ナウキャストがファイントゥデイのデータ分析基盤を革新し業務効率を向上

ナウキャストがファイントゥデイのデータ分析基盤を革新

株式会社ナウキャストがファイントゥデイの全社的データドリブン経営を加速させるためのデータ分析基盤を構築しました。ファイントゥデイは「TSUBAKI」、「SENKA」、「uno」といったブランドを展開するパーソナルケア企業であり、データの利活用を通じて生産から販売までバリューチェーン全体を最適化しようとしています。

データ活用の課題

ファイントゥデイはこれまで、データパイプラインのブラックボックス化や属人化、データガバナンスの欠如、高度なデータ活用のニーズなど多くの課題に直面していました。これにより、データの再利用や品質管理において膨大な工数が必要となり、意思決定の迅速性が損なわれる状態でした。

特に、複雑なビジネスロジックがプログラム内に固定化され、データ構造の最適化が難しかったため、データの利用や分析が限られていました。また、データの所在が把握しにくく、開発者や利用者が必要な情報にアクセスするための苦労がありました。さらに、グローバルな視点から統合されたデータ活用ができなかったため、経営戦略の実施にも影響が出ていたのです。

ナウキャストの支援内容

ナウキャストはこのような課題を解決するため、システム構築にとどまらず、アーキテクチャ設計から実装、運用ルールの策定、さらには社内エンジニアへのスキルトランスファーまでを継続的に支援しました。

1. ディメンショナルモデルの再構築

データウェアハウス（DWH）にSnowflakeを、データ変換にdbtを使用し、複雑なサプライチェーンや財務データをビジネス軸で整理しました。このアプローチにより、データが視覚的に扱いやすくなり、誰もが同じ基準でデータを運用できる環境が整いました。

2. インフラのコード化とガバナンス強化

AWSおよびSnowflakeのインフラ設定をTerraformでコード化し、自動化することで環境構築を効率化しました。このコード化により、設定ミスの防止や厳密な権限管理が実現され、エンタープライズレベルのガバナンスが確立されました。

3. セマンティックレイヤーの整備

自然言語を用いたデータ検索や生成AIの活用を促進するために、セマンティックレイヤーの整備を行いました。これにより、ビジネスユーザーが直感的に必要なデータを引き出せる環境が実現しました。

ファイントゥデイの視点

ファイントゥデイ IT本部の小室英彦様は、ナウキャストの支援によりデータ基盤が生まれ変わり、透明性が高まり、ビジネスに直結したデータ活用が加速されることへの期待を表明しています。

未来に向けて

ファイントゥデイは、今回の基盤を基にさらなるデータ活用の高度化を進める考えです。ナウキャストも引き続き、生成AIやデータ基盤の両方でファイントゥデイのDX（デジタルトランスフォーメーション）を支援していきます。

データの活用が企業の競争力を左右する昨今、ナウキャストの取り組みは非常に重要であり、今後の進展が期待されます。