データの一気通貫プロセス
バラバラな生データを連携・集約し、Snowflakeとdbtでクレンジング・加工したうえで、TableauなどのBIツールで意思決定に使える形にするまでの「データの一連の流れ」を可視化しました。
データの所在、更新頻度、入力ルール、欠損・重複の状態を確認し、データベース、外部SaaS、Excelシートなどの生データを安定してDWHに取り込める形に整えます。
データパイプラインを構成する主要テクノロジー
上流から下流まで、バラバラなデータを権限管理された環境で連携・加工・可視化するための技術スタックです。
Snowflake
Cloud DWH役割：大容量データの蓄積・計算を担うクラウドデータウェアハウス
散らばったデータベース、SaaS、Excel・スプレッドシートなどのデータを集約し、分析やBIに利用しやすい形で管理するクラウドデータウェアハウスです。ストレージとコンピュートが分離されたアーキテクチャにより、データ量や利用状況に応じて計算リソースを柔軟に調整できます。
企業内でバラバラに管理されているデータを統合し、意思決定に使える「信頼できるデータ基盤」を構築します。
- 大量データをギガ〜テラバイト規模でも効率的にクエリ処理
- 権限管理、暗号化、監査ログを活用したセキュアなデータ管理
- 利用状況に応じたスケール調整により、運用コストとパフォーマンスを最適化
dbt (data build tool)
Data Transformation役割：SQLによるデータ変換・指標定義・品質管理のコード化
dbtは、SnowflakeなどのDWHに蓄積されたデータを、分析やBIで使いやすいテーブルへ変換するためのツールです。売上高、新規顧客数、ROIなどの指標ロジックをSQLコードとして管理することで、部署ごとの集計差分やExcel集計の属人化を抑制します。
また、テーブル間の依存関係、データ品質テスト、ドキュメント生成をコードベースで管理できるため、データ変換処理のブラックボックス化を防ぎやすくなります。
- テーブル間の依存関係をDAGとして管理し、正しい順番で処理を実行
- 重複、NULL、ID欠損などのデータ品質チェックを自動化
- テーブル定義・カラム定義のドキュメントを生成し、仕様を可視化
dbtが自動で行う「データ変換」のビジュアル例
システムに蓄積されたカオスな生データが、ビジネスで使える信頼性の高いデータへとどう変化するのか、具体例でご紹介します。
同一人物であるにも関わらず、表記ゆれや重複登録によってデータ上「2人の顧客」として別々に集計されてしまう状態です。
定義したルールに基づき、重複候補を統合し、顧客数をより正確に集計できる状態に整えます。
「税込か税抜か」「割引を引く前か後か」「返品を含めるか」が定義されておらず、部門ごとに売上集計値がズレてしまう状態です。
「返品注文は売上から除外する」「割引後の実質金額に10%を加算する」というルールをコードで定義。全社で同一の指標を閲覧できます。
データの一気通貫プロセス：3つのフェーズ
収集・品質確認 (Ingest & Validation)
データの所在、更新頻度、入力ルール、欠損・重複の状態を確認し、各種システムやExcel・スプレッドシートから安定して取り込める形に整えます。
整形・加工 (Transform / dbt)
Snowflake/dbt上で、重複排除、表記ゆれ整理、返金データの除外、指標定義、BIから安全に参照するためのデータマート構築を行います。
可視化・運用 (Serve / BI)
TableauなどのBIツールでダッシュボードを構築し、一元管理された指標定義（売上高、新規顧客数、ROI等）を経営や現場のアクションで継続的に確認できる環境を支援します。