OTSUMU KNOWLEDGE

データ基盤.

知ることを、事業を動かす力へ。
検証・開発・運用の現場で使える知識を集めました。

9件のナレッジ

BigQueryとは、Google Cloudが提供するデータウェアハウスで、大量のデータをSQLで高速に集計・分析できるサービスです。特徴、GA4やBIツールとの連携、費用が決まる仕組みと注意点…

データクレンジングとは、重複・表記揺れ・欠損・誤りを見つけて修正し、データを分析や業務に使える状態に整える作業です。主な処理の種類、進め方、注意点を解説します。

データガバナンスとは、社内のデータを正しく安全に活用するためのルール・役割・管理の仕組みのことです。構成要素、中小規模の組織での始め方、よくある誤解を解説します。

データレイクとは、構造化データだけでなくログや画像、文書なども含めた多様なデータを、元の形のまま大量に保管しておく場所のことです。DWHとの違い、使いどころ、データスワンプ…

データマートとは、DWHなどに集めたデータから、特定の部署や目的に必要な部分だけを切り出して整えた分析用データです。DWHとの違い、設計の考え方、使い方を解説します。

データパイプラインとは、データの取得・加工・保存・配信までを自動でつなぐ一連の処理の流れです。構成要素、ETLとの関係、事業データ活用での作り方と注意点を解説します。

DWH（データウェアハウス）とは、複数のシステムからデータを集め、分析しやすい形に整理して蓄積する分析専用のデータベースです。データベースやデータレイクとの違い、構成、導入…

ETL・ELTとは、複数のシステムからデータを抽出し、変換して分析用の保存先へ取り込む処理の方式です。両者の違い、選び方、事業データ集約での使い方を解説します。

CDPとは、Webやアプリ、店舗、CRMなどに散らばる顧客データを個人単位で統合し、分析や施策に使えるようにする仕組みです。DMPやCRMとの違い、導入判断のポイントを解説します。

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