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Niceshops、データ取り込みコストを50%削減

40店舗を展開するEコマースグループのデータサイロをDoiTが解消。BigQueryとLookerでGoogle Cloud上にセルフサービス分析基盤を構築しました。

The Challenge

Niceshopsでは40以上のショップにまたがり、販売履歴、財務レポート、パフォーマンスマーケティングデータといったデータソースが分断されていました。これらを単一のウェアハウスに統合して全体像を可視化し、従業員がより的確な意思決定を行うためのセルフサービス型データモデルを実現することが課題でした。

The Solution

DoiTはマネージドサービスとサポートを通じて、NiceshopsがBigQueryとLookerでGoogle Cloudデータプラットフォームを拡張できるよう支援しました。高度なデータエンジニアリングパイプラインの構築やコストモニタリング基盤の導入に加え、データパイプライン開発とBigQuery MLモデル最適化のベストプラクティスに関するトレーニングも実施しました。

Results

モニタリングとクエリの最適化により、データ取り込みコストを50%削減
Looker内のBigQuery MLモデル設定の見直しでクラウド費用を30%削減
数週間かかっていたマーケティング分析を30分で完了する自動インサイトへ短縮
データサイロを解消し、セルフサービス分析による真のデータドリブン企業へ変革

DoiTの支援で、日々のコストを把握できるモニタリング基盤を構築できました。これによりコストの急増を検知・回避し、クエリの改善にもつながっています。DoiTのサポートのおかげで、データ取り込みコストを50%削減できる見込みです。
Stefan Gajanovic, Data Engineer, Niceshops

Niceshopsについて

Niceshopsは、約40のショップポータルを運営するEコマース企業です。電動自転車から3Dプリンティング、コスメ用品まで、各ストアが特定のニッチ領域に特化しています。500名を超えるチームがこれらのショップを支えており、従業員一人ひとりが異なる強みを持ち寄っています。同社はその強みを最大限に活かすため、必要なデータを手元で扱える環境を整え、従業員自身が意思決定できる仕組みづくりを目指しています。

Google Cloudでセルフサービス型データモデルを構築

従業員にデータツールを行き渡らせるには、40以上のショップにまたがる販売履歴、財務レポート、パフォーマンスマーケティングデータといった分断されたデータソースのサイロ問題を解消する必要がありました。これらを単一のウェアハウスに統合することが不可欠です。同社は、これまでの強固な協業実績と、クラウドベースのデータウェアハウジング分野でのGoogleのリーダーシップを評価し、Google Cloudを採用。BigQueryのデータウェアハウス機能とLookerの分析機能を組み合わせ、セルフサービス型モデルと部門横断の分析インサイトを実現しました。

DoiTとともにデータプラットフォームを拡張

従業員は新しいセルフサービス型のデータ活用を歓迎し、さらなるデータソースや利用シーンを求めるようになりました。Google Cloudのツールスタックを一層活用し、プラットフォームを拡張するため、NiceshopsはDoiTにサポートを依頼しました。DoiTはGoogle Cloudテクノロジーの頼れるガイドとして、自社に最適なテックスタックの構築に伴走。マネージドサービスとエンタープライズレベルのサポートを通じて、Google Cloud環境を最大限に活かせるよう支援しました。

DoiTの知見を活かした新たなデータパイプライン構築

DoiTのサポートを得て、Niceshopsはより高度なデータエンジニアリングと分析パイプラインを備えたデータプラットフォームへと進化しました。新たに加わったデータソースには、競合の価格モニタリング、マーケティングインサイト、財務レポートなどがあります。チームは従来のサードパーティ製取り込みツールに代わる新たなパイプラインを内製化。DoiTはデータパイプライン構築のトレーニングを実施し、オーケストレーション、スケジューリング、モニタリングに関する実践的なノウハウやベストプラクティスを共有することで、迅速な開発を後押ししました。

一流のサポートで開発を加速

Niceshopsのチームが社内で解決しきれない課題に直面したとき、まず頼ったのがDoiTでした。DoiT Console経由で送信したサポートチケットは多くの場合その日のうちに解決され、開発スピードが大きく向上しました。他社で同様の課題に対応してきた経験から、DoiTはすぐに的確な回答を返せることも少なくありません。このサポートにより、ツールの誤用やスケーラビリティに欠ける選択を避け、常に正しい方向で進めることができています。

