HP Industrial Printが実現した、Databricks SQLによるデータ基盤変革

HPのインダストリアルプリントソフトウェアソリューション（IPSS）事業部門は、常に最先端のハードウェアとソフトウェアの融合を目指してきました。同社のポートフォリオでは、デジタル印刷機のワークフロー、モニタリング、アナリティクス機能を提供する高度なソフトウェアや分析製品を提供しています。しかし、高速で柔軟な自動印刷への需要が高まるにつれて、よりインテリジェントでスケーラブルなデータ プラットフォームの必要性も高まりました。HP のレガシー データ インフラストラクチャは、堅牢ではあったものの、迅速な対応、幅広いコラボレーション、データの完全な活用を妨げていました。そのため、HP は Databricks の活用を決めました。

HPのインダストリアルプリントにおけるデータの役割

この変革の重要性を理解するために、HP Industrial Print 内でのデータの流れを見てみましょう。顧客がカスタム パッケージや大判グラフィックスなどの印刷を注文すると、HP はそのリクエストを独自のアプリケーション PrintOS Site Flow を介してルーティングします。このシステムは、顧客と、注文を履行するHPのグローバルプリントサービスプロバイダー（PSP）ネットワークとを繋ぎます。ジョブがオンボーディングから印刷、梱包、発送へと進むにつれて、PSP はバーコードをスキャンしてステータスを更新し、豊富な業務データのストリームを生成します。このデータには、注文、プロバイダーの割り当て、材料の仕様、Timestampが含まれます。

この基盤から、HP は知見を抽出し、ビジネス上の意思決定を推進しています。ダッシュボードは、PSPs がワークロードとパフォーマンスを管理するのに役立ちます。社内のアナリティクスチームは、このデータを使用して、顧客エンゲージメントの監視、サプライチェーンの最適化、請求の正確性の確保を行っています。HP はまた、このデータを公開することでパートナーを支援し、PSPs が独自の包括的なアナリティクスを実行できるようにしています。

つまり、データはHPのインダストリアルプリントにとって、業務のバックボーンであると同時に戦略的な資産でもあるのです。しかし、それを支えるシステムは追いついていませんでした。

レガシー アーキテクチャの課題

以前のセットアップでは、データは MongoDB から、Amazon EKS 上で実行される Kubernetes ベースのパイプラインを介して流れていました。変換されたデータセットは、社内分析のために Amazon Redshift に、外部アプリケーションに提供するために Amazon RDS に格納されました。機能的ではあるものの、このアーキテクチャにはトレードオフが伴いました。

HP の事業部門間でのデータ共有は複雑で時間がかかり、多くの場合、カスタム パイプラインや手動でのデータエクスポートが必要でした。メダリオンアーキテクチャがなかったため、ロジックやビジネスルールが変更されたときに、データリネージを追跡したり、ヒストリカルデータを再処理したりすることが困難でした。ガバナンスはサイロ化されており、アクセス ポリシーに一貫性がありませんでした。

おそらく最も重要なことは、このアーキテクチャがイノベーションを阻害していたことです。HP には、社内外のデータを組み合わせてより深い知見を提供したり、収益を生み出したりする新しいデータ製品のアイデアがありましたが、それらを実行するためのアジリティと可視性が欠けていました。

Databricks SQLによる最新のレイクハウスアプローチ

Databricks Data Intelligence Platform 上に構築された HP の新しいアーキテクチャは、状況を一変させました。データは引き続き MongoDB から取り込まれますが、現在は Amazon S3 のブロンズレイヤーに格納されます。そこから、Databricks Jobは、パフォーマンスとスケーラビリティに最適化された環境で品質チェックとビジネスロジックを適用しながら、シルバーレイヤーとゴールドレイヤーを通じてデータを変換します。

Unity Catalog を使用することで、HP は完全なリネージと監査可能性を維持しながら、きめ細かいアクセス制御を実装し、ビジネス目的や準備状況に応じてデータを整理できるようになりました。チームは、データがどこにあるかだけでなく、どのような変換が適用され、誰がアクセスし、どの製品がそれに依存しているかといった、データの流れ全体を把握できます。

この基盤により、アジリティとパフォーマンスが飛躍的に向上しました。現在、社内チームは Databricks SQL warehouseを使用して、ダッシュボードを強化し、アドホック分析をランし、AI を活用した Databricks Assistant を使用してクエリーを生成することさえしています。かつては負荷がかかると遅延していたダッシュボードも、データ取り込みがピークになる時間帯でも一貫して動作するようになりました。

データ共有にも同様に変革的な影響がありました。RDSのレプリケーションに頼るのではなく、HPは現在、Delta Sharingを使用して、ライブデータセットを外部のPSPと安全に共有しています。パートナーは、特定のツールやデータベースに縛られることはなくなりました。Apache Superset など、あらゆる Delta Sharing 対応の BI ツールを接続して、データを複製することなく最新のデータにアクセスできます。これにより、アーキテクチャが簡素化されただけでなく、運用コストも大幅に削減されました。

何より素晴らしいのは、Delta Sharingとシステムテーブルによって、HPがパートナーやデータセット別の使用パターンを追跡できるようになったことです。この重要な可視性を確保したことで、HP Industrial Print が追求する従量課金制の価格戦略を実行できる体制が整いました。このフレームワークにより、実際の使用状況に基づいてサービスを調整し、価値の高いデータ製品をスケーラブルかつ持続的に収益化できるようになります。

ビジネスインパクト: スピードと機会

Databricks への移行は、技術的なアーキテクチャを改善し、HP のビジネスのやり方を変えました。冗長なシステムを排除し、データ共有を簡素化することで、HP IPSS データ プラットフォームはデータサイロをなくし、データ階層化 (Hot/Warm/Cold) を可能にします。パイプラインのパフォーマンスは 40% 向上し、以前とは異なり、データ量が急増した場合でも安定していました。それに加えて、この最新のデータ プラットフォームは現在、Industrial Print の AI ワークロードを支えています。

かつては手動での設定やデータベースのプロビジョニングに数日かかっていた顧客のオンボーディングが、今では5時間もかかりません。これによりHPは、新しいプリントサービスプロバイダーを、より迅速かつスムーズに導入できるようになります。

しかし、これらの測定可能な改善を超えて、最も大きな変化は文化的なものでした。Databricks を使用することで、データはもはやサイロに閉じ込められたり、インフラストラクチャの障壁の背後に隠されたりすることはありません。アクセス可能で、統制可能で、実用的なものになりました。HP のビジネスチームと技術チームは、新しいダッシュボードの作成、価格モデルのテスト、複数の事業部門のデータを組み合わせて新しい知見を発見するなど、より自由に連携し、より迅速にエクスペリメントし、よりインテリジェントに構築できるようになりました。

今後の展望

データ プラットフォームのモダナイゼーションは、HP にとってインフラストラクチャ プロジェクト以上の意味がありました。それは戦略的な進化でした。Databricks を導入したことで、HP Industrial Print は業務を合理化し、データサイロのコストを削減するとともに、より多くのデータ製品と収益化を導入することで、まったく新しいビジネスモデルを切り開きました。

スピード、精度、柔軟性が成功を左右する業界において、HP は今やそのビジョンに合致するデータ プラットフォームを保有しています。より良い意思決定から、より良い顧客体験、さらには新しい収益ソースに至るまで、Databricks は HP Industrial Print ソフトウェア ソリューションがそのデータを競争上の優位性に変えるのを支援しています。

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