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テーマ別ガイド

データ基盤の設計・構築

データ基盤を取込、蓄積、整形、活用の役割に分け、会社規模や目的に合う構成を選ぶためのガイドです。BigQuery、dbt、GA4、Shopify連携など、具体的な実装テーマも扱います。

このガイドの対象
散在するデータを統合したい責任者、データ基盤を設計・運用する担当者

まず読む記事

データベースとデータウェアハウスの違い｜業務DBを直接分析してはいけない理由

データベースとデータウェアハウスの違いを比較表で解説。業務DBへの重い分析が危険な理由、DWHが必要になるサイン、安全な移行手順を初心者向けに紹介します。

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基礎となる考え方から具体的な設計・実装へ進める順で掲載しています。

  1. 1データベースとデータウェアハウスの違い｜業務DBを直接分析してはいけない理由データベースとデータウェアハウスの違いを比較表で解説。業務DBへの重い分析が危険な理由、DWHが必要になるサイン、安全な移行手順を初心者向けに紹介します。12分で読める
  2. 2ETLとELTの違いとは？図解でわかる使い分けと選び方ETLとELTの違いを初心者向けに比較。変換する場所と順番、メリット・注意点、クラウドDWHでの選び方、ハイブリッド構成を具体例で解説します。11分で読める
  3. 3BigQueryとは？初心者向けに仕組み・料金・最初のSQLを解説Google CloudのBigQueryとは何かを初心者向けに解説。DWHとしての仕組み、料金、project・dataset・table、Sandbox、最初のSQL、コスト対策が分かります。13分で読める
  4. 4データ基盤とは？6つの構成要素と規模別アーキテクチャ【2026年】データ基盤とは何かを、取込・蓄積・整形・表示とAI時代の2層から解説。規模別アーキテクチャと選び方を整理します。14分で読める
  5. 5データ基盤構築の進め方 — 要件定義から運用移管まで5ステップデータ基盤構築の進め方を5ステップで解説。要件定義から設計、PoC、本番運用までの成果物・終了条件・RACIを整理します。13分で読める
  6. 6データレイクハウスとは？メダリオンアーキテクチャまでやさしく解説データレイクハウスとは何かを初心者向けに解説。DWHやデータレイクとの違い、メダリオンアーキテクチャ、導入判断と設計手順が分かります。13分で読める
  7. 7dbtとは？できること・できないことと導入判断を初心者向けに解説dbtとは何かを初心者向けに解説。SQL変換、model・source・ref・data test・DAG、できないこと、ECデータの構成例、導入チェックが分かります。13分で読める
  8. 8GA4 を BigQuery に入れるべき理由と、入れた後にやること【2026】GA4をBigQueryへ連携する利点と、Export後に必要なdbt整形、コスト管理、Consent Mode、Shopify結合を実務目線で解説します。11分で読める
  9. 9Shopify を BigQuery に入れる方法【2026】— 3 系統の選び方と、Shopify 固有の地雷対策ShopifyデータをBigQueryへ連携する3方式を比較。SaaS、公式機能、自作の選び方と、注文編集や通貨など固有の注意点を解説します。13分で読める
  10. 10MCPとは？AIと社内データをつなぐ仕組みを初心者向けに解説MCPとは何かを初心者向けに解説。AIと社内データをつなぐ構造、APIとの違い、分析での利用例、導入時の安全対策を整理します。12分で読める
  11. 11セマンティックレイヤーとは？AI時代に指標定義をそろえる仕組みセマンティックレイヤーとは何かを初心者向けに解説。指標定義を一元化する仕組み、AIで注目される理由、導入判断を整理します。12分で読める
  12. 12データコントラクトとは？壊れないデータ連携の約束をYAML例で解説データコントラクトとは何かを初心者向けに解説。壊れないデータ連携に必要な項目、YAML例、ODCS、dbtとの違い、導入手順を整理します。12分で読める
  13. 13データオブザーバビリティとは？品質監視との違いと導入手順データオブザーバビリティとは何かを初心者向けに解説。品質監視との違い、観測する5項目、アラート疲れを防ぐ設計、段階的な導入手順が分かります。12分で読める
  14. 14データリネージとは？流れを可視化する仕組みと導入方法データリネージとは何かを初心者向けに解説。テーブル単位とカラム単位、設計時と実行時の違い、収集方法、小さく始める導入手順が分かります。12分で読める
  15. 15GraphRAGとは？普通のRAGとの違い・仕組み・使いどころを解説GraphRAGとは何かを初心者向けに解説。普通のRAGとの違い、仕組み、検索方式、向いている用途、コストを抑えた検証手順が分かります。13分で読める
  16. 16データメッシュとデータファブリックの違い｜自社に必要か判断する方法データメッシュとデータファブリックの違いを比較表で解説。組織と技術の役割、向く会社、導入条件、段階的な始め方がわかります。13分で読める
  17. 17AI Readyなデータ基盤とは？必要な構成要素と実装手順【2026】AI Readyなデータ基盤の意味、従来基盤との違い、ベーステーブル・業務コンテキスト・ガードレールの構成と実装手順を解説します。12分で読める