メディア掲載：クロス分析環境の構築とデータ更新の自動化【やってみた】

活動報告📢

クラスメソッドさんが推薦するModern Data Stack（MDS）にあるSaaSサービスFivetranとSnowFlakeを連携してQuickSIght上でダッシュボード化を実現
今まで手で行っていたデータの抽出/アップロードを自動化
Fivetranさんに事例を記事にしてもらったので、活動報告をします。
※記事URLはページ下部にあります。

データに関する私の思い

【ビジョン】

「毎日データ分析をしたくなる」をプロダクト開発現場に浸透させ、
顧客の成果につながるプロダクト作りを当たり前に

【ミッション】

データ分析の品質・スピードの向上を推進し、プロダクトの価値向上を目指す

【テーマ】

・データの民主化
・Modern Data Stack

自己紹介

名前：今井洋志
職種：PdM（プロダクトマネージャー）
経歴：エンジニア5年、プロダクトマネジメント2年
趣味：キャンプ、サイクリング雪中キャンプをするほどキャンプが好き。最近パップテント買ってソロキャンプ楽しんでます！

担当サービス紹介

・移住マッチングサービス　ピタマチ
・SaaS型の校正自動化サービス　review-it! for Package

やったこと

今までのデータ分析基盤とフロー

今回実施したデータ分析基盤とフロー

※イメージはデータ分析に関わるサービスのみを明記しています。

なぜやったか？

• 毎度、手でデータ抽出をしてそれをQuickSIghtに上げるのが面倒だった。
• データが手動更新なので、データを見たいときに見れない。
• データ抽出をする際に人の手を介すことでデータの信憑性が下がるのでできる限り自動化したかった。

Fivetranのメリット

• 300以上のノーコードソースコネクタ
• わかりやすいUIとコネクタのセットアップが画像付きでわかりやすい
• AWSのマーケットプレイスで購入ができるので、AWSでサービスを運用している人は請求書をひとまとめにできて便利
• Snowflakeとの親和性があり、スキーマも自動で設定してくれる。

※SnowFlakeとQuickSIghtは親和性が高く、QuickSIghtからSnowflakeに直接つなぐことが簡単にできる。

今後の展望

右肩上がりに新規リードの獲得を目指し、A/Bテストのサイクルを作る

広告施策やGAデータの集計を見るべき指標を決めた上でQuickSIght上でダッシュボード化してCPAのしきい値を下回ったらアラートを出して、改善施策を検討する。
Stack：GA4→Fivetran→Snowflake→QuickSIght→A/Bテスト（GoogleOptimizer）

ヘルススコアの異常検知・予測

CSで決めたヘルススコアの異常値を検知したらアラートを上げ、分析をする。
予測をたてて、ヘルススコアが減少しそうな顧客を特定してアプローチをかける
よりインタラクティブなダッシュボードにして誰でも触れられるデータにする
Stack：RDS→QuickSIght（ML）

サービス改善の検証ループ（1週間に１回）

• 仮説構築レベルの機能のリリース
• ユーザーのアクションをトリガーにデータ収集
• データをBIツールにもってきて、ダッシュボード上分析
• 分析結果を議題にかける
  Stack：GA4×DB→Fivetran→Snowflake→QuickSIght

※キービジュアルに設定した画像のループを回すこと

売上のデータを可視化

売上などの情報をスプレッドシートで管理せずに、BIツールで管理して
情報のアクセス性、可読性、予測を行っていきたい。
Stack：BOX→Fivetran→Snowflake→QuickSIght

Fivetranの記事はこちら

手動で行っていたGoogle Analyticsのデータ連携を自動化。FivetranとSnowflakeでプロセス高速化・工数削減を実現！