atarayo｜データ連携・管理システム事例
atarayoでは、データ連携と管理をするためのシステムを提供しています。様々なデータ形式・データの保管場所を柔軟に選択できるため、幅広いニーズに対応が可能です。
この記事では、atarayoのデータ連携・管理システムの事例を通じて、システムについて説明します。
目次
データ連携・管理システムの概要
データの保管場所
atarayoのデータ管理システムは、様々なデータ保管場所に対応しており、お客様のニーズに合わせて選択できます。以下はatarayoが対応するデータ保管場所の一部です。
ーGoogle Drive
Google Driveは、クラウドストレージとして広く使用されています。atarayoではGoogle Driveのようなクラウドドライブとシームレスに連携し、データを保管・管理できます。
ーGoogle Cloud Storage
Google Cloud Storageは、大規模なデータを安全に保存・アクセスできるクラウドプラットフォームです。atarayoではGoogle Cloud Storageとの統合をサポートし、高度なデータ管理を実現します。
ーGoogle BigQuery
BigQueryは、データ分析やクエリ処理に特化した高速でスケーラブルなGoogle Cloudのデータウェアハウスサービスです。atarayoではBigQueryとの連携により、データを分析し、可視化をすることが可能です。
ーGA4 (Google Analytics 4)
Google Analytics 4は、ウェブトラフィックやアプリの分析に使用されるツールであり、ビジネスに欠かせません。atarayoではGA4データの統合し、データ駆動の意思決定をサポートします。
データ連携のイメージ
atarayoで提供するデータ連携のイメージ図です。データ保管場所であるGoogle DriveなどからGoogleCloudFunctionsなどのデータ処理が可能なサービスへデータを送ります。処理されたデータは、別の保管場所へと保存され、分析や可視化が可能になります。
他のデータ形式や保管場所について
atarayoでは、上記で説明したデータ形式や保管場所以外にも、さまざまなデータ形式やデータ保管場所に対応できます。お客様の特定の要件に合わせて、連携・管理システムを提供いたしますので、データ形式やデータ保管場所に関するご相談や要望がある場合は、お気軽にお知らせください。
依頼から連携システム構築までの流れの例
1. ダッシュボードで見たいデータを整理・理解する
ダッシュボードを構築する前に、必要なデータを整理し、その内容を理解することが重要です。これには以下のステップが含まれます。
データの整理・理解のステップ
- ダッシュボードに必要なデータの洗い出し
- 最初のステップは、ダッシュボードに表示したいデータを洗い出すことです。どの情報がビジネスの意思決定に必要であり、ダッシュボード上でどのように可視化するかを決定します。これにより、必要な情報の焦点を合わせます。
- データの内容、フォーマット、品質、スキーマなどを調査
- 次に、洗い出したデータについての詳細な調査が行われます。データの内容を理解し、データのフォーマット、品質、スキーマなどに関する情報を収集します。データが適切に整形されているか、品質が高いかどうかを確認します。
2. データの収集
ダッシュボードに表示するデータを収集する段階です。これには以下のステップが含まれます。
データの収集ステップ
- データソースの特定
- まず、データを取得するための適切なデータソースを特定します。データソースは、最初に示したデータの保管場所をはじめとした、さまざまな形式で存在します。選択したデータソースは、ダッシュボードに必要なデータを提供できるかどうかを確認します。
- データソースから取得
- 特定したデータソースからデータを取得します。このプロセスでは、データの取得方法やツールの使用方法が決定され、データの取得の実行をします。データの取得は、定期的に行うことが多く、新しいデータが利用可能になるようにスケジュールしたりもします。
3. データのクレンジングと前処理
データの収集後、データのクレンジングと前処理が行われます。これには以下のステップが含まれます。
データのクレンジング・前処理ステップ
- 不要なデータの削除
- 収集したデータから不要な情報を削除します。不要なカラムや行を取り除き、データをスリム化します。これにより、ダッシュボードデータのクリーンさが確保されます。
- データ型を変換
- データの型が一貫していることを確認し、必要に応じてデータ型を変換します。例えば、日付データを正しい形式に変換するなどの処理が含まれます。
- セキュリティとプライバシーの対策
- データのセキュリティとプライバシーを確保するために必要な対策を実施します。アクセス制御、データ暗号化、個人情報の匿名化など、セキュリティに関する最善の実践が適用します。
4. データ連携の自動化
最後に、データ連携の自動化が行われます。これには以下のステップが含まれます。
データ連携自動化のステップ
- タイミングや頻度の設定
- データの取得とクレンジングプロセスを自動化するために、適切なタイミングと頻度を設定します。定期的なデータ更新が必要な場合、スケジュールを設定し、データを自動取得します。
- ダッシュボードツールに合わせた出力先の決定
- 最後に、収集されたデータをダッシュボードツールに合わせた形式で出力します。ダッシュボードにデータを統合するための適切なフォーマットを選択し、データを自動連携します。
これらのステップを順に実行することで、ダッシュボードで見たいデータを効果的に収集・クレンジングし、連携するシステムを構築します。
具体的な事例
ここまではatarayoが提供するデータ連携・管理システムの概要について説明してきました。ここからはこのシステムでどのようなシステムが構築できるのか具体的な事例を示していきます。
事例１：異なるデータ形式を統一して分析する
ー扱うデータ
CSV
Excel
SpreadSheet
ー流れ
- CloudSchedulerでCloudFunctionsを定期的に実行
- CloudFunctionsがDriveからデータを取得
- CloudFunctions処理（フォーマットを整える）
- CloudStorageへ保存
- BigQueryで読み込み、分析する
事例２：GoogleFormからデータを連携・可視化する
ー扱うデータ
SpreadSheet
画像
ー流れ
- GoogleFormを投稿し、Driveに画像、SpreadSheetにデータを保存
- GASが起動してCloudFunctionsを呼び出す
- CloudFunctionsで、GoogleDriveから画像をダウンロード
- CloudStorageへ画像を保存
- SpreadSheetに画像URLを書き込み
- LookerStudioで可視化
まとめ
atarayoのデータ連携・管理システムについて、概要と事例を説明しました。ここで示したデータの保管場所、事例以外にも、さまざまなパターンに対応しています。ご相談や要望がある場合は、お気軽にお知らせください。