ProbatumProven, not promised.The AI consulting company.

CASE 008

部門ごとに散在したデータを統合し、意思決定の基盤を構築

各部門が Salesforce、GA4、Zendesk、SAP、Firebase 等を個別に運用していた。

業界未設定TECHNOLOGYData4ヶ月

CHALLENGE課題

KPIの定義や集計ロジックが揃わず、会議前後の数値突合に毎回数時間を要していた。

HYPOTHESIS仮説

全部門を一度に統合せず、3部門から共通KPIを揃えれば、短期で効果を出しながら拡大できる。

APPROACHやったこと

  1. Phase 1 として営業・マーケ・CS の3部門を対象化
  2. Medallion アーキテクチャによる AWS 上の基盤構築
  3. 主要KPIの定義統一と用語辞書
  4. 80以上のデータ品質チェック
  5. 他部門への拡大ロードマップ

BUILDつくったもの

Amazon S3AWS GlueAWS AppFlowAmazon RedshiftAmazon QuickSightAmazon Managed Workflows for Apache Airflow(MWAA)AWS Identity and Access Management(IAM)Terraform
Before/After比較 — 8部門のデータサイロ状態と統合後のSingle Source of Truthアーキテクチャ
Before/After: 8部門のサイロ状態から統合基盤へ
Medallionアーキテクチャ全体図 — Data Sources → Ingestion → Bronze → Silver → Gold → Consumption の6レイヤー構成
Medallion Architecture: 6レイヤー構成によるデータ品質保証
パイプライン監視ダッシュボード — Airflow DAG実行状況、データ品質スコア、SLAコンプライアンス
Pipeline Monitoring: DAG実行監視とデータ品質ダッシュボード

RESULT何が変わったか

-70%週次レポート作成工数
  • 週次レポート作成工数を10時間から3時間に短縮(-70%)
  • 3部門の主要KPIの定義・算出根拠を統一
  • データ品質チェック80以上のルールを運用
HOW WE MEASURED導入前後の作業時間比較(Phase 1 対象3部門)。

LEARNED効いたこと、効かなかったこと

基盤より先にKPIの定義を揃えるほうが効いた。段階導入にしたことで、拡大前に品質チェックの運用が固まった。

成果の客観的な確認、または公開範囲の確認が完了するまで「成果確認中」とし、確認できた案件にだけ Probatum est. と記します。

成果確認中

次は、何を前に進めたいですか。

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