「Reckonerって、どういうサービス？」
「Reckonerを活用することでどういうメリットがあるのか知りたい！」
昨今ノーコーディングで複雑な専門知識なしで活用できるETLツールが様々な企業から提供されています。
その中で、どのツールを導入すれば良いか迷われたことのある方も多いのではないでしょうか。
本記事ではスリーシェイク社が提供するETLツールであるReckonerについて特徴やケーススタディをご紹介します。
Reckonerとは
Reckonerとは、スリーシェイク社が提供するクラウド型のETLツールです。
スリーシェイク社は2015年設立のクラウドプラットフォームに強みを持つ企業で、Reckoner以外にもSREコンサルやセキュリティプラットフォームなどの事業・サービスを提供しています。
ReckonerのETLツールとしての特徴はドラッグ&ドロップで簡単にデータフローを作成できる点で、プログラミングなどの専門知識が不要です。
現在データを扱う業務で以下のような課題を抱えている場合、Reckonerは推奨できます。
・後続業務を行うシステムにCSVデータを連携しており、手間がかかっている
・データの二重登録や、表記ゆれ、記入漏れなどのヒューマンエラーが多発している
・データ加工のマクロの読み解きが困難で、データ加工業務がブラックボックス化してしまっている
・データの抽出や加工を社内のエンジニアに依頼しているため、依頼コストがかかってしまっている
・データが社内でサイロ化しており、フォーマット合わせやデータ統合が困難な状態になっている
Reckonerであれば、多くのシステムやデータソースをノンプラグラミングで接続し、データの受け渡しや加工が可能なため、上記のような課題を解決可能です。
また、料金が初期費用0円 + 月額費用3万円 ~ と他のETLツールと比べて、ベースプランが非常に安価な点も特徴です。
Reckonerの特徴
ReckonerのETLツールとしての特徴について詳しく見ていきます。
プログラミング不要の使いやすいインターフェース
データ加工や連携に関する処理が直感的に操作できます。複雑な条件式や処理も実装可能です。
様々なBIツールおよびGA4データと連携可能
マーケティングで重要なGA4のデータと、社内のPOSデータや顧客管理データ、および様々なBIツールと連携可能で、統合データを分析することにより、これまでにない深いインサイトを得ることが可能です。
様々なデータクレンジング機能により、質の高いデータ分析が可能
SQLを書かなくても、テキストの暗号化やNULLのフィールドの除外、表記揺れの解消や粒度の調整、データ型やカラム名の統一を行えます。
広告、SFA、CRMなどあらゆるデータソースと連携可能
対応しているデータソースの種類が多いため、様々なシステムからデータを取得して統合することが可能です。
Reckonerのデータソース
Reckonerが対応しているデータソースの内、有名なものをピックアップして掲載します。
ファイル
・Google Sheets
・Microsoft Excel
・SFTP
・CSV
データベース、ストレージ
・OneDrive
・BOX
・Google Cloud Storage
・Google BigQuery
・Amazon Redshift
・Amazon S3
・SQL Server
・Azure SQL
・Azure Brob Storage
・Oracle Database
・MySQL
・MariaDB
・PostgreSQL
・Presto
・Snowflake
・Google Drive
SaaS
・SmartHR
・Freee会計
・kintone
・Salesforce
・Google Analytics
・Hubspot
・Google Search Console
・shopify
広告、SNS
・X
・Slack
・Chatwork
・Google Ads
・Yahoo!広告 ディスプレイ広告
・Yahoo!広告 検索広告
・Facebook Ads
日系の有名なSaaSに一通り対応しているのが嬉しいですね。
Reckonerのケーススタディ
Reckonerの導入によって企業の課題が解決する事例をいくつか見ていきます。
営業CSVデータの加工と登録
課題：
営業がkintoneで新規の取引申請を行なっており、承認が降りたデータを日次でCSV出力し、管理項目名を変更後Salesforceに登録している。加工と登録作業が手作業のため、手間がかかりミスも起きやすい。
Reckonerの導入による改善点：
kintoneから自動でSalesforceにデータが連携されるため、手作業が無くなった。
Webhook機能を使い、kintoneで新規取引先申請の承認が降りたらSalesforceに得意先として新規登録されるため、スピーディーな顧客対応ができるようになった。
営業とマーケの統合データの分析
課題：
GA4で自社サイトのPV数やセッション数、CVに至るまでの導線の分析を行なっている。
Salesforceではアポ状況や受注情報などの情報を管理・運用しており、Salesforceのダッシュボードでは、自社サイト内での行動などのマーケデータが見れないため、営業活動とマーケ施策の関係性が見えず、戦略が立てづらい。
Reckonerの導入による改善点：
GA4とSalesforceから抽出したデータをReckonerで加工、BigQueryにデータの書き出しを行うことで、Looker StudioなどのBIツール上で、統合データの分析を行えるようになった。
また、先月との比較やリード数の内訳も可視化できるため、報告レポートとしても利用できるようになった。
人事情報の加工マクロのReckonerへの置き換え
課題：
複数の子会社で異なるアカウントのSmartHRで人事情報を管理しており、月次で子会社はCSVデータを親会社に送り、親会社ではマクロで加工したデータをkintoneに登録している。
仕様が変わるたびにマクロを書き換える必要があり、工数負担と業務の属人化が大きくなっている。
Reckonerの導入による改善点：
マクロをReckonerの加工機能に置き換えることで、属人化が解消され、メンテナンスコストが大きく減った。また人的なミスがゼロになり、データの精度が向上した。
データ登録の一連の作業にかかる時間も短縮され、業務効率も改善された。
データを扱う業務であれば、業界・部署を問わずフィットする可能性があることが分かります。
まとめ
本記事ではReckonerについてその特徴とケーススタディについて説明しました。
まとめるとReckonerの導入により、情報共有コストの削減、課題の発見および戦略の立案、施策の費用対効果の向上といった改善インパクトが期待できます。
また料金が安価なことが特徴なので、スポットの課題に対して導入を検討するのも良いのではないでしょうか。本記事がReckonerやETLツールの理解の一助になったのであれば幸いです。
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