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データエンジニアリングの明日を変える。次世代型データプラットフォーム「Reckoner」の全貌【BizDevインタビュー】

こんにちは。スリーシェイクです!
当社は本日11月5日に、フルマネージドデータ統合プラットフォーム「Reckoner(レコナー)」をリリースしました。社員の99%がエンジニアであるバックグラウンドを存分に活かし“エンジニアファースト”の視点で開発した渾身のプロダクトです。
この「Reckoner」は、ビジネスの肝とされるDX(デジタルトランスフォーメーション)をどのようにサポートできるのでしょうか?また、スタートアップ企業である当社が壮大なデータプラットフォーム開発へ挑んだ背景は?――今回は、エンジニア出身のBizDev 窪田雄一(くぼた・ゆういち)を直撃します。

データ基盤構築の課題を一気に解消する“dPaaS”とは

――開発に3年を費やした「Reckoner」が満を持してリリースしました!あらためてプロダクト概要について聞かせてもらえますか?

「Reckoner」は各社独自に構築しているデータ分析基盤(データプラットフォーム)をサービスとして提供するdPaaS(data Platform as a Service)です。あらゆるデータを統合し、一括で分析そして活用できる環境をクラウドサービスとして提供することにより、これまでデータエンジニアがこれまで行なっていたデータ基盤の構築・運用コストを大幅に下げ、素早くデータからビジネス価値を生み出すためのデータプラットフォームです。大規模なデータを処理、整備しているデータエンジニアのほか、データを分析して洞察したり、施策を提案したりするデータサイエンティストやデータアナリストをターゲットに開発しました。

そもそも自社でデータプラットフォームを構築するには莫大な資金や技術力、時間が必要。そのコストを抑えられるのが、フルマネージドサービスである「Reckoner」を利用する最大のメリットだと考えています。

――開発において特に注力した点は?

ここ10年の間でビジネスにおけるDXの重要性が高まり、それを支えるデータプラットフォームについても注目が集まっていました。その一方で、自社で取り組むにはコスト面のみならず、仕様においても課題が多く散見していたのも事実。「Reckoner」はそれらの課題解消を目指しつつ、“エンジニアファースト”の視点を加えて、開発を進めてきました。

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<従来の「データプラットフォーム」の課題と「Reckoner」ができること>

・集計のもととなるデータソースがサイロ化されており、フォーマットもばらばら
  →データを統合・一元化。シームレスな作業が可能に
・大量のデータ集計や検索に時間がかかる
  →高速な集計・検索ができる
・ビジネス要件の変化にデータ基盤が追いつかない
  →柔軟で即時性のあるデータ加工ができる

3_全体イメージ

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エンジニアの“欲しい”を追求。汎用性・即時性を兼ね備えた「動的」なデータ基盤

――「Reckoner」のどのような部分が“エンジニアファースト”なのでしょう?

スリーシェイクが創業時から展開しているSRE事業で一貫して目指しているのは、「構築されたインフラ上で、エンジニアが気持ちよく開発できる」こと。「Reckoner」も同じ考え方で設計し、エンジニアの“欲しい”を追求した結果、汎用性や即時性、余白をもたせた“カスタマイズ可能”なプラットフォームとなりました。ひとつの場所にデータを溜め使用していた従来の「静的」なものと比べると、極めて「動的」なデータ基盤だと言えます。

ポテンシャル


汎用性や余白があると、業種を選ばず利用いただけるほか、エンジニアの思い描く“独自のデータ基盤(データプラットフォーム)”を実現できます。

そうなるとデータ基盤の活用の幅が一気に広がります。従来は大量のデータを一箇所に集めてから後でまとめて分析するという活用方法が主流でしたが、データをよりリアルタイムに収集・活用できることで新しいCX(顧客体験)やビジネスを生み出すことができるようになります。
例えば、顧客の行動データからクーポンを自動配信したり、機械学習システム、ダイナミックプライシングなどへの応用も考えられます。データをシームレスにデリバリーすることで、従来の分析だけでなく、マーケティング、広告、AIなど様々なビジネスシーンでの活用が期待できます。

データエンジニアリングはまだ新しい領域で、専任者のいる企業も少ないため、専門でないエンジニアが時間と労力をかけて必死に取り組んでいるケースも未だに多い状況。
私自身、かつて大手通信会社やSaaS、ブロックチェーンのスタートアップ企業でエンジニアとして働いていて、同じくイレギュラーなデータ処理に四苦八苦していたので「あの時、こういうサービスがあったらよかったなぁ」と心底思いますね(笑)。

「ビッグデータを扱える」という自負と未来への可能性が1つのプロダクトをつくりあげた

――データプラットフォーム事業に参入している企業は、他にも多く存在します。スタートアップであるスリーシェイクが、あえてそこに挑む理由について今一度教えてください。

代表の吉田からは2つ理由を聞いています。
1つ目は、これまでSRE事業で培ったインフラ技術を駆使すれば、膨大なデータ量を扱えるという確信があったから。
2つ目は、ビジネスの“その先”が読めるサービスを作りたかったから。それには大量のデータをまず集約する必要があると考えました。
世界で生み出されるデータ量は、2016年の17ZBから、2025年には175ZBと10倍以上に増大すると予測されています。

データ量

AIやビッグデータの土台となっているのは、膨大なローデータを収集・加工・整形する「Reckoner」のようなデータ基盤。できるだけ大量のデータを「Reckoner」に集約させることで“未来のビジネスの種”を読み解き、次の開発に活かしたいと考えていて、そのうちのいくつかの新規事業はすでに着手しています。

グローバル市場を視野に、世界基準に向け機能拡充に注力

――そんな可能性に満ちあふれた「Reckoner」は、今後どんな進化を目指しているのでしょうか。

まずは、集積させたデータをユーザーにもしっかり還元できるような機能をどんどん拡充させていきたいですね。例えば、行動分析の結果1つにしてもデータの蓄積量に比例した深みや幅を持たせられるようなイメージです。
また、現在は主にエンジニア向けのサービスとして展開していますが、今後は顧客ごとの個別ニーズを拾うために要件定義から構築・運用までサポートするサービスメニューを検討しています。データはあるけどうまく活用できていない、もしくは活用の仕方がわからないといった企業様がもしいらっしゃったらぜひお声がけいただければと思います。

―ちなみに、窪田さんは今年9月に「Reckoner」BizDev担当として入社しましたが、このプロダクトのどの部分に惹かれましたか?

これまでエンジニアとして仕事をしてきて、ビジネスにおけるデータ活用の最大の課題は集積させることだけに注力して「データを整備する」という大切なプロセスをおろそかにしていたことなのでは、と考えていました。そんな折に「Reckoner」と出会い、この課題を根本的に解決できると感じたんです。加えて、スタートアップ企業がこの大仕事に挑もうとしているのは非常にワクワクしましたし、代表の吉田がこのプロダクトでグローバル市場への参入を目論んでいることにも背中を押されました。
入社した今は、事業の0→1フェーズならではの面白味や醍醐味を日々感じています。

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――窪田さん、ありがとうございました!


「Reckoner」公式ホームページはこちら
「Reckoner」に関するお問合せ先はこちら

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