SOLUTION 04

散在したデータを1つの基盤に集め、
数字で判断できる会社にする

Snowflake・BigQuery・Treasure Dataといったデータ基盤(DWH)の選定から、基幹・SaaS・広告・POSに散らばったデータをETL/ELTで集約し、dbtで指標を統一、Looker等でダッシュボードにする流れまでを支援します。特定のツールを売る立場ではなく、データ量・利用部門・既存のクラウドやコスト構造を踏まえて、無理のない構成を一緒に決めます。作って終わりにせず、社内で運用・拡張できる状態まで見据えて伴走します。

SnowflakeBigQueryTreasure DatadbtLookertrocco / Fivetran

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散在したデータを統合し、経営やチームが毎日見るダッシュボードに落とし込みます。

Overview

データ活用の全体像

お客様のデータや業務が、どう流れて形になるかの全体像です。

散在するデータ基幹 / SaaS / 広告 / POS

収集・連携ETL/ELT (trocco・Fivetran)

データ基盤(DWH)Snowflake / BigQuery

指標の整備dbtで変換・共通化

可視化・意思決定Looker等でKPI閲覧

Challenges

こんなお悩みに

Snowflakeか BigQueryか、どれが合うか判断できない課金モデル(ウェアハウス課金かクエリ課金か)や既存クラウド、利用部門の規模で最適解が変わり、社内だけでは選びきれない。

データは貯めたが、指標がバラバラで信用されない同じ『売上』『稼働率』でも集計ロジックが人により違い、数字が信用されず結局Excelに戻ってしまう。

レポートが特定の人の手作業に張り付いている月次資料の更新が属人化し、その人が休むと数字が止まる。作業時間もかさむ。

ダッシュボードを入れたが誰も見ていない現場が知りたい粒度になっておらず、BIツールを導入しても定着せず放置されている。

Before / After

導入で、こう変わります

Before

部署ごとにExcelで集計し、同じKPIでも数字が食い違う
データが基幹・SaaS・広告に散り、突合に毎回何日もかかる
レポート作成が特定の担当者の手作業に依存している

After

指標の定義を基盤側で統一し、どの部署も同じ数字を見る
各システムのデータが自動でDWHに集まり、突合の手間が消える
ダッシュボードが自動更新され、担当者不在でも数字が見られる

What we do

提供内容

必要な工程だけ切り出してのご依頼も可能です。

データ基盤(DWH)の選定と構築

データ量・利用部門・コスト感を踏まえ、Snowflake / BigQuery / Treasure Data等から合う基盤を選び、初期構成を組みます。

現状のデータソースと利用シーンの棚卸し
課金モデル(秒課金/スキャン課金/年間プロファイル課金)と運用コストの試算比較
権限・ロール設計と監査ログ、個人情報の取り扱いルール整備

データ連携(ETL/ELT)の整備

基幹・SaaS・広告・POSなど散在するデータを、trocco・Fivetran等で自動的にDWHへ集める仕組みをつくります。

接続対象のコネクタ選定と設計
増分更新・実行スケジュールの設定
連携失敗時の検知と通知の仕組み

指標の統一とデータ整備(dbt)

dbtで変換ロジックを一元管理し、『売上』『稼働率』等の定義を全社で揃えます。テストで品質も担保します。

共通指標(メトリクス)の定義整理
dbtモデルとデータ品質テストの構築
変更履歴とドキュメントの整備

BI可視化・データ活用の発展

Looker等で現場が使うダッシュボードを整え、さらに基盤から業務SaaSへの書き戻し(リバースETL)やAI/MCP連携まで、見るだけで終わらない活用を設計します。

KPIダッシュボードの設計と部門別・権限別の閲覧設計
リバースETLで整えた指標をSalesforce/HubSpot等へ書き戻し
MCP経由でAIから基盤のデータを安全に問い合わせる発展

