データが示す可能性を引き出す、最適な基盤構築を
データ分析基盤(DWH)構築
DWH（データウェアハウス）を構築し、複数のデータソース（例：GA4、CRM、広告データなど）を統合して分析可能な環境を整備します。これにより、分散されたデータを一元管理し、正確な分析と迅速な意思決定をサポートします。
データをうまく活用できずに悩んでいませんか？
多くの企業が直面するデータ活用の課題は、分散したデータや品質の低いデータが原因で、正確な分析や迅速な意思決定を妨げています。
1. データが分散しており、一元的な分析ができない
課題:
複数のツールやシステム（例: GA4、CRM、広告プラットフォーム）でデータが分散しており、それぞれを手作業で集計する必要がある。
具体例:
GA4の訪問者データとCRMの顧客情報を照らし合わせたいが、両方のデータをスプレッドシートで手動統合する作業が煩雑で時間がかかる。
2. データ品質が低く、分析結果に信頼性がない
課題:
統合されたデータに重複や欠損が多く、分析結果が不正確で意思決定に活用できない。
具体例:
広告データと売上データを結びつけたいが、日付やIDの不整合が原因で正しい関連付けができず、広告のROIを正確に測定できない。
3. データ更新に手間がかかり、リアルタイムで活用できない
課題:
データの抽出・変換・ロード（ETL）を手作業で行うため、最新データを反映した分析ができない。
具体例:
月次で売上データを更新しているが、その間にキャンペーンの効果をリアルタイムで把握できず、機会損失が発生する。
4. 必要なKPIや指標を簡単に取得できない
課題:
必要なデータが複数のテーブルやデータソースに分かれており、SQLクエリを書く専門知識がなければ抽出が難しい。
具体例:
経営会議で「直近の売上推移」と「顧客獲得単価」を示すレポートが必要だが、データ抽出に時間がかかり、提出が遅れる。
5. DWHの運用コストやパフォーマンスが最適化されていない
課題:
不要なデータや非効率なクエリの実行が原因で、DWHのストレージコストやクエリ実行コストが高騰している。
具体例:
過去5年分の全データを保持しているが、実際に使用するのは直近1年分だけで、クエリ実行時に余計なデータが処理されて時間とコストがかかる。
分散したデータや低品質のデータがビジネスの足かせになっていませんか？
データ分析基盤構築の流れ
requirement definition
1.要件定義
概要:
貴社のビジネスゴールや分析の目的を明確化し、必要なデータソースや指標を洗い出します。
ポイント
- 現在の課題や目的（例: 売上分析、広告効果測定）を明確化。
- 必要なデータソース（例: GA4、CRM、広告プラットフォーム）をリストアップ。
- 分析に必要なKPIやデータ形式を整理。
成果物:
- 要件定義書（ゴール、必要なデータ、優先度を明記したドキュメント）
design
2.データソースの統合設計
概要:
複数のデータソースからデータを収集し、DWHで統合するための設計を行います。
ポイント
- ETLプロセスの設計（データ抽出、変換、ロードの流れを定義）。
- データ形式の整合性を確保するためのマッピングルール設定。
- 使用するツール（例: Fivetran、Trocco）の選定。
成果物:
- 統合設計図（ETLフロー、マッピングルールを含む）
Build
3.DWH環境構築
概要:
BigQueryなどを利用して、データを保存・管理する基盤を構築します。
ポイント
- クラウド環境のセットアップ（アカウント設定、ストレージ構築）。
- テーブル設計（データモデルの定義、スキーマ作成）。
- セキュリティ設定（アクセス権限、データ暗号化）。
成果物:
- 構築済みのDWH環境（データ格納スペースとアクセス権限管理が整った状態）
transformation
4.データクレンジングと変換
概要:
データの整合性や品質を高めるため、重複や欠損を除去し、分析に適した形式に変換します。
ポイント
- 重複データの削除、不正値の修正、欠損値の補完。
- データ形式の統一（例: 日付形式、文字コード）。
- 自動化スクリプト（Python、SQLなど）を利用して効率化。
成果物:
- データ変換定義書
- クレンジングされたデータセット
data modelling
5.モデリング
概要:
分析や可視化に適した形式でデータを構造化し、効率的なクエリを可能にします。
ポイント
- スタースキーマやスノーフレークスキーマを使用したデータ設計。
- クエリパフォーマンスを考慮したインデックス設定。
- ビジネスニーズに応じたカスタムビューの作成。
成果物:
- モデル化されたデータテーブルとビュー（データマート）
Quality Monitoring
6.品質チェックとモニタリング
概要:
データが正確に収集されているかを検証し、品質を保証する仕組みを構築します。
ポイント
- エラー検出とアラート設定（欠損値や異常値の自動検知）。
- データ更新のモニタリングツール（例: dbt、スケジューラー）を導入。
- 品質基準を定義し、継続的に評価
成果物:
- 品質チェックシステムとモニタリングレポート
training
7.運用フローとトレーニング
概要:
データ基盤の運用手順をドキュメント化し、貴社が自立して活用できるようトレーニングを実施します。
ポイント
- 運用マニュアル作成（データ更新、品質チェック手順を含む）。
- 貴社担当者向けトレーニング（DWHの利用方法とベストプラクティス）。
- 継続的なサポート体制の提案。
成果物:
- 運用マニュアル
- トレーニング資料
- フォローアッププラン
Design Dashboard
8.ダッシュボードとレポート設計
概要:
DWHで管理するデータを可視化するダッシュボードやレポートを設計し、迅速な意思決定を支援します。
ポイント
- 必要な指標とグラフの種類を特定。
- インタラクティブなダッシュボード設計（フィルタ機能、期間選択など）。
- 定期レポートの自動生成機能を設定。
成果物:
- 完成したカスタムダッシュボード
- 定期レポート
Continuous support
9.継続的な改善とサポート
概要:
DWHの運用状況を定期的に見直し、新しい要件や課題に対応できるよう改善を行います。
ポイント
- 定期的な運用レビュー（クエリ効率、データ量、コスト）。
- 追加要件（新しいデータソースや指標）への対応。
- 貴社からのフィードバックをもとに改善提案。
成果物:
- 運用改善レポート
- 更新されたデータ基盤