データ基盤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。
データ基盤BigQueryの請求が想定を超える原因と、その対策が分かります。スキャン課金の仕組みを起点に、SELECT *の罠やパーティション設計、マートテーブルによる再利用、INFORMATION_SCHEMAでのコスト分析まで、Evastが実運用で踏んだ課金トラップと具体的な削減策を解説します。
データ基盤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「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。
