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GAS・関数地獄を脱出！TROCCOでストレスフリーなデータ管理
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株式会社コドモン / 渡邊陽平
メンバー / データアナリスト / 従業員規模: 301名〜500名
最終更新日投稿日
| 利用プラン | 利用機能 | ツールの利用規模 | ツールの利用開始時期 | 事業形態 |
|---|---|---|---|---|
Advanced | データ転送、マネージドデータ転送、dbt連携、ワークフロー | 11名〜50名 | 2023年10月 | B to B |
| 利用プラン | Advanced |
|---|---|
| 利用機能 | データ転送、マネージドデータ転送、dbt連携、ワークフロー |
| ツールの利用規模 | 11名〜50名 |
| ツールの利用開始時期 | 2023年10月 |
| 事業形態 | B to B |
アーキテクチャ
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
各部署が選定した各ツールのデータやプロダクトデータが点在しており、いくつものスプレッドシートを中心としたデータ管理方法だった。
どのような状態を目指していたか
エンジニア歴の浅いメンバーやビジネスサイドのメンバーでもメンテナンスがしやすく、かつ、各部署が使用している各ツールのデータがBigQuery上に転送できる状態。
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
多数のスプレッドシート管理（GASやスプレッドシート上の関数、Redashとの連携など）からは脱却することができた。
どのような成果が得られたか
エラー対応やデータ集計の時間も含め、月80時間超の対応時間が削減できた。
導入に向けた社内への説明
上長・チームへの説明
日本製のプロダクトでサポートのバックアップも手厚く、チーム立ち上げ時期にエンジニアの工数も避けない状況であったため非エンジニアメンバーも構築がしやすい本ツールは費用対効果が大きかった。
活用方法
よく使う機能
- データ転送
- BigQueryと外部ツール間のデータ転送で利用
- マネージドデータ転送
- Salesforceなどの転送元にある多数あるデータソースを一括で転送で利用
- ワークフロー
- オブジェクト間の連携や更新順や時間帯の考慮が必要な転送の場合に利用
- データチェック
- dbtCloudなどでのデータ生成でエラーが起きている場合に検知して各ツールへのデータ転送を止めるために主に利用
ツールの良い点
- ノーコードツールであるため非エンジニアメンバーでも環境構築が比較的容易にできる
- コネクタが多いため各部署・各チームで利用している様々なツールとの連携ができる
ツールの課題点
- ノーコードツールであるため手動で設定していく必要がある
株式会社コドモン / 渡邊陽平
メンバー / データアナリスト / 従業員規模: 301名〜500名
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