データ基盤 / サービス

データエンジニアリング

収集・クレンジング・加工・格納を一つのルールで定義しておくため、誰がいつ抽出しても同じ値が得られます。

  • パイプライン
  • 工程別の作業
  • SQL Dictionary
  • 自動化
  • カタログ

専任エンジニアがいなくても、決まった基準でデータが蓄積されます

データは、集めることよりも同じ基準で維持することのほうが困難です。媒体、サイト、受注システムがそれぞれの形式で値を出力するため、ルールを決めておかないと、表を作るたびに数字が変わってしまいます。

BizSpringは、収集から格納までのルールをコードとして設計し、スケジュールに沿って実行します。ご担当者がSQLを直接書いたりパイプラインを管理したりしなくても、必要な条件でデータを抽出し、分析や施策にそのままご利用いただけます。

データエンジニアリングが解決する課題

表ごとに変わる数字

ソースごとに指標名や集計時点が異なります。クレンジングと標準化のルールをコードで固定しておけば、誰がいつ抽出しても同じ値になります。

人が手作業でつなぐ工程

ダウンロードと貼り付けが一か所でも残ると、そこで遅延やミスが生じます。収集・格納・更新をスケジュールに従って自動実行すれば、人手を介さずに済みます。

アナリストに集中する質問

条件を変えるたびにSQLを新しく書く必要があると、現場の質問が順番待ちになります。よく使う条件を事前に定義しておけば、マーケター自身が照会・抽出できます。

収集から活用までを一つの流れでつなぎます

ソースから始まり活用まで続く流れの全体を、一貫したパイプラインとして設計します。各工程のルールはコードで管理し、格納と更新はスケジュールに合わせて自動で実行します。

工程別に行う作業

工程ごとに定める基準と成果物が異なります。導入範囲を決める際は、どの工程までをお任せいただくかをこの基準で区分します。

01

収集

広告プラットフォーム、Web解析、CRM・CDP、ECプラットフォームからデータを取得します。公式APIで自動収集し、リアルタイムとバッチを併用して、差分収集と全件収集の基準をあらかじめ定めます。

02

クレンジングと標準化

重複を排除し、欠損や外れ値を処理して形式を揃えます。品質指標を定義して監視し、検証ルールとエラー処理の手順もあわせて設けます。

03

変換と格納

ビジネスルールに従って集計・計算・フィールド追加を行います。分析用のデータマートを設計し、ディメンションテーブルとファクトテーブルに分けてデータウェアハウスに格納します。

04

保管とガバナンス

保存構造とバックアップ、復旧の方針を設計します。メタデータを整理してカタログ化し、アクセス権限を分けて管理します。

SQLを書かずに、必要な条件で抽出

SQL Dictionaryは、よく使う照会条件をあらかじめ定義しておき、画面で選ぶだけで使えるようにしたツールです。アナリストを介さずに、マーケター自身がセグメントを作成して結果を確認できます。

  • BigQueryのクエリを項目として整理してあるため、SQLをご存じなくても、選択と入力だけでセグメントを作成・照会できます。
  • クエリの性能を事前に調整してあるので、条件が複雑でも照会や抽出が滞りません。
  • 作成したオーディエンスは、広告キャンペーンで使えるよう広告媒体へ送信します。

ルールをコードで定義し、スケジュールどおりに実行

標準化とクレンジングのルールをコードで実装しておけば、担当者が替わっても同じ基準が保たれます。格納と更新はスケジュールで自動実行されるため、別途の手作業は不要です。

ルールのコード化

収集したデータに適用する標準化とクレンジングのルールをコードで実装し、一貫して維持します。

集計の自動化

ビジネスルールに基づく集計・計算・フィールド追加の作業を自動で行います。

格納スケジュール管理

保存と更新の作業をスケジュールとして登録し、決まった時刻に実行します。

ETLツールとの連携

すでにご利用中のETLツールやデータ統合ソリューションがあれば、そのツールと連携して構成します。

何がどこにあるかを一覧で記録

データを匿名化しておくと、個人を特定せずに、AIをパーソナライズに活用するための基盤が整います。その基盤となるのが、データカタログとデータセット、そしてクラウドと既存環境をまたぐ処理パイプラインです。

  • メタデータを集めて整理し、カタログの構造を設計します。
  • 分析の目的に合わせてデータセットを設計します。
  • ETLとデータパイプラインを設計し、二つの環境をつなぎます。

現場の質問に合わせて、活用方法を一緒に設計

BizSpringは、データエンジニアリングと各ソリューションをあわせて活用し、蓄積されたデータが実際の業務上の問いに答えられるよう構成します。どのような問いの答えを得たいかをお知らせいただければ、必要な工程と範囲を整理してご提案します。料金・導入条件はお問い合わせください。

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