動画メッセージングソフトウェア会社であるLoomは、大きな課題に直面していました。同社のデータエンジニアリングマネージャーであるBuddy Marshburn氏は、データインフラストラクチャー構築を任されていましたが、使用していたツールが限界に達していることにすぐに気付きました。同社は、データウェアハウスからサードパーティーソースに情報を移動する手段を必要としていましたが、現在のツールであるSegmentでは、純粋なイベントデータしか処理できませんでした。

ここでCensusの出番です。Marshburn氏はdbtコミュニティーを通じてCensusを発見し、感銘を受けました。彼はCensusを「Fivetranがデータウェアハウスの反対側に目を向けた」と表現し、Loomのデータフローの問題を解決する可能性を見出しました。

CensusがLoomの解決を支援した最初の問題の1つは、チケットの優先順位付けでした。Loomはコロナ禍で学生と教師に自社の製品を無料で提供し始め、その結果、ユーザー数とサポートチケット数が大幅に増加しました。Censusにより、Loomは各ユーザーのプランの種類に基づいてこれらのチケットの優先順位付けを行うことができました。これは、以前のSegmentでは不可能でした。

しかし、Censusの最大のメリットは、追加の人員を必要とせずにLoomのデータプロセスを合理化できることでした。Marshburn氏は、Census全てのデータを整理できるため、時間が節約され、データチームを拡大する必要がなくなったと感じました。また、データチームが大きくなると、データウェアハウスからデータを取り出すために必要な労力も増えますが、Censusを使用すれば、これはもう問題にならないと指摘しました。

将来を見据えて、Marshburn氏はLoom内でのCensusに大きな可能性を感じています。同社が成長を続け、新製品をリリースするにつれて、Censusの利用はさらに洗練されていくだろうと彼は考えています。彼は特にSalesforceとの統合の可能性に期待しており、これが同社の営業チームにとって大変革をもたらすと考えています。

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