お客様事例
概要
Amwayのグローバル調達事業部が2015年10月に2つのライセンスを購入し、Alteryxを使い始めたところ、 即座に価値を生み出せるようになっただけでなく、非常に大きな可能性が秘められていることもすぐに実感しました。 そこで、最初の購入から数か月にわたり、組織全体にAlteryxを広めることを目的として、社内説明会を実施。 10ライセンスへと利用が広がるまでに、それほどの時間はかかりませんでした。 社内での利用が広がり続けていたことを背景に、2016年からは、Serverを含めたトライアルを実施し、 2017年には、ユーザー導入をさらに促進するべく、通年のパイロット版を購入しました。 現在は社内に30人以上のユーザーがおり、その数はさらに増え続けています。
ユーザー基盤が拡大し、Alteryxのスキルが向上するにつれて、多様なデータブレンディングから、言語翻訳への応用、そして標準化へと歩みを進め、現在は、表計算ソフトのようなレガシーなツールから、TableauとAlteryxを使った最先端の分析プロセスへの移行に取り組んでいます。かつては不可能だと考えられていたデータの構造化を行い、E-bayやAmazonを検索するアプリケーションを開発できただけでなく、予測分析やモデルの開発にも取り組んでおり、今後は地理空間ツールセットの活用も検討しています。Alteryxを導入する以前はこれらのほとんどが夢物語でしたが、現在ではそれらすべてを実現させ、Amway社内におけるアナリティクスのさらなる活用方法を模索しています。
解決を必要とした問題を説明してください
Tableauがきっかけて、Alteryxの存在を知りました。 まずは、簡単なデータブレンディングとTableauのデータ自動化からスタートし、徐々に発展させていきました。
- 手動によるスコアカード/メトリックの自動化
- Google翻訳を使用した翻訳マクロ
- eBayのウェブスクレイピング
- Amazonのウェブスクレイピング
- 商品の予測モデリング
- 空間分析
Alteryx導入の決め手となった3つのポイント
当社では、Excel、Access、SQL Server（DBツール内）、Oracle（DBツール内）、SharePoint、Google Sheets、E-bay、Amazonなど、さまざまなデータソースを使用しており、これらのデータセットのほとんどをTableau Serverに直接パブリッシュしています。現在は、Serverを利用して、Tableauのダッシュボードのほとんどを自動化しており、次のプロジェクトとして、Alteryx Galleryでのアプリのデプロイに取り組んでいく予定です。
Alteryxを使用して達成したメリットを説明してください。
Alteryxは私たちのチームを新しいレベルに引き上げてくれる原動力です。 データの観点からすべてのスコアカードを自動化することで、 サプライチェーンの健全性に関するインサイトを月次ではなく日次で提供できるようになりました。 以下に、Alteryxで達成した主要なプロジェクトのいくつかをご紹介します。
1. 20以上のデータプロセスの自動化により、350時間以上のデータ準備を排除し、年間80,000ドル以上を節約。
- 大幅な時間節約という目に見えるメリットだけでなく、 これらのワークフローを毎日実行し、ユーザーが日常的にインサイトを得られるようになったことの価値は計り知れないものがあります。
- さらに、これらのワークフローは再利用可能な処理エンジンとして、今後も継続的に強化・構築していくこともできます。
2. Alteryxでデータの翻訳作業を自動化： 当社は100か国以上で事業を展開しているため、 Alteryxを使用して、Google翻訳でデータを自動翻訳するワークフローを開発しました。 今後はこのアプリをServerにデプロイし、他のユーザーが活用できるようにする予定です。
3. 300万ドルのコストをかけて構築したカスタムのAccessデータベースを廃止： 以前はAccessのデータベースを使用しており、手作業でのデータ準備に1か月あたり40時間を費やしていましたが、その必要がなくなり、年間で24,000ドルの節約に成功。 当社のJordan Howellは、なんと3週間足らずで、Alteryxでデータベースを再作成することができました。
4. E-bayとAmazonのウェブスクレイピングにより、両サイトで販売されているAmway製品を正確に把握：Alteryx導入以前は、この作業を手動で行っていたことから、サイト上の製品全体の1～10%しかカバーできておらず、製品数に関するマクロレベルでの質問に答えるのに苦労していました。Alteryx導入後は、わずか数秒で全製品を把握できるようになったため、データの収集に追われることなく、データからインサイトを引き出す作業に集中できるようになりました。