属人化しているAccessでのデータ加工内容を可視化して
ブラックボックス化を解消！

Google BigQueryに連携する前のAccessでのデータ加工における課題

複数ある販売管理システムのデータフォーマットがそれぞれ異なるため、システムからCSVを出力してからAccessでデータクレンジング、1つに統合したのち、BigQueryに入れている。Accessが使える人が社内に限られているため、都度依頼してBigQueryにデータを入れてもらっており、データ加工業務が属人化している。BigQueryとBIツールを連携しており、週次で分析をおこなっているが、スピード感に欠け、また、データ加工の内容がブラックボックス化しているため、メンテナンス性に欠ける。

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Google BigQueryに連携する前のデータ加工をAccessから脱却するメリット

データ加工の属人化解消。
GUI上のマウス操作だけで、BIツールで必要なデータを複数の販売管理システムから自動で抽出し、Google BigQueryに合うかたちで加工ができるため、Accessの知識が無くてもデータ加工がおこなえる。
データ加工・連携のブラックボックス化解消。
Reckonerの画面上でデータ加工・データの流れが可視化されるため、加工条件が変わっても、いつでも誰でもメンテナンスが可能になった。
データ品質担保と分析スピードが向上。
ミスや漏れが無く、データを自動で加工しGoogle BigQueryに連携できることで、正確なデータに基づいた分析ができるようになった。Accessが使える人にデータ加工を依頼する必要がなくなったため、いつでも分析用のデータをGoogle BigQueryに連携できるようになり、分析をおこなう時間が確保できた。

Google BigQueryに連携する前のデータ加工をAccessから脱却する方法

BIツールで分析する際に必要なデータを、複数の販売管理システムからCSVダウンロードしGoogleドライブに格納。Reckonerで取得。分析しやすいデータに加工したのち、必要なデータのみをGoogle BigQueryに連携する。

※データ連携の全体像を図解※＝200ピクセルで。
Googleドライブ⇨Reckonerでデータ加工・統合⇨Google BigQueryに連携。

STEP1

データソースとなるGoogleドライブから必要な販売管理データを取得する

GoogleドライブにReckonerがアクセスできるよう、許可設定をする。

Googleドライブで管理している複数の販売管理システムデータをReckonerが取得する

指定したフィールドのデータのみ抽出ができる「投影」タスクを選択し、GUI上にマウス操作でドラッグアンドドロップで配置。複数の販売管理システムデータからGoogle BigQueryに連携するデータ（ID、姓名、メールアドレス、最新アクティビティなど）を抽出するよう設定。データソースであるGoogleドライブと「投影」タスクを、マウス操作で線で繋いで、データの流れを作成する。

STEP2

Google BigQueryに連携後、BIツールで正しく分析できるようにするため、データ加工・データクレンジングをおこなう

全角と半角を相互に変換する「全角半角変換」タスクを選択し、GUI上にマウス操作でドラッグアンドドロップで配置。「メールアドレス」に全角が存在しないように設定。1つ前のタスクと「全角半角変換」タスクを、マウス操作で線で繋いで、データの流れを作成する。

２つのフィールドを結合して新しいフィールドを作成する「列結合」タスクを選択し、GUI上にマウス操作でドラッグアンドドロップで配置。「姓」「名」を統合し「姓名」フィールドを新しく作成するように設定。

データを任意のパターンで一括変換する「置換」タスクを選択し、GUI上にマウス操作でドラッグアンドドロップで配置。「郵便番号」表記を「〒」に変更するように設定。

STEP3

加工した複数の販売管理システムデータを結合し、Google BigQueryに連携

データ連携先のGoogle BigQueryにReckonerがアクセスできるよう、許可設定をする。

一意のIDで複数の販売管理システムデータを紐づけ結合させ、すべてのタスクを線で繋ぎ、ワークフローを作成。Accessを使わずにReckonerの画面上だけで加工・整形したデータがGoogle BigQueryに連携される。Google BigQueryとBIツール（Looker Studioなど）を連携させれば、ビジュアライズされた状態で可視化・分析が可能。