Features

データ分析でできること（主な機能）

散らばったデータを統合し、経営やチームが毎日見られる形へ。代表的な活用を画面でご紹介します。

データ統合基盤

会計・SFA・スプレッドシート・基幹DBなどに散らばったデータを、統合・名寄せして全社の正となる数字にします。

KPIモニタリング

売上・受注率などの主要指標を常時モニタリング。しきい値を割った変化はアラートで知らせます。

予実管理

部門別の予算と実績を並べて達成率を可視化。予算超過・未達をひと目で把握し、打ち手につなげます。

セグメント分析

顧客を優良・一般・休眠などに分け、構成比や客単価を分析。伸びしろのある層を見つけます。

レポート自動配信

毎朝、最新データのダッシュボードとPDF要約を経営・各部門へ自動配信。集計と共有の手間をなくします。

Selection

ソフトの選び分け

「どれが自社に合うか」を、規模・体制・既存システムから中立の立場でご提案します。

Snowflake部門別にコストを明確に分けたい、複数クラウドをまたぐ会社に向く

BigQueryGA4など Google系データが中心で、まず手軽に始めたい会社に向く

Treasure Data顧客データの統合(CDP)や One to Oneのマーケが主目的の会社に向く

Compare

Snowflake / BigQuery / Treasure Data の比較・選び分け

中立の立場で、優劣でなく適合条件で整理します。価格は2026年時点の目安で最新は要確認です。

	課金モデル	Google系連携	スケール・同時実行	始めやすさ	向くケース
Snowflake	計算資源の秒課金(クレジット制。60秒最低・エディションで単価が変わる)	各クラウド上で稼働し特定ベンダーに寄らない中立性が強み	ウェアハウスを用途別に分けて同時実行を独立させやすくスケールしやすい	初期設計と権限設計が要り、やや立ち上げに手間	部門別にコストを分けたい/複数クラウドをまたぐ中〜大規模
BigQuery	オンデマンドはスキャン量課金(目安$6.25/TiB・月1TiB無料枠あり)、Editionsはスロット課金も選べる	GA4・Google広告などGoogle系と親和性が高くネイティブ連携	サーバーレスで自動スケール、事前のサイズ設計が要らない	無料枠(月1TiB・ストレージ10GB)で小さく始めやすい	GA4中心/Googleエコシステムでまず手軽に始めたい
Treasure Data	顧客プロファイル数・行動イベント量ベースの年間ライセンス(2025年に『No Compute』課金を発表)	各種広告・SaaSとのコネクタは豊富だがGoogle系専用ではない	大量の顧客プロファイル統合・アクティベーション用途に最適化	年間契約前提で最低コミットがあり、スモールスタートには不向き	顧客データ統合(CDP)やOne to Oneマーケが主目的

