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メディアダッシュボード用データ基盤としてのBigQuery活用事例
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株式会社ウエディングパーク / 菅沼幸子
メンバー / データサイエンティスト
最終更新日投稿日
| 利用プラン | ツールの利用規模 | ツールの利用開始時期 | 事業形態 |
|---|---|---|---|
オンデマンド分析 | 10名以下 | 2019年9月 | B to B B to C |
| 利用プラン | オンデマンド分析 |
|---|---|
| ツールの利用規模 | 10名以下 |
| ツールの利用開始時期 | 2019年9月 |
| 事業形態 | B to B B to C |
アーキテクチャ
会員限定コンテンツ無料登録してアーキテクチャを見るアーキテクチャの意図・工夫
- BigQueryで複数のviewを作成し、データの集計や結合などが複雑な部分を簡易化
- ネストされたデータやデータ構造に明るくない担当者でもデータアクセスが容易に
- GoogleスプレッドシートのデータもBigQureyでviewとして定義し、ディレクターによるデータ更新を簡易化
- KPIやマスタデータなどの反映に開発やエンジニア作業が不要に
- BigQueryのスケジューラーを使用せず、定期集計には社内で使用しているdigdagを採用
- BigQueryで動く集計処理が他のワークフローと合わせてGit管理が可能に
- GAのデータエクスポートタイミングが不定期であるため、再集計などもdigdagから可能に
導入の背景・解決したかった問題
導入背景
ツール導入前の課題
GA（GoogleAnalytics、導入時はUniversal Analytics）のデータを利用したダッシュボードを作るため、
当時（2019年頃）はマーケティング担当者がGoogleスプレッドシート等にGAからデータをインポートし、
DataStudio（現Looker Studio）でメディアKPIなどの数値を可視化していました。
ダッシュボードの拡充を進める中で、当時のGA用のDataAPIでは取得出来ないデータがあったため、GAからローデータをインポート出来るBigQueryの利用検討が始まりました。
どのような状態を目指していたか
BigQueryがダッシュボード用のデータタンクとなるよう、 マーケティング担当者が必要となるデータをBigQueryに集約しました。
- Google Analytics
- 運用するメディアデータはクラウド上のデータベース
- 様々な解析用のデータはTreasureData
上記のようにマーケティング用の分析で利用したいデータが分散していたため、必要なデータを使いやすい状態でBigQueryにインポートし、ディレクターがLooker StudioやGoogleスプレッドシートで可視化や分析を効率的に行えるよう設計を進めました。
選定理由
- GAのローデータをインポートし、長期保管できる
- Looker Studio,Googleスプレッドシートとの相性のよさ
導入の成果
改善したかった課題はどれくらい解決されたか
- 要望のあった指標データの抽出が実現できた
どのような成果が得られたか
- ダッシュボード運用の効率化
- データ抽出依頼時のデータ共有のフロー（抽出→整形）をBigQueryに出力するのみの作業に簡易化できた
導入に向けた社内への説明
上長・チームへの説明
- 費用面の試算
- 権限管理の方法
活用方法
- ディレクターを中心に毎日メディア数値をLooker経由で確認
- データ抽出などの依頼も、サイズが大きいものはBigQueryに格納し、Looker Studioでの共有
よく使う機能
- Looker Studioからのデータ参照
- BigQuery Studioを利用したデータ抽出
ツールの良い点
- 他のGoogleプロダクトとの相性のよさ
ツールの課題点
- オンデマンド分析を使用しているため、利用量への意識が必要
ツールを検討されている方へ
BigQuery上で利用できる便利なライブラリ「BigQuery Utils」がUSリージョンでのみ利用可能でしたが、 2024年6月に全リージョン対応したそうです。
GA4の分析をさらに深めたい方や、Google製品を使う機会が多い方には最適なツールです。
株式会社ウエディングパーク / 菅沼幸子
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