Metromile
より良いデータプラクティスで保険をさらに進歩させる
新しいデータソースからSnowflakeにデータを取り込むのに、以前は2～3日かかっていましたが、今では1時間以内に完了します。Stitchにより、データクオリティに多くの時間を集中させることができ、ビジネスの価値を最大限に引き出せるようになりました。
複数のデータソースを統合し、成長のためのプラットフォームを実現する
10分
新しい統合のセットアップにかかる時間
保護の強化
個人データ（PII）
デジタルを活用する保険会社であるMetromileは、個人の走行距離に応じてリアルタイムでパーソナライズされた自動車保険を提供しています。急速にその規模を拡大しているテック企業であるMetromileは、データが異なる種類のシステムに分散しているために、自社の分析機能が制限されていることに気付きました。「データソースに対するクエリの実行は、時に困難なプロセスでした。すべてのデータをまとめるのは非常に大変でした」と、MetromileのスタッフデータエンジニアであるChristian Hoyt氏は言います。Metromileは他のデータ統合ソリューションも含めて評価した結果、データに重きを置く企業に必要なスケーラビリティに加えて、同社が期待する使いやすさを提供しているのはStitch Enterpriseであると結論づけました。大規模におけるユーザビリティと必要なコントロールが組み合わされたStitchは、Metromileのデータチームにとって最適な選択でした。「StitchとSnowflakeにより、私たちはシステムの再設計を行うことなく、多くのビジネス上の質問に答えられるようになりました。Stitchを導入したことで、私たちはさらに多くのデータソースを取得するといった、高い価値を生み出す活動に集中できます」とHoyt氏は言います。
Stitchによって新しいデータソースに対する洞察力が強化されたことで、Metromileチームは新事業がもたらす影響を迅速に理解できました。例えば、Hoyt氏によると同社は最近、カーシェアリングを手掛ける企業Turoとの提携を通じて、フラクショナル保険という新しい種類の自動車保険を考案しました。この新商品がもたらす影響を追跡するために、データチームはStitchを使って社内データベースをSnowflakeに分解し、新商品のパフォーマンスを計測しました。Stitchによる提携データの接続について、Hoyt氏は次のように述べています。「基本的に私たちはスイッチを入れただけです。すべてのデータをデータウェアハウスに統合して分析する作業を素早く実施できたので、提携の状況を迅速に把握できました。」
「うまく連携して動作する2つの異なるテクノロジーを見つけるのは困難な場合もありますが、StitchとSnowflakeは非常にうまく機能しています」とHoyt氏は結んでいます。