執筆者：CTO 宮地 敬史
皆さん、お久しぶりです！CTO宮地です。
色々ありまして、前回のブログから2カ月以上が経ち、早くも7月に突入です。
今回、いよいよインサイトテクノロジーに転職するところからとなります。
前職の会社ではマネージャーとなりメンバー7人を見るようになったり、新規サービスを立ち上げたりと、それなりに順風満帆でした。
が、会社がM&Aされてしまうという、まさかの事態に見舞われます。
事前に新しく社長になる方とお話しさせていただいたのですが、仕事に対する考え方が全く異なっていたため、「じゃあ転職しよう」となりました。（他にもいろいろ要因はあります。例えば、「宮地もこのまま頑張れば50くらいで部長になれるんじゃない」と言われたこととか（笑））
※経営者としては当たり前かもしれませんが、端的にいうと、「稼げれば何してもOK！」というものでした。
そして、2013年5月1日、インサイトテクノロジーに入社。
インサイトテクノロジーにはデキるデータベースコンサルタントが多数在籍しており、入社後はデータベースコンサル以外に新しいビジネス（仕入れソフトウェアの拡販）に携わることになります。
そこで出会ったのが、Attunity Replicate （今のQlik Replicate）。
一つ目の案件が中々決まらなかったので、毎日手を変え品を変えAttunityの動作検証に明け暮れました。とにかく時間はあったので、比較のためOracle GoldenGateの検証などもたっぷりと実施できました。
今から考えると、ある意味とても幸せな時期でしたね。
当時は「データ分析基盤のデータは、夜間バッチで連携・加工した1日～2日前のデータ」であることが大多数でした。
このような状況のため、分析基盤へのニアリアルデータ連携としての需要はほぼ無く、「ニアリアル連携できるならデータベース移行の時にサービス停止時間を短くできます」、「データベース移行で使うなら期間ライセンスがあり費用もそんなに高くありませんよ」といった説明がお客様に受けました。（データ分析基盤へのニアリアルデータ連携の大切さも説明はしていましたよ）
そんなこんなでAttunity検証生活も2カ月が経ち、そろそろ実案件に飢え始めた2013年6月、ようやくインサイトテクノロジーでの初案件を受注！
EOLに伴うOracle Databaseのバージョンアップ・移行の案件で、移行用にAttunity Replicateも使用する、というやりごたえのあるものでした。
元々、Attunityはデータウェアハウスにニアリアル（数分～十数分）でデータ連携をさせることが主眼の製品で、「分析するのにデータソースと数件データが合ってなくても大丈夫だよね」、という海外製品によくあるノリでした。（宮地の偏見が入っています）
このようなコンセプトの製品だったため、結局この案件では色々と問題が発生してAttunityによるデータ移行はうまくいかず。。。
今でも覚えていますが、2013年12月24日のクリスマスプレゼントが「データベース移行にはAttunityは使わずExpdp/Impdpで実施する」、という決定でした。
新DBへの切り替えは2014年1月2日。1週間で移行許容時間内に収めるチューニングをして無事に移行を終えたことは、今ではいい思い出です。
ただ、「これだけ痛い目に遭った＋時間もかけたから、絶対にAttunityを売ってやる」と考え、以降、Attunity社の方々と密に連絡を取り、Attunity社のエンジニアもこれに応えてくれたおかげで、少しずつ日本品質になっていきました。
個人的にAttunityと関わることができて良かった・ラッキーだったと考えている点を、3つ紹介します。
- 海外メーカーのビジネスの考え方の基本がわかった
日本のメーカーの場合、ライセンス料の多寡に関わらずお客様の課題に寄り添って利益度外視でリクエストにお応えしていく、といったイメージですが、Attunity（を含めた海外のメーカー）の場合は、「10億くらいのビジネスになるならリクエストにすぐに応えてもいいよ」といった感じで、ビジネスの規模をベースに決定がなされ、最低ライセンスしか購入していないお客様に対してはそれなりの塩対応となる。
※全ての海外メーカーがこうだというわけではないのと、どちらのやり方が良い、というわけではないと考えています。 - 連携対象のデータベース、データウェアハウスに詳しくなれた
社内での検証やサポート、プリセールスでの説明のために、環境構築、内部動作の確認含めた検証を実施する必要があったため、嫌でも色々と調べて詳しくならざるを得なかった。それぞれのデータベースの特性を活かした作りとなっており、データベース、Attunityの内部動作を把握することで自身の理解も進む、という好循環でした。特にDb2 for z/OSからAzure Synapseのデータ連携の時は大変ではあったのですが、刺激もたくさんもらいました。
また、分析基盤へのデータ連携のケースでは、連携後にどのように使いたいか（例えば、Attunityで更新したデータをどうやって特定するかなど）という利用側の要件も学べました。 - 「技術的に優れていること」の説明よりも、「何ができるようになり、お客様にどのようなメリットがあるのか」の説明
これはプリセールス時に経験して腑に落ちたことですが、「どれだけAttunityの内部の作りが技術的に優れているのか」を説明しても、「お客様のビジネスにどのような貢献ができるのか」という視点がないと本当に売れない、ということを身をもって感じました。
私の感覚的には、技術の面は導入いただく際の最後の1ピースで、まずは、「これを導入するとうちのビジネスにどのようなメリットがあるのか／今抱えている課題を解決できるのか」が重要です。
当たり前の話かもしれませんが、最初は「技術的にどれ程優れているのか」の説明に酔っていた（「へぇー、そうなんだ。すごいねー！」と言ってもらえたのもあります）のですが、「で、うちのビジネスにどんなメリットがあるの？」と問いかけをしてくださったお客さまに感謝です。
※Attunityはやはりデータ連携の製品としては良い製品だったようで、今はQlik社に買収されQlik Replicateと名を変え、さらにQlik Cloudのデータインテグレーションの部分を担っています。
▼Qlik Replicateの詳細はこちら
https://www.insight-tec.com/products/qlik-data-integration-platform/
2016年くらいまではデータベース移行で利用してもらうことが圧倒的に多かったのですが、その後少しずつ、データベースの種別も増え、今ではOracle、MySQL、SQLServerの移行用途だけでなく、Azure Synapse、Redshift、Snowflake、Databricksといったデータ分析基盤へのニアリアルデータ連携でも利用いただけるようになっています。
データ分析基盤へのデータ連携については、実際の運用設計、バッチ処理の作成、運用までを担当させていただくケースも増えてきています。
これまでは、導入して「ハイどうぞ」で終わっており、その後どのように使われているのか、問題は発生していないのか、といった実運用からのナレッジが溜まりづらい状況でした。
運用まで担当することで、実運用ならではのナレッジを得られるようになったことは非常にありがたいです。（その分、問題発生時の負荷は高くなりますが）
ただ、連携したデータが実際にどのように利用されているのかの詳細までは分からず、少しだけモヤモヤしています。
Qlik Cloudが成熟し、データソースからのデータ抽出、加工、分析、エージェンティックAIでの処理までシームレスに取り扱えるようになってきたので、最終的にはデータ連携だけでなく、分析やAIまで一気通貫でサービス提供をできるようにしたいと考えています。
ということで、新しいサービスメニューをローンチ予定です。
データ連携のその先まで見据えた考え方に興味のある方は、ぜひこちらも読んでみてください。
https://www.insight-tec.com/insight-blog/data-infrastructure-construction/data-utilization-silo-problem/
今回はここまでとします。
長々と宮地の過去話にお付き合いいただき、ありがとうございました。