製品別の導入支援

特定の製品を検討中の方へ

お使いの・ご検討中の製品ごとに、より具体的な導入支援ページもあります。

LPSnowflake 導入支援Snowflakeでの分析基盤構築

LPGoogle BigQuery 導入支援BigQueryでの分析基盤構築

How we work

支援の受け方

フル委託から、一部だけ・伴走まで。体制と予算に合わせて選べます。

SPOT

一部だけ依頼

特定の工程だけをスポットで。小さく始めたい場合に。

TEAM-UP

伴走支援

社内メンバーと一緒に手を動かし、進め方ごと引き継ぎ。

FULL

フル委託

要件整理から構築・運用まで一括で。立ち上げを任せたい場合に。

Tools

対象ツール・技術

SnowflakeクラウドDWH / 部門別のコスト分離が明快

BigQueryクラウドDWH / GA4・Google系と相性良好

Treasure DataCDP寄りの基盤 / 顧客データ統合に強い

dbtデータ変換・指標定義の一元管理

trocco / FivetranETL/ELT / データ収集の自動化

LookerBI / 指標定義を持つダッシュボード

リバースETL(Hightouch / Census等)基盤の指標を業務SaaSへ書き戻す

Use scenes

活用シーン

多店舗・小売｜店舗横断で売上と在庫を1画面で見たい各店舗のPOSと在庫データをDWHに集約し、店舗別・商品別に日次で追える形にしたい場面。

SaaS・EC事業｜広告費とLTVを突き合わせて投資判断したい広告・決済・CRMのデータを統合し、獲得チャネル別のLTVやCACを見て予算配分を決めたい場面。

製造・多拠点｜拠点ごとにバラバラの実績を全社で揃えたい拠点ごとに別システムで管理された生産・稼働データを共通の指標で並べて比較したい場面。

Case

導入イメージ・支援事例

ご相談の多い課題を、代表的なケースとしてご紹介します。

多店舗の小売・飲食｜従業員50〜150名規模

課題

店舗ごとにPOSや在庫を別々に管理し、全社の売上・在庫を見るのに数日かかっていた。

打ち手

各店舗のPOS・在庫データをETLでDWHに集約し、dbtで店舗別・商品別の指標を統一。Looker等で日次ダッシュボードを整備した。

変化

手作業の集計が減り、店舗横断の数字を日次で追える形に整った。

BigQuerydbtLooker

SaaS・EC事業｜従業員30〜80名規模

課題

広告・決済・CRMがバラバラで、チャネル別のLTVやCACを出すたびに手集計していた。

打ち手

各SaaSのデータをELTで基盤に集め、獲得チャネル別のLTV/CACを共通指標として整備。予算配分を見るダッシュボードを用意した。

変化

投資判断に使う数字を同じ定義で継続的に見られるようになった。

Snowflaketroccodbt

製造・多拠点｜従業員100〜300名規模

課題

拠点ごとに別システムで実績を管理し、全社共通の指標で比較できなかった。

打ち手

拠点の生産・稼働データを基盤に統合し、指標の定義を揃えて拠点横断で並べられるようにした。監視と更新手順も整備した。

変化

拠点間の比較が同じ土俵ででき、社内で運用を継続できる形になった。

Snowflakedbtデータ品質テスト

※ 実在の顧客名を伏せた、ご相談の多い課題をもとにした代表的な支援パターンです。数値による成果保証ではありません。

Checklist

選定・導入前のチェックポイント

着手前に整理しておくほど、後の手戻りが減ります。

何を数字で判断したいかが決まっているか『貯めること』が目的化すると使われない基盤になる。先に見たいKPIと意思決定の場面を決めておくと構成がぶれない。

データ量と更新頻度の見込み扱う行数や日次・リアルタイムなど更新頻度で、適したDWHや課金モデル、連携方式が変わる。

利用する部門と権限の範囲誰がどの粒度まで見るかで、ダッシュボード設計と権限・コストの分け方が決まる。

既存クラウドと運用体制AWS/GCPどちらを使っているか、社内に扱える人がいるかで、無理のない選択肢が絞られる。

個人情報の有無とガバナンス要件個人情報や機微データを扱うなら、権限・監査ログ・マスキングの要件を先に固めておく。後から権限を張り直すと手戻りが大きい。

Why us

選ばれる理由

課金モデルの違いから逆算して基盤を選ぶ

Snowflakeは計算時間の秒課金、BigQueryはクエリのスキャン量課金、Treasure Dataは顧客プロファイル数ベースの年間課金と、料金の構造が根本的に違う。利用の仕方(重い定期バッチか/軽いアドホックか/顧客統合か)から、どの課金モデルが安く済むかを試算して選ぶ。

dbtで指標を一元管理し、テストで数字を信用できる状態にする

『売上』『稼働率』の集計ロジックをdbtに集約し、変更履歴とデータ品質テストを付ける。画面ごとに定義がずれて数字が信用されない、という最もよくある失敗を構造的に防ぐ。

権限・監査ログ・個人情報の扱いを最初から設計する

誰がどの粒度まで見られるかをロールで分け、閲覧・変更の監査ログを残し、個人情報を含むテーブルはマスキングやアクセス分離を行う。後から権限を張り直す手戻りを避け、ガバナンスを効かせたまま全社展開できる。

『見るだけ』で終わらせずデータを動かすところまで設計する

整えた指標をリバースETL(Hightouch・Census等)で業務SaaSへ書き戻したり、MCP経由でAIから基盤へ安全に問い合わせたりする発展まで見据える。ダッシュボードを眺めるだけの基盤にしない。

