データ基盤を「Excel依存から救う」最初の一歩
「Excelで月次集計を朝8時から作り始める」を過去にする、最も小さく始める方法。最初の3週間で何をやるかを実例で。
DWH選定で迷わない3軸：コスト・運用・採用
BigQuery / Snowflake / Redshift。「結局どれがいいの？」を現実的な3つの軸で判断する基準を共有します。
dbt 導入時に最初の3週間でやるべきこと
dbt は「気軽に使える」ツールではない、と私たちは思っています。最初の3週間で型を作るかどうかで、3年後の運用負荷が決まります。
「夜中に止まるパイプライン」を撲滅する監視設計
アラート粒度・Runbook・SLO設計。夜中の障害対応を「人間がいなくても回る」状態に持っていくための設計図。
データカタログを「使われる」状態にする現実解
DataHub・Atlan・dbt docs。「カタログを入れたが誰も見ない」を防ぐための運用設計。
本番運用5年、チーム3人で回せる構成のために決めた7つのこと
5年継続のクライアント案件でたどり着いた、運用負荷を最小化する設計判断の集大成。SNS拡散狙いの代表記事。
bigquery のコストを「読める」状態にする運用
月のクエリ費用が気付いたら $1万ということ、ありませんか。コストを読み・抑え・予測する 3 階層の仕組み作りを実コード付きで。
セルフサービスBI：エンジニアが介在しない仕組み作り
「ダッシュボード作って」を毎日言われる現場から脱却。現場担当者が自分で作る・修正できる bi 環境の設計と運用。
データ品質：「テストが通る」だけでは不十分
dbt test を通すのは最低条件。本当のデータ品質は「現場が信用して使える」状態を作ること。Great Expectations と監視設計の 5 階層。
データチームの最適規模と役割分担
1 人で立ち上げ、3 人で運用、10 人で組織化。フェーズごとのデータチーム設計と、よくある失敗パターン。
本番停止しても1時間で復旧する設計
BigQuery / Snowflake / Redshift それぞれのバックアップ戦略と、実際に「全部消えた」状態から 1 時間で復元する Runbook。
DWH引っ越しを失敗しない3ヶ月計画
Redshift → bigquery、BigQuery → snowflake。年契約の更新タイミングで考えたい DWH 移行を、3 ヶ月で完遂する計画書。
べき等性 (Idempotency)：「同じ処理を 2 回実行しても結果が変わらない」を保証する
ジョブが失敗してリトライ → データが二重計上された。バッチが重複実行 → 売上が 2 倍に。データ基盤の悲劇の多くはべき等性の欠如が原因。Idempotency Key・MERGE・upsert・冪等な API 設計まで Python / SQL サンプル付き。
まずは、現状を聞かせてください。
要件が固まっていなくて大丈夫です。現状診断と方針提案までを無料でお手伝いします。