データ分析・BI
データ分析・BIを、Aurantが自治体担当者向けに体系化したガイド。ホーム サービス データ分析・BI SERVICE データ分析・BI Looker Studio / BigQuery / Tableau Looker Studio・Tableau・BigQueryを活用したBIダッシュボード構
SERVICE
データ分析・BI
Looker Studio / BigQuery / Tableau
Looker Studio・Tableau・BigQueryを活用したBIダッシュボード構築から、データウェアハウス設計・KPI設計・分析自動化まで対応。「データはあるが使えていない」状態を解消します。
- Looker Studio（旧Datastudio）構築
- BigQuery・データウェアハウス設計
- Tableau・Power BI導入
- KPI設計・指標体系整理
- スプレッドシートからの移行
- CRM・会計データとの統合
RESULT
データ分析・BI導入による成果イメージ
BigQuery
Tableau
Power BI
dbt
Spreadsheet
サービス概要
データ分析・BIは、Looker Studio・Tableau・BigQueryを活用したBIダッシュボードの設計・構築から、データウェアハウス整備・KPI設計・レポート自動化まで対応するサービスです。散在するデータを統合し、経営層・現場担当者が毎朝チェックできるダッシュボードを構築します。
解決できる課題
- 売上・KPIのレポートをExcelで手作業で作っており、毎月数日かかっている
- Salesforceやkintoneにデータがあるのにグラフ化・分析ができていない
- 経営会議の資料をまとめるのに時間がかかり、議論より集計に時間を使っている
- 各部門のデータがバラバラで全社のKPIが見えない
- Looker StudioやTableauを試したが、使いこなせていない
提供価値
1. KPI設計・指標体系の整理
何を測れば経営判断に役立つかを整理し、KPIツリー・指標定義を設計。「何のために何を可視化するか」から始めます。
2. BIダッシュボード構築
Looker Studio・Tableau・Power BIを使い、経営ダッシュボード・営業進捗ボード・マーケティングレポートなどを構築。自動更新・権限設定まで対応します。
3. データ基盤・DWH設計
BigQuery・Snowflakeを使ったデータウェアハウスの設計・構築、dbtによるデータ変換パイプラインの整備まで対応。スケーラブルなデータ基盤を構築します。
4. 分析自動化・アラート設定
閾値を下回ったらSlack通知、月次レポートを自動生成するなど、「見に行かなくても分かる」仕組みを構築します。
データ統合・ETL／ELT・iPaaS基盤の構築
BIダッシュボードの精度は、その前段にある「データをどう集めるか」で決まります。Salesforce・kintone・freee・広告媒体・基幹システムなどに散らばったデータを、ETL／ELT・iPaaSで統合し、BigQuery・Snowflakeへ集約するところから設計します。「ツールは入れたが、結局Excelで手作業マージしている」という状態を解消するパートです。
| アプローチ | 特徴 | 向いているケース |
|---|---|---|
| ETL（trocco・Fivetran など） | 変換してから格納。GUIでコネクタを量産でき、接続の保守が比較的容易 | コネクタが揃っており、まず早く統合したい |
| ELT（dbt ＋ BigQuery／Snowflake） | 格納してからSQLで変換。変換ロジックをコードで管理でき再現性が高い | 変換が複雑・履歴や品質管理を重視したい |
| iPaaS（Workato・Zapier など） | アプリ間連携・業務自動化が主。リアルタイム処理や通知に強い | SaaS間のワークフロー自動化・即時連携 |
| 手組みスクリプト | 自由度は高い一方、属人化・保守コストが膨らみやすい | 特殊要件や小規模・一時的な連携 |
選定の考え方は ETLとELTの選び方、ツール比較は 主要ETLツールの比較、iPaaSは Workato導入でつまずきやすい点、基盤のコストは Snowflakeのコスト最適化 で詳しく解説しています。
CDP（顧客データ基盤）の構築・活用
「会員・購買・行動・広告のデータがチャネルごとに分かれていて、一人の顧客として見られない」——そんな課題には、CDP（顧客データ基盤）でデータを統合します。統合した顧客データは、MA・広告配信・BIダッシュボードへ渡し、One to Oneの施策や解約予兆の可視化につなげられます。
| CDP | 特徴 | 向いているケース |
|---|---|---|
| KARTE | Web接客・行動データの可視化と施策実行に強い国産CDP | EC・Webサービスの顧客体験を最適化したい |
| Treasure Data | 大規模なデータ統合に対応するエンタープライズ向け基盤 | 複数チャネル・大量データを横断で分析したい |
| Salesforce Data Cloud | Salesforceと密に連携し、営業・MA・分析を一気通貫で扱える | Salesforce中心に顧客データを束ねたい |
近年は CDPをClaude（MCP）から扱う 構成も登場しています。ツール別では KARTE活用の進め方、Treasure Data導入の勘所 もあわせてご覧ください。Salesforce・kintoneとのデータ連携は 連携ツールの選び方 で整理しています。
料金・費用感
| サービス | 費用の目安 | 備考 |
|---|---|---|
| BIダッシュボード構築 | 20万円〜 | 画面数・データソース数による |
| データ基盤（BigQuery）構築 | 50万円〜 | データ量・連携数による |
| KPI設計・レポート設計 | 15万円〜 | 対象部門・指標数による |
