ブリンカー・インターナショナル社

クラウドに特化したデータウェアハウスの性能が低いため、チームは夜も落ち着いて寝ることができませんでした。 ダッシュボードやレポート、分析を翌朝オンタイムで確実に実行する術がなかったのです。各レストランが開店準備にあたって50万件以上の1～3秒の定期的なクエリを実行していたためです。 分析チームは抜本的な変化が必要なことをわかっていました。

「当社の環境にはオンプレミスとクラウドが混在していました。 企業全体をサポートする柔軟性と拡張性を備えたプラットフォームが必要だと考えていました。 さらに、プラットフォームは私たちが抱える複雑なワークロードも処理する必要があります」（エイブラムソン氏）。

エンタープライズ分析に対応する新しいコネクテッド・マルチクラウド・データプラットフォームを選択するにあたって、ブリンカーにはいくつかの外せない要件がありました。 第一に、プラットフォームが企業に特化したものであることです。データがサイロ化されずに統合され、複数の部門にまたがっていることで、より多くの答えと深い洞察を導き出すことができます。 第二に、プラットフォームは、いつでも、どんな問い合わせにも対応できるスケーラブルなものであること。 第三に、より迅速に、より効果的な結果を出し、洞察をビジネスに還元できるように管理可能であること。 第四に、企業のビジネスアナリスト、レストランのマネージャーやチームリーダー、シフトマネージャー、企業幹部など、誰もがデータを操作できることです。

最終的にブリンカーが求めるものは、データ活用とデータ分析を運用して無限の価値を引き出すこと、そしてこの価値を生み出すまでの時間を短縮することでした。

ブリンカーは、Teradata Vantage on AWSを採用し、ビジネスの将来を左右するエンタープライズデータ分析のエコシステムを実現しています。 Vantageを使用することで、ブリンカーは部門を超えた複雑なマルチジョインの問い合わせを行い、ビジネス状況の全体像を把握することができます。 たとえば、以下が挙げられます:

コストを配分してアップセルする方法、収益を生み出す方法、新しい革新的なメニュー項目を考え出す方法とは？ メニューやサーバーのデータを活用して、収益性の分析を実行します。

顧客に人気のある商品をどうやって把握するか？ 製品、売上、従業員、お客様のデータを使った予測分析を行います。

レストランでのゲストの体験をどうやって詳細に調査するか？ お客様や従業員のデータを分析します。

レストランの商品と価格設定をどうやって把握するか？ マルチ結合データの分析です。

また、データ分析プラットフォームを選ぶ際には、正規化された（または構造化された）データ、半構造化されたデータ、スキーマ構造を全く持たないデータが混在する中で、スキーマの高度化に対応できるプラットフォームであることが重要でした。 すべてのビジネス要件をサポートし実現するには、エンタープライズ分析に使用する最新のコネクテッド・マルチクラウド・データプラットフォームが、データスキーマの拡張性と柔軟性を備えている必要があります。

「当社にはさまざまなスキーマやデータ構造を持つデータがあります。 持ち帰りのデータやデリバリーのデータなどの新たなサブジェクト領域を、異なるスキーマを持つ同じシステムに格納できたのは、私たち全員にとって大きな収穫でした。 これにより、ビジネス要件に即した行動が可能になります」（エイブラムソン氏）。

ブリンカーはVantageを使用してストレージとコンピューティングを分離したことで、レストランがランチやディナーの準備をしている朝のワークロード増加にあわせてコンピューティングの需要をスケールアップすることができます。 そして、ワークロードが減少したタイミングでプラットフォームをスケールダウンできます。 クラウドオンリーのベンダーの中には、特定領域を拡張しても、他の領域が犠牲になっていたり、能力を発揮できなかったりする場合があります。 他のプラットフォームでは、スケールダウンが必要なタイミングで、スピンアップ後に手動操作をして、コンピューティングを以前のレベルまで下げる必要がありました。