【Pizza Hut事例】Snowflakeのデータクラウドでピザハットがスーパーボウル開催中の意思決定の迅速化を実現

Yum! Brands, Inc.の子会社であるPizza Hut は、100カ国以上に1万8,000店を超えるレストランを展開しており、Pizza Hutアプリ、モバイルサイト、Amazonデバイス、Googleデバイスといった簡単な注文方法を用意して、注文から配達（デリバリー）までのカスタマーエクスペリエンスを快適なものにしようと尽力しています。

コストを管理しながらリソースを拡張して需要を満たす

Pizza Hut USのオンプレミスデータウェアハウスは、増大する需要を満たすように拡張することができませんでした。PizzaHut のエンタープライズデータサービス部門担当シニアマネージャーであるFaisal Kp氏は「ビジネスユーザーが求めるものを得るのに最適なインフラを提供できなかった」と述べています。容量を増やすにはコストと手間がかかり、Kp氏のチームがハードウェアやソフトウェアを追加し、データベースの管理とチューニングも行う必要がありました。

米NFL（ナショナルフットボールリーグ）の王座決定戦である「スーパーボウル」の開催日は、Pizza Hut にとって1年で最も忙しい日であり、そのデータ量は3倍に膨れ上がることもあります。古いデータウェアハウスを使用していたKp氏のチームは、拡 張性に限界があることから、スーパーボウル開催中も統合されたリアルタイムのアナリティクスを利用できませんでした。

解決策： データクラウドによる瞬間的な伸縮性

Pizza Hut はSnowflake データクラウドの概念実証（PoC）を実行し、すぐに良好な結果を確認できました。Snowflake のほぼ瞬間的な伸縮性により、以前の拡張性の問題はあっという間に解決しました。高度なアナリティクスのチームは、以前のシステムでは不可能だったアドホッククエリを実行できました。Kp氏は「以前はオンプレミスデータプラットフォームの移行に4 ～ 5カ月はかかっていました。Snowflake ではスペースのプロ ビジョニングから運用までに1日しかかからず、数週間ですべての移行を完了できました」と述べています。Snowflake へのデータインジェスションはSnowpipe を利用して行いました。この機能により、ファイルがステージに追加されるとすぐデータがロー ドされます。

「Snowflakeのデータクラウドによって、Pizza Hut全体のデータを迅速かつ効果的 に民主化する方法について考え方が変わりました。現在は組織全体でデータを利用で きるようになり、特にスーパーボウルが開催される、1年で最も忙しい日には、これ を利用して経営上の意思決定を行っています」（Faisal Kp氏）

結果： 組織全体のデータを民主化

Snowflake により、ユーザーはデータを用いて業務上の質問に回答できるようになりました。2020年のスーパーボウルに際して、Kp氏のチームはSnowflakeに移行する前は実現不可能だった、統合されたニアリアルタイムのビジネスアナリティクスビュー を作成しました。データパイプラインによってシステム全体のデータが取得され、ダッシュボードに送り込まれるため、管理職が重要な指標を監視してリソース配分を調整できます。データサイエンティストはPython、R、Spark を使用してデータのクエリを実行し、機械学習アルゴリズムを適用して、記述したデータをSnowflake に返します。この予測的アナリティクスにより、お客様に適切なメッセージや特価情報を確実に届けるこ とができます。またSnowflake Data Marketplace で、Pizza Hut 向けの天候や地理位置情報のデータソースにアクセスすることも可能です。Kp氏のチームは天候パターンをお客様の購買行動に関連付けて、そのデータを用いてターゲットマーケティングキャンペーンを最適化できます。

Snowflake によって、チームはより効率的に仕事ができるようになりました。「もうDBA（データベース管理者）は置いていません。システムが動いているだけです。おかげでビジネスユーザーの自立性が一層高まり、以前よりはるかに短時間で分析を行え るようになりました」とKp氏は述べています。

将来： データマスキングによるコンプライアンスとセキュリティの強化

今後、Pizza Hut はデータマスキングを利用してデータセキュリティとコンプライアンスを強化する計画です。ダイナミックデータマスキングはSnowflake の列レベルのセキュリティ機能であり、マスキングポリシーを使用してクエリ時にデータを選択的にマスクできます。

なぜ、Snowflakeなのか

・ニアリアルタイムのアナリティクスによりPizza Hutがスーパーボウル開催中の迅速な意思決定を実現
・ニアゼロメンテナンスによりチームが戦略的ビジネス構想に専念できる
・ストレージとコンピュートを分離することでパフォーマンスの安定性とコストの可視化を実現
・Snowflake Data Marketplace で天候や地理位置情報データに簡単にアクセスできる
・Instant Elasticity（瞬間的な弾力性）により任意の数のユーザーに必要なだけコンピューティング能力を提供できる
・Snowflake Secure Data Sharing（セキュアデータ共有）によりパートナーのデータに直接アクセスでき、ETLやデータパイプラインが不要

※本記事はSnowflakeから提供を受けております。

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