--- title: "手作業のデータ投入・連携を自動化したい | grasys（グラシス）" url: "https://www.grasys.io/outcomes/automate-data-ingestion" description: "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。" --- ![](/_astro/service-hero-background.C4-skSsO_2wTOf9.webp) 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。 ![複数のデータの流れが明るい到達点へ収束する抽象表現](/_astro/hero.cxPFMfWA_1rlRcj.webp) 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 ## 実現したい状態から、進め方を具体化します 構想、技術選定、移行、実装、運用のどこから着手するかを、現状に合わせて整理します。 [相談する](/contact/?intent=data-ingestion-automation&source=%2Foutcomes%2Fautomate-data-ingestion%2F) 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。 ![データ分析基盤構築・移行](/_astro/service-card-abstract.9L_zruCk_Z2qiYD.webp) Data Visual created with generative AI ### [データ分析基盤構築・移行](/services/data-analytics/) 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。 ![データ活用](/_astro/service-card-abstract.bNRCa2xF_ZejCPI.webp) Data Visual created with generative AI ### [データ活用](/services/data-utilization/) 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 ![BigQuery移行でインフラコストを約20％削減](/_astro/24.GyB_i_GV_49gaY.webp) 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](/case-studies/intimate-merger-bigquery-migration/) 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。 ## 実現したい状態から、進め方を具体化します 構想、技術選定、移行、実装、運用のどこから着手するかを、現状に合わせて整理します。 [相談する](/contact/?intent=data-ingestion-automation&source=%2Foutcomes%2Fautomate-data-ingestion%2F) Related Discovery ## 別の視点から検討する Problem ### [データを集約・可視化・活用したい](/problems/data-integration-analytics/) 分散したデータの収集・蓄積・分析・可視化を、運用と権限まで含めて設計します。 詳しく見る Problem ### [業務システムを開発・自動化したい](/problems/business-system-automation/) 分散したデータと業務をつなぎ、保守・監視まで継続できるシステムと自動化を設計します。 詳しく見る Technology ### [Google Cloud](/technologies/google-cloud/) インフラ、データ、AIを一つのクラウド基盤で設計・運用するためのプラットフォームです。 詳しく見る Technology ### [BigQuery](/technologies/bigquery/) 大規模なデータの蓄積と分析を行うGoogle Cloudのデータウェアハウスです。 詳しく見る Technology ### [Cloud SQL](/technologies/cloud-sql/) リレーショナルデータベースを運用するGoogle Cloudのマネージドサービスです。 詳しく見る Technology ### [Spanner](/technologies/spanner/) 高い整合性と拡張性を備えたGoogle Cloudの分散データベースです。 詳しく見る Technology ### [Cloud Storage](/technologies/cloud-storage/) データや成果物を安全かつ耐久性の高いオブジェクトとして保存するGoogle Cloudサービスです。 詳しく見る Technology ### [Managed Service for Apache Airflow](/technologies/managed-airflow/) Apache AirflowによるデータワークフローをGoogle Cloud上で実行・監視するマネージドサービスです。 詳しく見る