データに基づく意思決定を当たり前に

Niceshopsではデータサイロが解消されました。新しいデータプラットフォームによってビジネス指標を俯瞰できるようになり、同社は真のデータドリブン企業へと進化しています。従業員は数クリックで業務や市場動向の詳細なインサイトを取得し、より良いビジネス判断に活かせるようになりました。とくにマーケティング部門での効果は顕著で、顧客セグメントごとの購買パターンの把握や広告キャンペーンへの反映、顧客コミュニケーションの改善が進み、これまで数週間かかっていた手作業が数時間にまで短縮されています。

DoiTがクラウドチームのコスト管理をどう支援するかをご覧ください

DoiT Cloud Intelligenceが、クラウド環境全体の可視性、ガバナンス、ユニットエコノミクスの向上にどう役立つかをご紹介します。

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What they say

What I really like about DoiT's approach is that you're very hands-on and proactive. Satyam would ping me a few times a sprint, letting me know about the most current features, checking in on how things are going. When we are going through a peak time, that proactiveness makes a real difference. Satyam always comes through whenever we need support and helps us leverage the right experts to get us where we need to be.

Chiamaka Ibeme, Engineering Manager, Platform

SELECT has made important cost data readily accessible. I will often pull it up during engineering design reviews so we can quickly evaluate cost impact and projections and factor that into our design decisions.

Douglas Zickuhr, Senior Data Platform Engineer at Personio

I love clicking through SELECT to understand how our environment and workloads are evolving. I probably check it every day. It's coffee and SELECT for me every morning.

Ian Fahey, Senior Analytics Engineer at Loop

You guys have the best UI experience that I've had of any software. It's like you just read my mind where, like, oh, I wish I could click there. Oh, I can

Diana Koshy, Sr. Director of Data Engineering at Kargo

SELECT feels like exactly what Paul and I would have built if we had locked ourselves in a room for 18 months to create our ideal monitoring solution.

Devin McGee, Data Engineering Lead at Home Chef

SELECT dramatically lowers the cognitive load to understanding Snowflake costs. I'm able to sit there and easily understand what's driving the cost. Not to blow smoke up your ass, but it's just so easy to do in your platform

Blake Baggett, Head of Data Operations at Entain

One of the most helpful cost rituals we've setup from SELECT is the weekly spend digest sent to Slack. I can start high level and ensure things are in check. If not, I can very quickly drill down into specific workloads which may have driven the cost spike and remediate them before they become a bigger issue.

Michael Revelo, Manager of data and analytics engineering at ClickUp

Through SELECT's automated savings feature and deep cost visibility, we were able to instantly lower our Snowflake spend by over 40% and achieve a 20X ROI on our SELECT investment.

Skyler Chi, SVP, GTM Productivity & Excellence at Exiger

Our costs had jumped up 3X as we scaled, so we're talking about 60% savings in Snowflake spend after adopting SELECT.

Edward Mancey, GTM Lead at Synthesia

DoiT was a true partner, not a vendor. They helped us understand the problem, refine the vision, and build something production-ready far faster than we could have on our own. Their expertise, responsiveness, and commitment made all the difference.

Dr. Anish Kapur, Founder & CEO, Promptly

DoiT's Customer Success and Forward Deployed Engineering teams work very closely with us. The regular sessions with our CSM keep us focused on the right priorities, and the FDEs provide the deep technical guidance we need to validate decisions and optimize our environment. That combination has been genuinely valuable for us.

Alexander Lundberg Santos, Platform Engineer at Extenda Retail

Every customer has unique usage patterns. Manual resource optimization simply didn't scale—we needed automation to ensure every customer, regardless of size, had right-sized infrastructure without consuming our team's capacity.

Brad Quinn, Lead Platform Engineer, PlayHQ

SNCF

PerfectScale allowed us to grow capacity without growing cost. We effectively absorbed 30% more usage for free.

Thomas Comtet, Senior Staff Engineer, SNCF

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