データ基盤 約16分
データ基盤とは？導入すべき3つの理由と4つの構成要素｜2026年版
経営会議で数字が合わない、レポート1本に丸2日。散らかったデータで消耗する組織を、データ基盤はどう変えるのか。データベースとの違い、意思決定の高速化・業務コスト削減・AI活用という3つの導入理由、収集・蓄積・加工・可視化の4構成要素、費用と運用の目安、そして3〜6か月で最初の成果を出すスモールスタートの進め方まで、20社以上のデータ基盤構築を支援してきた現場目線で整理しました。
BLOG
データ活用のノウハウと可視化事例
データ戦略立案、データ基盤構築、データマネジメントの実務に携わるコンサルタントが、 データ活用の現場知見、ツール選定の考え方、組織への定着ノウハウを発信しています。
- データ基盤
データマネジメント約15分なぜ今データマネジメントが必要か？2026年DX成果を分ける4つの要点
DXに取り組む日本企業は約8割、しかし成果を実感できているのは6割弱（IPA「DX動向2025」）。効率化止まりから抜け出せない理由は、デジタル化とDXの混同、データを資産として管理する仕組みの欠如にあります。デジタル化とDXの違い、データ駆動型経営のサイクル、DMBOKに沿った4活動、現場で頻発する3つの失敗パターン、棚卸しから始める3ステップまで整理します。経営層・DX推進担当者向け。
データ基盤約10分BigQueryの料金体系とコスト削減7手｜課金トラップと最大30%減の実践策
BigQueryの請求書が想定の3倍――Evastが現場で何度も遭遇した「あるある」の原因は、日常的なSQLとテーブル設計のクセに潜んでいました。SELECT *やパーティション未設定など課金トラップ7つを、スキャン量を最大30%削減した実践手順で公開します。
データ基盤約9分dbtとは？データ変換をコード管理するツールの仕組みを解説
dbtとは何かを、散らばった変換SQLの管理に悩むデータ担当者向けに解説します。ELTの「T」を担う役割、Modelファイル・ref関数・テスト・ドキュメント自動生成の4機能、BigQueryとの親和性、3ステップの導入プロセスまで整理します。
データ基盤約15分ETLとは？2026年版 ETL・ELT・EAIの違いと選定5軸を図解
「ELTが主流の2026年、ETLはもう古いのか？」に答える基礎ガイドです。抽出・変換・書き出しの3機能、ELT・EAIとの違い、ETLが今も残る3つの用途、マネージドETL SaaSとAIアシスタントで変わった開発の実感、そしてツール選定の5軸（接続性・性能・運用・コスト・ガバナンス）を、図解と現場の失敗例で整理。データ基盤の刷新を検討する情シス・データ担当者向けです。