各部署から「このデータ出して」の依頼が毎日来て、本来の仕事ができない
Problem01
データ基盤の運用で、こんなお悩みはありませんか？
データがシステムごとにバラバラで、集計・加工に毎回数時間かかる
Problem02
Excelでなんとか運用しているが、データ量が増えて限界を感じている
Problem03
マーケと経営で売上の集計ロジックが異なり、同じ指標でも数字が合わない
Problem04
社内にどんなデータが存在するかを誰も把握していない
Problem05
ダッシュボードは作ったのに、現場が見るだけで終わっている
Problem06
データ活用を任されているが、専門人材がおらず兼務では限界がある
Problem07
Solution
データ活用が進まない理由は、ツールや分析スキルの不足だけではありません。 本当に必要なのは、「正しいデータが届く仕組み」と「誰でも使える状態」です。
Merit
データ分析基盤 構築支援
4つのメリット
社内に散在するデータを一箇所に集約し、整理したうえで、BIツールを通じて誰でも使える状態に整える。 分析できる環境そのものを整えることで、組織全体のデータ活用を根本から変えていきます。
必要なデータをすぐに取り出せるようになる
Merit 01
Before
「先月の売上をチャネル別に見たい」「特定顧客の購買履歴をまとめて」といった依頼がエンジニアに日々多く寄せられる。データの抽出・加工・受け渡しだけで、半日分の工数が費やされてしまう。
After
必要なデータはすべて基盤に集約され、BIツールから誰でも取り出せる。マーケも営業も経営も、自分で数字を確認できる。「データ依頼を受ける仕事」から解放されて、本来やるべき仕事に集中できる。
「この数字、合ってる？」と疑わずに、判断できる
Merit 02
Before
レポートを出すたびに「この数字、どこから引っ張ってきた？」「マーケの売上と経営の売上、なんで違うの？」が起きる。会議の時間の半分が、数字の出どころの確認に消える。
After
指標の定義は一箇所で管理され、誰が見ても同じ数字が出る。「このデータはどこから来て、どう加工されているか」が追跡でき、数字が示す意味の議論に集中できる。
鮮度の高いデータで、意思決定のスピードが変わる
Merit 03
Before
月次レポートの作成だけで丸2日を要する。収集・クレンジング・グラフ作成をこなすうちに、「先月の数字」をもとに「今月の施策」を議論している。
After
データは自動で定期更新される。昨日までの数字が今朝のダッシュボードに反映され、「今週どうだったか」をリアルタイムで確認しながら、意思決定のサイクルが週次・日次へ変わる。
ダッシュボードが、アクションにつながるようになる
Merit 04
Before
BIツールを導入し、ダッシュボードも整備した。しかし現場では「見るだけ」で終わっている。どの数字を見て、何を判断すればよいのかがわからない。
After
「誰が・何の意思決定のために・どの数字を見るか」から逆算して設計された基盤とダッシュボードは、見た瞬間に次のアクションが明確になる。
N
Approach
データ活用を実現するための 解決アプローチ
データ活用の課題は、一見「ツールの問題」に見えます。 でも、BIツールを入れてもデータ連携を設定しても、うまく使われない会社には共通した構造があります。
「データ活用」が進まない原因
場所がバラバラ
データが複数のシステムに散在し、分析のたびに複数箇所から手作業でつなぎ合わせるため、時間がかかり、作業も属人化しています。自作バッチが深夜に止まっても翌朝まで気づけず、原因調査だけで半日かかります。
解決策： データパイプライン（Fivetran）+ DWH
信頼性の高いマネージドサービスで各データソースから自動収集。エラーリトライ・アラート・ログを標準化し、DWHに鮮度の高いデータが常に安定して揃う状態を作ります。
定義がバラバラ
「売上」「アクティブユーザー」など同じ指標でも、マーケと経営で集計ロジックが別々。どちらが正しいか誰も分からず、会議のたびに数字の確認が起きます。
解決策： データモデリング（dbt）+ セマンティックレイヤー
加工ロジックをコードとして一元管理し、指標の定義を共通化します。BIツールが変わっても、誰が見ても同じ数字が出る状態を作ります。
認識がバラバラ
どのデータがどこにあり、どういう定義で、誰がオーナーかがわからず、使える人が限られています。新しいメンバーが来るたびに、データの在処から調べ直しになります。
解決策： データカタログ + メタデータ管理
データの所在・定義・オーナーを一箇所で管理します。「探す・確認する」にかかるコストをなくし、データを自走して使える組織にします。
Fivetranで複数データソースを自動収集・統合し、DWH上でdbtによる整形・指標定義を一元管理した上で、セマンティックレイヤーを介してBIツールに届ける構成を取ります。
使われるデータ基盤は、設計の思想から異なる
よくある失敗パターンと、推奨されるアプローチ
よくある失敗パターン
× とりあえずデータを集めてから考える
× 各BIツール・担当者が個別に集計ロジックを持つ
× 誰も全体像を把握していない
× 過去データの蓄積・履歴管理ができていない
× ダッシュボードを作ることがゴールになっている
× 担当者が抜けると運用が止まる
推奨されるアプローチ
✓ 「誰が・何を判断するために見るか」から逆算する
✓ 指標の定義とロジックを一箇所で管理する
✓ 取得から可視化までのパイプラインを自動化する