| 継続分析サポート | 月額10万円〜 | 改善・追加画面含む |
導入の流れ
- 無料ヒアリング（1週間）：現状のデータ・ツール環境・可視化したいKPIの整理
- 設計・提案（1〜2週間）：KPI設計・ダッシュボード構成・データ接続計画
- 構築・テスト（3〜8週間）：ダッシュボード構築・データ接続・検証
- 本番稼働・継続改善：月次レビューと追加画面・指標対応
よくあるご質問
Looker Studioは無料で始められGoogleツールとの連携が強く、中小企業の最初のBIに向いています。TableauはビジュアルとインタラクティブなドリルダウンでBI専任担当者がいる企業に向いています。用途に合わせてご提案します。
データが自動更新される、複数人が同時に閲覧できる、ドリルダウン・フィルタリングが直感的にできる、共有URLで誰でも最新レポートを見られる——などのメリットがあります。
はい、問題ありません。要件ヒアリングからKPI設計・構築・研修まで弊社が対応します。導入後もSlack・メールでのサポートを継続して提供します。
まずはお気軽にご相談ください
貴社のデータ課題をヒアリングし、最適なBI・分析環境をご提案いたします。
データ分析・BI導入で解決する5つの課題
BIツールを入れること自体は難しくありません。難しいのは「経営判断に使われるダッシュボードに育てること」と「データ品質を維持し続けること」です。多くの企業がツール選定で時間を使い、データ基盤設計とKPI設計で詰まります。
データがシステムごとに分断
SFA・会計・MA・基幹のデータが別々で、横断分析ができない。Excelでつなぐ作業が月数十時間。
Excelダッシュボードが属人化
特定の担当者しか作れない・更新できない。退職で完全停止のリスク。
KPI測定が翌月になる
月次集計の手作業が多く、改善アクションが2ヶ月遅れになる。
データ品質に信頼がない
重複・抜け漏れ・表記揺れで、出た数字を経営層が信用しない。
AI活用の基盤が整っていない
LLMやAgentに食わせるためのきれいなデータが揃っていない。
主要BI・DWH 7製品の比較
BIとDWHはセットで選ぶのが定石です。日本企業で実際に検討候補に上がる主要製品を比較します。
| 製品 | カテゴリ | 料金感 | 強み | 弱み |
|---|---|---|---|---|
| Tableau | BI | $15〜$75/user/月 | 表現力、コミュニティ、Salesforce連携 | 料金高、学習コスト |
| Looker Studio | BI | 無料〜（Pro $9/user/月） | 無料で始められる、Google製品連携 | 大規模・複雑ダッシュは苦手 |
| Looker | BI | $50,000〜/年 | LookML・セマンティックレイヤー、開発者向け | 料金高、エンジニアリング前提 |
| Power BI | BI | $10〜$20/user/月 | M365連携、Copilot統合、コスパ | Mac非対応、複雑ダッシュは限界 |
| Snowflake | DWH | 従量課金（$2〜/credit） | 業界標準、Cortex AI、共有機能 | 運用最適化スキル必要 |
| BigQuery | DWH | $5/TB スキャン | サーバレス、GA4連携、ML統合 | クエリ最適化のコツ要 |
| Databricks | Lakehouse | 従量課金 | ML/AI統合、データレイクハウス | SMBには過剰 |
業種別の導入パターン
製造業
生産・品質・受注・在庫の統合ダッシュボード、IoTデータとの結合、OEE可視化、需要予測。
小売・EC
POSとEC統合、顧客LTV、商品別収益分析、Reverse ETLでパーソナライズ。
金融
リスク管理、ALM、顧客セグメンテーション、AML分析。
BtoB SaaS
ARR/MRR、Churn率、ヘルススコア、プロダクト利用分析、ファネル解析。
自治体
予実管理BIダッシュボード、住民データ分析、補助金活用追跡、KPI共有。
Aurantの導入支援プロセス（5ステップ）
KPI・データ要件定義（2〜4週間）
経営/事業のKPIツリー策定、必要データソース棚卸し、ダッシュボード優先順位付け。
データ基盤設計（4〜6週間）
DWH選定、データモデリング、dbt等の変換層設計、データ品質ルール定義。
ETL/ELT実装（2〜4ヶ月）
Fivetran/Airbyte/troccoでのデータ収集、dbtでの変換、テスト整備。
ダッシュボード構築・運用化（2〜3ヶ月）
BIでのダッシュボード実装、ユーザートレーニング、運用ルール整備。
AI/ML活用・継続改善（継続）
Cortex Analyst/BigQuery ML/Looker Conversational等のAI機能活用、定期チューニング。
よくあるご質問
BIツールはどれから選ぶべきですか？
既にGoogle環境ならLooker Studio無料版、M365中心ならPower BI、表現力重視ならTableau、エンジニア組織が強いならLookerが定石です。
DWHはSnowflakeとBigQueryどちらが良いですか？
GA4・Google広告データが中心ならBigQuery、Salesforce・Oracleなど多様なソースの統合ならSnowflakeが向きます。コスト構造も異なるので試算が必要です。
データクレンジングはどこから始めますか？
重複・主キー設計・正規化からです。dbt testで継続監視する仕組みを最初に作っておくと品質が長持ちします。
Excelダッシュボードからの移行は可能ですか？
可能ですが、Excel数式の業務ロジックを言語化する工程が必要です。
Cortex AnalystやLooker Conversational等のAI機能は実用できますか？
数字の問合せ（『先月の売上は？』等）は実用レベルです。複雑な分析依頼はまだ人間の介入が必要なケースがあります。
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