BigQueryを中心にデータ分析基盤を構築し、既存環境からの移行、収集・変換・分析の運用まで担います。
- データ基盤・DWH設計: BigQueryを中心に、収集、保存、変換、分析と権限管理を含む全体構成を設計します。
- データ連携・移行: 既存DWH、クラウド、業務システムからのデータ連携と段階的な移行を進めます。
- 運用・性能・コスト改善: 処理状況と利用傾向を確認し、性能、信頼性、コストと運用方法を継続して見直します。
Outcome
手作業のデータ投入・連携を自動化したい
ファイル、API、データベースからの収集と更新を定型化し、継続的に利用できるデータ連携へ移行します。
Current State
実現したい状態
- 手作業の投入、抽出、照合を自動化する
- 連携エラーを検知し、安全に再処理できるようにする
- 用途に応じた形式と権限でデータを提供する
Related Services
関連するサービス
課題や目的、技術の状況に応じて、構想・設計から実装、移行、運用改善まで支援します。
分散したデータと指標の定義を整理し、BI・可視化を通じて、日々の分析と判断に使える環境を整えます。
- 分析に必要なデータの整理・連携: API、Excel・CSV、データベースから、分析に使う項目と更新頻度を整理します。データの粒度や形式をそろえ、部門や期間をまたいで集計・比較できる形へつなぎます。
- 指標・データモデル設計: 指標の計算方法、集計単位、対象範囲を明確にし、利用部門で共有できる定義にまとめます。LookMLなどを用いて、複数のレポートで同じ基準を使える分析用データモデルを設計します。
- BI・可視化・利用改善: Lookerや個別の可視化を用い、利用者が状況や変化を確認できるダッシュボードを構築します。閲覧権限と更新方法を整え、利用状況に応じて指標や表示を見直します。
Proof / Case Study
関連する導入事例
株式会社インティメート・マージャー
BigQuery移行でインフラコストを約20％削減
- 業界
- 広告・マーケティング
- サービス
- データ分析・AI / クラウド基盤・移行
- 課題
- データ活用が広がる中で従来基盤のコスト体系が見合わなくなり、新しいデータプラットフォームへ移行する必要がありました。
- 支援
- BigQueryへの移行に加え、プロジェクトやデータセットを適切な単位に分け、コストを最適化できる構成づくりを支援しました。
- 成果
- 安定した処理性能を保ちながらインフラコストを約20％削減でき、今後のさらなるデータ活用に向けた基盤が整いました。
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