データ基盤構築

やっていること

「散らばったデータを一か所に集め、誰でも見られる状態にする」 ——これがデータ基盤構築です。

Excelやスプレッドシートに分散しているデータを、クラウド上のデータウェアハウス（データの倉庫）に集約します。そこから必要な数字をダッシュボードで見えるようにしたり、AIに渡せる状態に整えたりします。

自分たちが手を動かして、設計から実装・運用まで一気通貫でやります。

こういう状態を、こう変えます

Before	After
データが各部門のExcelにバラバラ	1つのデータベースに集約
月次レポートを手作業で作成（毎回3日）	ダッシュボードで自動更新
「あの数字どこ？」で人に聞く	自分で検索・確認できる
数字の定義が部門ごとに違う	全社で同じ定義・同じ数字
データエンジニアが社内にいない	自分たちが入って構築・引き継ぎ

具体的に何をやるか

データウェアハウスの構築

各所に散らばっているデータを Snowflake または Google BigQuery に集めます。売上データ、顧客データ、業務データなど、必要なものをすべて1つの場所に。

データパイプラインの整備

データソース（基幹システム、SaaS、スプレッドシートなど）から定期的にデータを取り込む仕組みを作ります。「毎朝、最新のデータが自動で入っている」状態にします。

dbtによるデータ整理

取り込んだ生データを、分析やAI活用に使える形に変換します。 dbt というツールで、データの加工ルールをコードとして管理します。ルールが可視化されるので、「この数字はどうやって計算されているの？」がいつでも確認できます。

ダッシュボードの構築

整理されたデータを Metabase や Looker Studio で可視化します。経営数値、KPI、業務の状況が、ブラウザを開くだけでわかるようになります。

使う技術

役割	ツール
データの保管場所	Snowflake / Google BigQuery
データの加工・整理	dbt
データの自動取り込み	Fivetran / Airbyte / Apache Airflow
データの可視化	Metabase / Looker Studio
コード管理	GitHub

規模やフェーズに合わせて、最適な組み合わせを提案します。全部入りにする必要はありません。

進め方

1. 01

   ヒアリング

   今どんなデータがどこにあるか、何を見たいかを聞かせてください。
2. 02

   設計

   データの集め方・整理の仕方・見せ方を設計します。
3. 03

   構築

   データ基盤を作ります。自分たちが手を動かします。
4. 04

   引き継ぎ

   使い方を説明し、お客様だけで運用できる状態にします。

よくある質問

データエンジニアが社内にいないのですが大丈夫ですか？

大丈夫です。自分たちがデータエンジニアとして入ります。構築後は、お客様だけで運用できる状態にして引き継ぎます。

どれくらいの期間がかかりますか？

規模によりますが、シンプルなものなら1〜2ヶ月、中規模なら2〜4ヶ月が目安です。

小さく始めることはできますか？

できます。まずは1つのデータソースを接続してダッシュボードを作るところから始めて、段階的に拡張していくことを推奨しています。