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#データ基盤

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BigQueryのデータリネージでデータマートの依存関係を可視化する

このデータマートはどのテーブルが元になっているのか分からない、を解決します。BigQueryのデータリネージとクエリ履歴で依存関係を追う方法をまとめます。

GCPプロジェクトやデータセットが増えると、どこに何があるか分からなくなりがちです。BigQuery StudioとGeminiの支援を使って、複数プロジェクトを横断する分析をどう効率化するかをまとめました。

場当たりのSQLで散らかったBigQueryを、dbtで再現可能なパイプラインに整える入門記事です。GA4データをstagingからmartへ組み立てる例を順に解説します。

売上は毎日見ていても、粗利を商品やチャネル単位で把握できている店舗は意外と少ないものです。BigQueryで粗利率を商品×チャネル別に自動計算する仕組みを解説します。

中小ECでよくある「広告と注文データを毎日BigQueryに集める」パイプラインを、Claude Code・Gemini CLI・GitHub Copilot CLIの3つに作らせて比べた所感をまとめました。

GA4のBigQueryエクスポートには日次バッチとストリーミングの2方式があります。それぞれの仕組み・コスト・鮮度を整理し、中小ECでの使い分けをやさしく解説します。

小規模ECなら、BigQueryは無料枠の範囲内でも十分にデータ分析の基盤として戦えます。枠内に収め続けるための設計の考え方をまとめました。

毎朝手で集計クエリを叩くのをやめたい方へ。BigQuery標準のスケジュールクエリでデータマートを自動更新する設定と、失敗を見逃さない監視のやり方をまとめます。

Meta広告だけは公式の自動転送がなく手集計になりがちです。Insights APIから実績を取得しBigQueryへ自動ロードするPythonの手順を、中小ECや個人事業主向けにまとめます。

BigQueryはスキャン量に応じた従量課金です。列の絞り込みやパーティション設計など、中小ECでも月1万円以下に抑える7つの実践テクニックを具体例つきで解説します。

Google広告のレポートを毎日BigQueryへ自動連携する手順を、GCPの準備から転送設定、確認SQL、つまずきやすいエラー対処まで初めての人向けに解説します。