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。
データ活用を実現する3つの領域
何を把握し、どの判断に使うかを起点に、分析に必要なデータ、指標、可視化を整えます。
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。
同じ指標で状況を捉え、次の判断へ
レポートを作るたびにデータを集め直す、部門ごとに数字が違う、ダッシュボードを見ても判断に必要な情報がそろわない。grasys（グラシス）はこうした状況を、利用目的と指標の定義から整理します。既存のデータ基盤やBIを踏まえ、分析用データモデルと可視化を整え、日々の比較・確認・判断に使える環境をつくります。
- 分析に必要なデータを整理・連携
- 部門をまたいで使える共通の指標を設計
- Looker・LookMLと分析用データモデルを整備
- ダッシュボードと日々の利用を継続して改善
データ活用がもたらす4つの価値
集計準備の負担軽減
分析用データの取り込みと更新を整え、レポートごとに収集・加工を繰り返す負担を減らします。
部門間での指標統一
計算方法や集計条件を共有し、部門やレポートが違っても同じ基準で数値を比較できるようにします。
状況把握と判断の迅速化
判断に必要な指標と内訳をダッシュボードにまとめ、変化の確認や原因の検討へ進みやすくします。
継続的な利用改善
実際の利用場面を確認し、業務の変化に合わせて指標、表示、更新方法を見直します。
データ活用の導入事例
データ基盤の移行、人流データの解析、ログ分析を通じて、データを活用できる環境を整えた事例をご紹介します。
BigQuery移行でインフラコストを約20％削減
Treasure Data から BigQuery への移行で20％のコスト削減に成功した株式会社インティメート・マージャー。 grasys（グラシス） が選ばれた決め手や、導入後の効果をご紹介します。
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約1,000倍の人流データを数時間で解析できる基盤を構築
人流データの可視化を通じてデータ駆動型社会の実現に向けた事業を展開する株式会社SVI研究所。grasys（グラシス） が選ばれた決め手や、現在の運用状況についてご紹介します。
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LLMによるログ分析で毎月数時間の作業をほぼ自動化
Capy株式会社とgrasys（グラシス）が、BigQuery・Shodan・Geminiを組み合わせたログ分析基盤を構築。属人化していたセキュリティログ分析をほぼ自動化し、攻撃傾向や新たなリスクを分かりやすく把握できる体制を整えた導入事例を紹介します。
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データ活用の進め方
判断に使う指標の整理から、数値の検証、利用後の改善までを4段階で進めます。
利用目的・指標の整理
誰が何を判断するために使うかを確認し、現在のレポート、指標の定義、必要なデータを整理します。
データ・可視化設計
データの粒度、集計条件、指標の計算方法、ダッシュボードの構成、閲覧権限と更新方法を設計します。
実装・数値検証
データ連携、分析用データモデルと可視化を実装します。元データや既存レポートと照合し、数値と集計条件の整合を確かめます。
利用・改善
日々の確認や会議での利用状況を伺い、判断に必要な指標、表示、更新方法を継続して改善します。
よくあるご質問
分析用データの整理、指標設計、BI・可視化の進め方に関する主なご質問です。