ニーズ
お客様の声
« データを仕組み化したいと考えています。脆弱なレガシーシステムや既存のベンダーに依存することなく、信頼性の高いパイプライン、管理されたクラウドプラットフォーム、自動化されたフローを実現したいのです。 »
- « クラウド（GCP/BigQuery）への移行を希望する »
- « 信頼性の高いパイプラインが欲しい（dbt） »
- « レガシーから脱却したい »
- « データを本格運用したい »
私たちの解決策
- 現状監査とターゲットアーキテクチャ
- クラウド移行とdbtパイプライン
- 効率化とドキュメント作成
原則
堅牢で自社完結型のデータ基盤
01ソース
- ウェブ解析
- CRM
- メディアレギー
- Eコマース
現在お使いのツール
02インジェスト
- APIコネクタ
- スケジュールされたエクスポート
- オーケストレーション
プロバイダーによる運用
03倉庫
ClickHouse
- 生データ
- モデル化されたテーブル
プロバイダーによる運用
04トランスフォーメーション
dbt
- バージョン管理されたSQLモデル
- テストとドキュメント
お客様のチームが運用
05レポーティング
- クロス集計ダッシュボード
- 共有KPI
プロバイダーによる運用
ツール例：スタックは貴社の状況、制約、ライセンスに応じて選択します。
運用モード
運用はほぼ不要で、dbtモデルはそのまま維持されます
各データソースはdbtでモデリングされたオープンソースのデータウェアハウスに統合され、データを横断的に分析するダッシュボードに活用されます。どの運用形態を選んでも基盤は変わりません。
- Brique opérée par vos équipes
- Brique opérée par le fournisseur
- Socle commun : entrepôt et modèles dbt
ステップ 01 : 監査
既存のレガシー環境、データ量、技術的制約についての包括的な現状診断の実施。
- レガシーの現状把握
- 技術的制約とボリューム
- 既存フローのマッピング
- 特定された技術的負債とリスク
ステップ 02 : アーキテクチャ
目標スキーマの定義が確定し、ソブリンスタック（Google Cloud Platform、dbt）を選定済みです。
- ターゲットスキーマの検証完了
- スタックの選定（Google Cloud Platform、dbt）
- ターゲットデータモデル
- 定義されたセキュリティとアクセス権
ステップ 03 : 移行
データ履歴の安全な引き継ぎとdbtパイプラインのモデリング。
- データ履歴の引き継ぎ
- モデル化されたdbtパイプライン
- 同一範囲でのレシート
- 中断のない切り替え
ステップ 04 : 産業化
自動テスト、継続的デプロイ(CI/CD)の導入、およびデータフローのオーケストレーション。
- テストとCI/CDが整備済み
- フローのオーケストレーション
- エラー処理とリトライ
- コスト最適化
ステップ 05 : 移行
包括的なドキュメント、データリネージュ、チームへのトレーニングにより、完全な自律性を保証します。
- ドキュメントとリネージ
- チームへのトレーニング
- 運用ガイド（runbook）
- 段階的な引き継ぎ
成果物
得られるもの
目標アーキテクチャ
文書化され検証済み。
dbtパイプライン
検証済み・バージョン管理されたテンプレート。
プラットフォームの移行完了
クラウド上で稼働。
ドキュメント＆リネージ
チームへの引き継ぎ。
対象者
このオファーは誰向けですか？
活用ツール
- GCP
- BigQuery
- dbt
- Airflow
- ClickHouse
- Snowflake
- レガシーデータが脆弱、またはクラウド移行中の企業
- 背景:既存プロバイダーからの移行、主権確保
- スポンサー:Head of Data、DSI、Data Engineerリード
さらに詳しく
本サービスに関連する専門家による記事。
DMA(デジタル市場法):知っておくべきすべてのこと!
2018年のRGPD導入後、2024年春のDigital Markets Act(デジタル市場法)の到来に備える時が来ました
ベイジアン vs 頻度論：A/Bテストにはどちらの手法を選ぶべきか？
A/B testsを最適化するために、ベイズ統計と頻度論統計の違いをようやく理解する。
定性分析と定量分析、どちらを選ぶべきか？
量的分析か質的分析か？この2つの分析を活用してUXを改善し、CRO戦略を強化しましょう！
ファーストパーティ収集戦略を改善すべき理由とその方法とは?
本ウェビナーでは、エクスペリエンス改善アプローチにおけるファーストパーティデータの重要な役割について探ります
