CData の組み込み接続基盤で、Euphonic AI がグロースアクセラレーションプラットフォームをスケールさせた方法

Euphonic AI は、レベニューオペレーションおよび GTM チーム向けの グロースアクセラレーションプラットフォームです。複雑なレベニュースタック全体の データ受け渡しを継続的に監視し、誰にも見えないサイレント障害を発見。 根本原因分析とステップバイステップの修復で問題を解消しながら、 スタックの進化にも柔軟に対応します。

複雑なエンタープライズ環境でこの価値を提供するために、Euphonic は CRM、 マーケティングオートメーション、セールスエンゲージメント、データベースシステム 全体にわたる顧客データへの安定したアクセスを必要としていました。CData 製品を 組み込むことで、Euphonic は Salesforce、HubSpot、Marketo、Eloqua、Salesloft、 PostgreSQL などのシステム間の接続を標準化し、インテグレーションのオーバーヘッドを 削減しながら、ソースデータへのアクセスを簡素化。R&D リソースをコアプロダクト 開発に集中させられるようになりました。

課題：複雑な RevTech スタック全体への拡張

Euphonic の顧客は、Salesforce、HubSpot、Marketo、Eloqua、PostgreSQL など 60 以上のツールで構成される複雑な RevTech スタックに依存しています。各システムは 単体では十分に機能しますが、システム間のデータ受け渡しが頻繁に失敗し、 データドリフト、サイレント障害、収益機会の損失を引き起こしていました。

プラットフォームを稼働させるために、Euphonic はこれらすべてのシステムの データへの安定したアクセスを確保する必要がありました。当初、チームは各 インテグレーション用にカスタムコネクタを構築していましたが、このアプローチは 大きなオーバーヘッドをもたらし、継続的なメンテナンスとシステム固有の深い 専門知識が求められました。

その結果、エンジニアリングリソースは Euphonic の本来の注力領域 （システム間の障害を発見・修復する自己修復エンジンの構築）から逸れていきました。 インテグレーション作業だけで R&D 工数の推定 25% を占め、プロダクト開発の 遅延とロードマップの進行速度に影響を与えていました。

「各顧客システムへの接続には慎重な検討と労力が必要で、システムごとに 固有の仕様や癖があります。そのため、この作業には多大なリソースと時間が かかっていました。」

— Asa Whillock、共同創業者兼 CEO、Euphonic AI

ソリューション：開発を加速する標準化された接続基盤

Euphonic AI は、プラットフォーム全体の接続を簡素化・標準化するために CData 製品を採用しました。CData 製品の接続機能を組み込むことで、チームは 幅広いシステムへの一貫したデータアクセス手段を手に入れ、カスタム インテグレーション作業を大幅に削減できました。

CData 製品が選ばれた決め手は、接続できるシステムの幅広さと深さです。 Euphonic は多くの API への共通アクセスレイヤーとして ODBC インターフェースを 活用し、内部インターフェースの複雑さを抑えることができました。コネクタの カバレッジ、メタデータディスカバリ、安定性、パフォーマンスチューニングのための 高度なオプションも、オープンソースの代替手段や他ベンダーではなく CData 製品を 選んだ主な理由として挙げられています。

実装はスムーズで、HubSpot や Salesforce などのシステムへのクエリを 数日以内に開始できました。

「CData 製品は、多くの API にアクセスするための共通インターフェースを 提供してくれただけでなく、重要な部分でパフォーマンスを細かく調整できる 高度なオプションも備えていました。」

— Dylan Sherry、共同創業者兼 CTO、Euphonic AI

成果：継続的な AI 駆動の診断を実現しながら開発を加速

CData Embed の導入により、Euphonic AI は複雑な RevTech 環境全体の接続を 維持するために必要なエンジニアリング工数を削減できました。CData 製品の接続機能 に依存することで R&D 時間の少なくとも 25% を節約できたとチームは試算して おり、その分の時間はカスタムコネクタの構築・保守に費やされていたはずのものです。

この変化により、Euphonic はコアプロダクトにより集中できるようになりました。 レベニューシステム全体のデータ受け渡しを継続的に監視し、障害を発見。 根本原因分析とドル換算のビジネスインパクトとともに修復策を提示しながら、 スタックの進化にも対応し続けています。

安定した接続基盤が整ったことで、Euphonic の AI エージェントは顧客の レベニュースタック全体で 100 以上の診断シナリオを継続的に実行し、同期障害、 データドリフト、フィールドマッピングエラー、ルーティングの不具合、 アトリビューションギャップを特定しています。各検出結果には、わかりやすい言葉での 根本原因分析、ステップバイステップの修復手順、優先順位の判断に役立つドル換算の インパクトが含まれています。診断は自律的に行われ、修復は人間が承認したうえで、 管理者がすぐに実行できるレポートとして提供されます。

CData 製品の導入により、Euphonic AI はカスタム構築やオープンソースの インテグレーションを標準化された接続基盤に置き換え、より安定した一貫性のある コネクティビティ基盤を構築しました。インテグレーション間のばらつきが減り、 データアクセスの信頼性への確信が高まった点は、エンタープライズ顧客にとっても 重要な要素です。共通インターフェースが整ったことで、Euphonic はシステムごとに 同じカスタムインテグレーション作業を繰り返すことなく、顧客環境全体へのスケール が現実的になりました。

「インテグレーション済みの各システムへの安定した CData 接続に依存する ことで、R&D 時間の少なくとも 25% を節約できました。」

— Dylan Sherry、共同創業者兼 CTO、Euphonic AI

CData Embed の導入により、 Euphonic はコネクティビティを開発負担からスケーラブルな基盤へと転換しました。 インテグレーションの複雑さから解放されたチームは、最も得意とすること（エンタープライズのレベニュースタック全体で数百万ドルのコストを生むサイレント障害の発見と修復）に、これからも集中し続けられます。