自社に合うか、まず相談してみませんか。

中立の立場でのセカンドオピニオンや、資料だけのご請求も歓迎です。導入前提は不要です。

30分の無料相談資料をダウンロード

Process

導入の流れ

まずは30分の無料相談から。現状整理からご一緒します。

現状把握とゴール設定

既存のデータソースと『何を数字で判断したいか』を洗い出し、優先順位を決めます。

基盤・ツールの選定

データ量とコスト、利用部門を踏まえてDWHと連携ツールを選び、構成を固めます。

連携と基盤の構築

各システムからDWHへの自動連携を組み、データが集まる状態をつくります。

指標整備とダッシュボード

dbtで指標を統一し、現場が使うダッシュボードを作成・検証します。

運用と内製化の引き継ぎ

更新手順やデータ品質チェックを整え、社内で運用・拡張できる形に引き継ぎます。

Pitfalls

よくある失敗・注意点

指標定義を決めずにダッシュボードを量産する『売上』の定義が画面ごとに違い、数字が信用されず結局Excelに戻ってしまう。先に共通指標を決めるのが要。

クエリ課金の想定が甘くコストが膨らむBigQuery等はスキャン量で課金されるため、無防備なダッシュボード自動更新で費用が跳ねることがある。

連携の失敗検知を作らず、気づけばデータが古いETL/ELTが止まっても通知がなく、誤ったまま数字を見続けるリスクがある。監視は最初から入れる。

内製化を考えず作り込みすぎて属人化する外部だけが触れる複雑な作りにすると、運用が回らず放置される。引き継ぎ前提の設計が必要。

権限・監査を後回しにして個人情報が広く見える状態にする全員が全テーブルを見られる作りのまま進めると、個人情報の露出や監査対応で行き詰まる。ロール設計・監査ログ・マスキングは基盤構築と同時に組み込む。

Pricing

料金の考え方

料金は、支援範囲・対象システム・データ量によって変わります。まずは無料相談でスコープを整理します。

スポット

特定工程のみ。小さく始めたい場合の単発支援。

プロジェクト

設計から構築までを一括で。

継続支援

運用・改善・内製化伴走を月次で。

※ いずれも個別見積。無理な導入はおすすめしません。現状整理だけのご相談も歓迎です。

料金が変わる主な要因

接続するデータソースの数と種類(基幹・SaaS・広告・POS等、コネクタの有無で工数が変わる)
扱うデータ量と更新頻度(日次バッチかリアルタイムか、行数の規模)
選ぶDWHの課金モデル(Snowflakeの秒課金/BigQueryのスキャン量課金/Treasure Dataの年間プロファイル課金)
統一する指標の数とロジックの複雑さ(dbtで整えるモデルの規模)
権限・監査・個人情報対応など求めるガバナンスの水準
内製化の度合い(ダッシュボード数、引き継ぎ・教育の範囲)
初期構築の期間は小さく1テーマで始める場合で2〜4か月が目安。対象部門やデータソースが多いほど延び、要件次第で変わります

IT導入補助金などデータ活用に関する支援制度の対象になる場合があります。要件は年度や事業内容で変わるため、個別に確認しながら進めます。

FAQ

よくあるご質問

どのツールの販売代理店ですか？

特定製品の販売代理店ではありません。中立の立場で、データ量やコスト・既存環境に合う基盤を一緒に選びます。合わないと判断すれば無理に勧めません。

SnowflakeとBigQueryはどちらが良いですか？

一概には言えません。課金モデルや既存のクラウド、GA4など既存データとの相性で変わります。現状を伺ったうえで、それぞれの向き不向きを整理してご提案します。

小さく始めて後から広げられますか？

可能です。まず1つの部門やテーマに絞って基盤とダッシュボードを立ち上げ、効果を見ながら対象を広げる進め方をよく取ります。

既存のExcel運用は活かせますか？

活かせます。Excelでの集計ロジックを整理して基盤側に移すことが多く、現場の見慣れた指標を保ったまま自動化を目指します。

作った後、自社で運用できますか？

運用・拡張まで見据えて設計し、更新手順やドキュメントを整えて引き継ぎます。内製化を望む場合は、社内メンバーが扱えるよう伴走します。

個人情報や機密データのガバナンスはどう担保しますか？

誰がどのデータをどの粒度まで見られるかをロール単位で設計し、閲覧・変更の監査ログを残せる形にします。個人情報を含むテーブルはマスキングやアクセス制限を分けるなど、基盤側で扱いのルールを整えたうえで進めます。

集めたデータを業務システムに戻すことはできますか？

できます。基盤側で整えたスコアやセグメント等の指標を、リバースETL(Hightouch・Census等)でSalesforceやHubSpotといった業務SaaSへ書き戻す構成も設計します。将来的にMCP経由でAIから基盤へ安全に問い合わせる発展も見据えられます。

まずは30分の無料相談から

現状整理やセカンドオピニオンだけでも歓迎です。導入を前提としないご相談から承ります。

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