ハワード・ヒューズ
世界的な不動産デベロッパーであるハワード・ヒューズは、Boomiを導入することで、データ処理（ETL）にかかる時間を80%短縮しました。また、新しいデータソースの統合をスムーズに進めるとともに、データウェアハウスの運用コストを83%削減しました。
ビジネスゴール
ハワード・ヒューズは、全米6つの地域で38万人以上が暮らす街づくりを担う、大手不動産デベロッパーです。同社が目指していたのは、大規模な開発や販売、財務を支えるために、バラバラで複雑になっていたデータ管理の仕組みをシンプルに統合することでした。データの取り込みや加工のスピードを上げ、新たなデータソースとも柔軟に連携させることで、より精度の高い予測や財務の自動化を実現したいと考えていました。また、外部のコンサルタントに頼りすぎず、自社のチームで信頼できるデータ活用基盤を構築できる体制を整えることも大きな目標でした。これにより、運用の効率化とコスト削減、そして現場のユーザーがすぐにデータを活用できる環境づくりを目指しました。
課題
ハワード・ヒューズでは、業務効率や事業の拡大を妨げる連携の課題に直面していました。
- 複数のツール（Talend、dbt、Jenkins、MySQLなど）が重複して存在し、メンテナンスが困難な状態でした。
- データ処理（ETL）に毎日最大12時間もかかっており、処理の遅れや手作業によるエラー対応が発生していました。
- 多くの外部コンサルタントに頼らざるを得ず、コストが膨らみ、運用の複雑さも増していました。
- データを連携しきれておらず、ビジネス全体を正確に把握するような分析ができませんでした。
- データウェアハウス（Snowflake）への読み込み効率が悪く、高額のクラウドの利用料金がかかっていました。
導入
ハワード・ヒューズは、データの取り込みから加工、実行管理までを一つのプラットフォームで完結させるために、Boomiを導入しました。主な取り組みは以下の通りです。
- CDC（変更データキャプチャ）機能を活用し、SQLサーバーからSnowflakeへのデータ複製を自動化
- これまでdbtで行っていたSQLベースのデータ加工を、Boomiの「プッシュダウンELT」方式へと移行
- バラバラだった不動産管理システム（ChathamやBlacklineなど）を、Boomiのノーコード機能やPythonを活用した独自のコネクターを使って一つに統合
- 以前は6人の外部コンサルタントが必要だったデータ管理を、わずか2人で実現
成果
Boomiでデータ基盤を統合したことにより、ハワード・ヒューズは次のような成果を実現しました。
- 処理時間を12時間から40分以下に短縮し、俊敏性も向上
- 外部コンサルタントへ頼る必要がなくなり、年間30万ドルのコスト削減
- CDC（変更データキャプチャ）に変えたことで、Snowflakeのコストを83%削減
- 3つの新しいデータソースを活用し、売上予測の自動作成や財務プロセスの自動化
- データ基盤の維持費を60〜70%削減し、より重要な分析業務に集中できる環境を実現
複雑だったシステムをBoomiに集約したことで、時間がかかっていたデータ処理が、今では40分もかかりません。さらに、これらすべてを、わずか2人で実現しています。