Hurst氏は、「ここでの問題は、あまりにもデータ量が多かったことだ。そこで、回収したデータをデータベース化し、BIツールを活用して分析することが必要だと考えた」と話す。
「データを分析し、さらに各店舗の責任者と話しをすることで問題を解決しようと考えた。各店舗の責任者も同じ考えだった。この調査を、店舗の各クルーや社員に行ったほか、商品パッケージにフリーダイヤルの番号を印刷することで、顧客の声も取り入れていった」（Hurst氏）
これらのデータをすべてデータベース化して分析を実施。当初は、Oracleデータベースを使い、すべてのレポートや、すべての店舗の状況を確認できる仕組みを実現した。これによりデータの分析に必要なツールがすべてそろい、本格的な分析がスタートする。
「まずは2002年から2003年にかけて北米で調査が行われた。それ以降、業績も上向き、毎月結果が表れるようになった。また、新しい製品を展開し、営業時間を拡大する場合にもこの結果を取り入れている」（Hurst氏）
北米の成果をグローバルに展開
当然、本部の経営陣からは、この仕組みを各国の店舗にも導入したいという要望が出た。しかし各国の店舗では、それぞれにバックオフィスシステムを構築しており、データベースやデータマートをすでに持っていた。そこでまず、各国のシステムを標準化することが必要だった。
Hurst氏は、「まずグローバルウェアハウスというビジョンを策定し、各国のデータを統合するための仕様を策定した。2003年後半から、データの統合作業を開始している。このとき問題だったのは、各国でオペレーションのやり方が全く違うことだった」と話す。
たとえば、調理方法や火加減、法律による規制など。また、日本のように言語の違いをどのように解決するかも課題のひとつだった。
Hurst氏は、「データをどのように標準化し、いかにデータベース化するかを話し合った。このとき、グローバルウェアハウスを実現することが必要だという結論になり、そのためのプラットフォームとして採用されたのがTeradataだった」と話している。
McDonald'sがTeradataの採用を決めたのは、数テラバイトのデータを世界各国でサポートできるスケーラビリティやそれを一元管理できる統合性、24時間×365日データのアクセスやローディングが可能な事業継続性、そしてサポートチームが新しいビジネス要件に集中できる容易なメンテナンス性などが評価されたためだ。
