Forrester は、「今日の競争の激しいビジネス環境では、製品や顧客体験を差別化するために、あらゆる機会において、データ、ビジネス分析、機械学習を活用して実用化することが、迅速に成功を収めるための必須条件になりつつある。」と述べています。したがって、企業がデータ分析やAIの活用に大きな期待を寄せていることは不思議なことではありません。レポートによると、フォーチュン 1000 企業の CIO の約 65% が、2020 年にデータおよび AI のプロジェクトに対して 5000 万ドル以上を投資する計画があると回答しています。
しかし、すべてのデータおよび AI 戦略が同じというわけではありません。最近の研究によると、データおよび AI プロジェクトが成功するのは 3 件に 1 件に過ぎないと報告されています。これは、規模やコラボレーション機能が十分ではない従来の分析手法に投資していることが主な原因です。これらは、高度な分析製品の構築と展開に必要な、近代的なビッグデータや AI 機能も含まれていません。データ駆動型のイノベーションの実現に苦労している組織は、データ部門の成功を支援するために投資すべき最適なエンタープライズグレードのテクノロジーの選定、および、それらの投資効果をどのように定量化したらよいかという課題を抱えています。
測定可能なビジネス価値を提供する
Databricks は、これらの課題に対する答えを明らかにするためにForrester Consulting に調査を依頼し、その結果が、Databricks の統合データ分析プラットフォームがもたらす TEI（総合的経済効果）（The Total Economic Impact™ (TEI) of the Databricks Unified Data Analytics Platform）として編纂されました。Forrester のレポートでは、データ部門（およびビジネス全体）が、データエンジニアリング、機械学習、ビッグデータ分析のためのオープンな統合プラットフォームを使用している場合に、いかに迅速に行動し、コラボレーションを促進し、より効率的にビジネスを推進しているかについて解説しています。Forrester は、顧客へのインタビューを通じ、Databricks を導入した組織が、3 年間で合計 2,900 万ドル近くの経済的利益と、417% の投資収益率を達成している事実を報告しています。Forrester はまた、Databricks のプラットフォームは 6 か月足らずで投資を回収できると結論付けています。
調査対象となったデータ部門が Databricks の統合データ分析プラットフォームの導入によって得られた主なメリットは、次のとおりです。
データサイエンスの活用により収益が増大
Databricks を導入することで、データサイエンス部門がより多くの優れた機械学習モデルをより迅速に構築できるようになり、5% の収益増大を実現、さらに、組織全体のデータアクセスが民主化されました。これにより、新しいユーザーは、推奨エンジン、価格最適化、予測メンテナンスモデルといった、多様な新しい分析製品を作成できるようになり、これらのすべてのイノベーションが、高水準の成長へとつながることとなりました。
「Databricks の導入により、あらゆるデータに対する適切なモデルを高速にトレーニングできるようになりました。結果としてより的確な保険料の算出が可能になり、収益にも好影響をもたらしています。」ネイションワイド社 データサイエンティスト ブリン・クラーク氏
データ部門の生産性向上
Databricks の導入により、データサイエンティストとデータエンジニアの生産性が、それぞれ 25% および 20% 向上しました。データ管理機能の向上により、データの検索やクリーニング、ETL パイプラインの作成や保守に要する時間が短縮され、データ部門は、有益なビジネス成果に直結する分析や機械学習モデルの構築により多くの時間を割けるようになったと複数の顧客が回答しています。また、Databricks の導入により、アナリスト、データサイエンティスト、データエンジニア間のコラボレーションを制限していた技術的な障壁が取り除かれ、データ部門のより効率的な連携が可能になりました。
「Databricks プラットフォームの導入により、かつて直面していたシステム構成上の問題が全て解消されました。データサイエンス部門の業務が飛躍的に進歩し、生産性が大幅に向上しました。」Showtime局 データ戦略・消費者分析部門上級副社長 ジョシュ・マクナット氏
従来型分析プラットフォームの撤廃による大幅なコスト削減
調査対象となった組織・企業では、Databricks への移行によってオンプレミスのインフラおよび従来のソフトウェアライセンスが不要になり、結果として数百万ドルのコスト削減ができたとのことです。また、Databricks プラットフォームの管理が従来の環境と比較して極めて容易であるため、顧客はより高価値のプロジェクトにITリソースを振り分けられるようになり、運用コストの削減にもつながったとレポートされています。
「Databricks の導入によって、ペタバイト規模のデータ処理を実現しつつ、コンピューティングコストを 10 分の 1 に削減できました。インフラ管理も容易なため、データの分析に注力できるようになりました。」
まとめ
Databricks の統合データ分析プラットフォームは、データサイエンス、機械学習、分析のために統合されたオープンなプラットフォームによって、データ部門、プロセス、テクノロジーを結び付け、データ駆動型のイノベーションを加速します。
詳しくは、Forrester TEI レポートをご覧ください。
