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クラウドレポーティング講座に参加しました

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こんにちは。ウェブ解析士の佐藤佳です。
今日は、「クラウドレポーティング講座」に参加しました。

小休憩を挟むとはいえ、5時間のセミナーはちょっと疲れました(^^;

ただ、講師のSさんはめちゃくちゃ説明が分かりやすくて、
ノーストレスで参加できたのでホント良かったです。

以下、覚書になりますが、セミナーの所感です。


全体像の理解

<基礎用語の理解>

★APIとは
外部から、あるプログラムに命令を出して、プログラムを動かすための仕組み。

★DWH(Data Warehouse)とは
「データの倉庫」のこと。さまざまなデータを長期にわたり格納するサーバーのこと。

★BI(Business intelligence)ツールとは
ビジネスの意思決定を容易にしてくれるツール。
経営判断に必要な指標を一ヶ所に集め、ビジュアライズする。
例)Google Data Portal、Tableau、DOMO、PowerBIなど


BigQueryに登録しよう

★Big Queryとは
「Google Cloud Platform(GCP)」の中の1製品。以下、公式説明より。
ビジネスアジリティ(俊敏さ・素早さ)に対応して設計された
サーバーレスで、スケーラビリティ(簡単に規模の増大が可能)と、
費用対効果に優れたマルチクラウドデータ ウェアハウス。

★Big Queryの料金体系
https://cloud.google.com/bigquery/pricing?hl=ja

①ストレージ自体(データ保存容量)に対しての課金
②クエリ実行に対しての課金

上記2つの合算で料金が決まる。
毎月、保存10GB、クエリ1TBまで無料。

①ストレージ 1GB→0.023$/月(1$=100円として2.3円/月)
②クエリ   1TB→6$(1$=100円として600円/TB)

※クエリを実行する前にいくらか分かる。注意して使えば大丈夫。

★Big Queryの基本用語
・プロジェクト …データセットの集まりのこと。
・データセット …テーブルが複数集まったもの。Excelでいうブックのこと。
・テーブル   …表のこと。Excelでいうシートのこと。
・ジョブ    …上記に対して行われるアクションのこと。

★クイックスタート
https://cloud.google.com/bigquery/docs/quickstarts/quickstart-web-ui

Big Queryのサンドボックスでは、クエリデータ処理を毎月1TBまで利用できる。
(クレジットカード情報の登録もなく、安心して無料で使える)
(実際にビジネス利用する場合は、クレジットカード情報が必要)


データベースの基礎

★データベースとは
検索や蓄積が容易に出来るように整理された情報の集まり

★データベースの仕組み
最も一般的に理王されているのが「RDB(Relational Databese)」。

・テーブル→表
・列/フィールド/属性 →列
・行/タプル →行
・主キー →そのテーブルの中での一意の値
・外部キー →他のテーブルのデータを参照する際に利用する値

★データベースの基礎用語
https://cloud.google.com/bigquery/docs/reference/standard-sql/data-types?hl=ja%EF%BC%89

★データ型
データベースでは、データの型(例えば数字なのか文字なのか)の定義が必要。

・String型 …文字列(64KBまで)
・Integer型 …整数
・Float型 …浮動小数点
・Boolean型 …True,False
・Record型 …ネストされたデータ
・Array型 …配列
・DATETIME型 …YYYMMDDなど

★ETLとは
Extract(抽出)、Transform(変換/加工)、Load(書き出し)の略。
複数のデータベースをつなぎ合わせて分析を行う場合は、
「用語」「データの単位」をそろえる必要があり、その準備をETLという。


SQLの基礎

★SQLとは
データベースを「操作」「制御」するためのデータベース言語。
SQLの「操作」でやっていることはたった4種類のみ。

・挿入(INSERT)
・更新(UPDATE)
・削除(DELETE)
・選択(SELECT)


APIの基礎

★GA4は簡単に接続可能
管理>Big Queryのリンク設定 から連携可能


データポータルの基礎

★基本用語
・データソース
・レポート

★Big Queryのデータを可視化する
https://cloud.google.com/bigquery/docs/visualize-data-studio?hl=ja


データポータルの活用

<作るべきレポート>
・主要指標のモニタリングレポート(ダッシュボード)
・媒体横断で全体俯瞰できるレポート
・ドリルダウンができ、原因探索ができるレポート
(インタラクションフィルタ、エクスプローラー)


今回はここまでです。
また次回のブログでお会いしましょう。

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この記事を書いた人

Kei Sato
面白いと思ったモノ・コトを解析し、広く報せることに喜びと生きがいを感じる人です。広報やウェブマーケティングの仕事が大好き。個人ではウェブ解析士、キャリアトランプ ダイバーシティ ナビゲーターとしても活動中。ブログでウェブ解析×キャリア支援に役立つお話や、日々の気づきを綴っています。

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