化し続ける仕組み化・ツールが必要 © 2024 CData Software Inc. — CONFIDENTIAL – DO NOT DUPLICATE OR DISTRIBUTE データソース データ連携 データ蓄積 データ可視化 データ共有 SaaS・RDB・File BI Organization CData Sync