✓ 過去データを蓄積し、推移や比較を可能にする
✓ アクションにつながる粒度で設計する
✓ 運用手順をドキュメント化し、属人化を防ぐ
「モダンデータスタック」で構築する理由
Snowflake・dbt・Fivetranを中心とした、グローバルで広く採用されている構成で、安定性と内製化のしやすさを両立します。
| 従来型のスクラッチ開発 | モダンデータスタック | |
|---|---|---|
| パイプラインの安定性 | 独自バッチに依存 | 監視・再実行を自動化 |
| 開発スピード | 個別実装で時間がかかる | 豊富なコネクタですぐ連携 |
| 内製化 | 属人化しやすい | SQL中心で引き継ぎやすい |
| 拡張性 | 改修コストが高い | 各レイヤーを柔軟に交換 |
Flow
導入の流れ
お客様の課題や状況に応じて、スコープや進め方は柔軟に調整いたします。 「まずは一部のデータソースから試したい」「既存の環境を活かしたい」などのご要望にも対応可能です。
01
現状把握・設計
（2〜3週間）
- 既存のデータソース、レポーティングの運用状況をヒアリング
- ゴールとなる指標体系とデータモデルを設計
02
データ基盤構築
（4〜8週間）
- データウェアハウスの環境構築
- データ収集パイプラインの設定
- 指標定義・データモデリングを実装
03
ダッシュボード構築
（2〜4週間）
- 意思決定に直結するダッシュボードを設計・構築
- レポートの自動配信を設定
04
運用・定着支援
（継続）
- 社内チームへの引き継ぎ
- 運用ドキュメントの整備
- データモデルの改善サイクルをサポート
費用について
- ※各ツールの利用料は別途実費となります。
- ※費用はプロジェクトの規模やデータソース数により変動します。
- ※詳細はヒアリング後にお見積もりします。
初期費用
個別見積もり
月額費用
個別見積もり
データ基盤の設計・構築
運用・定着支援
ダッシュボード構築
レポート自動配信の設定
Strength
私たちの強み・他社との違い
Noweverは戦略立案から基盤構築、成果創出までを支援するBizOps × DataOps専門の支援会社です。
Strength 01
「何を分析したいか・何を判断したいか」から逆算して設計する
データ基盤だけを作る会社ではありません。どんなダッシュボードを誰が使うか、どんな意思決定を支援したいか、どんなアクションにつなげたいか——活用のゴールから、届くべきデータ構造を逆算して設計します。
Strength 02
構築から運用定着・内製化まで、一気通貫で支援する
設計・構築だけでなく、社内チームへの引き継ぎ、ダッシュボード構築、データモデルの改善サイクルまでハンズオンで支援。最終的に自社チームで回せる状態を一緒に作ります。
Strength 03
特定のベンダーに依存しない、長く使える構成
Snowflake・dbt・Census・Fivetranというグローバルで広く採用されている技術を組み合わせます。各レイヤーが独立し、将来的に一部だけ差し替えることも可能です。
| 比較項目 | Nowever | SIer・開発会社 | BIツールベンダー | 人材常駐サービス |
|---|---|---|---|---|
| 活用ゴールから逆算して設計できるか | 活用ゴールから逆算して設計 | 技術は強いが活用設計が弱い | BIには詳しいが基盤は専門外 | 人は出せるが設計は別途 |
| データ基盤〜BIまで一気通貫か | 設計から運用定着まで一貫支援 | 技術的には対応可能 | 基盤は対応範囲外 | 構築は対応範囲外 |
| 導入後、自社で内製化できるか | 内製化前提の設計・引き継ぎ | 引き継ぎ困難な場合が多い | BI側は運用しやすい | 人材が抜けると止まる |
| パイプラインの安定稼働 | Fivetranで安定・監視自動化 | スクラッチ開発で属人化しやすい | BI側のみ対応 | 担当人材に依存 |
| 専門人材がいなくても進められるか | 構築は当社が担当 | 構築は対応可能 | 自社での設定が前提 | 人材ごと提供 |
株式会社Nowever
〒104-0061
東京都中央区銀座1丁目12-4 N&E BLD. 6F
業務内容
生成AI活用支援、ビジネスコンサルティング、CRM/MA/SFA導入支援、データ活用/DWH構築支援、デジタルマーケティング支援
Q&A
よくある質問
Q
自社にデータエンジニアがいなくても導入できますか？
はい、問題ありません。要件整理から設計・構築、内製化まで当社チームが一気通貫で支援します。
Q
BIツールは何を使うことが多いですか？
Looker Studio、Tableau、Power BIなど、要件や既存環境に応じて適したツールをご提案します。
Q
既存のExcel運用からどのように移行しますか？
現状の運用を棚卸しし、並行運用期間を設けながら業務への影響を抑えて移行します。
Q
運用定着後、自社だけで運用できますか？
はい。SQLベースで理解しやすい構成とドキュメントを整備し、内製化を前提に引き継ぎます。
Q
データ量が少ない場合でも導入する価値はありますか？
データ量よりも、数字の定義が揃わない、集計に時間がかかるといった課題の有無が重要です。小さく始める構成も可能です。
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データ分析基盤 構築支援サービス
サービスの特徴・導入の流れ・支援内容をまとめた資料です。
