エンジニアに頼まずに、誰もが自分でデータを引き出せる状態に

産直EC「食べチョク」を運営

株式会社ビビッドガーデン様は、産直EC「食べチョク」を運営する企業です。

生産者と消費者を直接つなぐECプラットフォームとして、農家・漁師などの一次生産者が自ら出品し、消費者が新鮮な食材を直接購入できるサービスを提供しています。

本プロジェクトの支援対象は、株式会社ビビッドガーデン様の全社データ基盤です。

GA4・RDSにデータが分散し、部門間で数値の整合性が取れていなかった

事業拡大に伴い、各部門が扱うデータ量が増加していました。

しかし、データはGA4やRDSなど複数のシステムに分散しており、集計・分析のたびに担当者が手作業でデータを処理する必要がありました。

部門ごとに集計方法や定義が異なるため、数値の整合性が取れないケースも発生し、意思決定の根拠となるデータを素早く・正確に取得できないことが、事業判断のスピードと精度を下げる要因となっていました。

BigQuery × Redash × Dataformで全社横断のセルフ分析環境を構築

部門ごとにバラバラだったデータ定義を全社共通の基準に揃え、非エンジニアの担当者でも自分でデータを引き出せる環境を作ることを起点に、設計と運用までを一貫して組み立てました。

部門ごとにバラバラだったデータ定義を、全社共通の基準に揃える

本プロジェクトの起点は、部門ごとに集計方法や定義が異なっていた状態を、全社で同じ数値基準のもとで議論できる状態に置き換えることでした。

そのために、各データソースをBigQueryに集約するだけでなく、Dataformでデータの定義そのものを統一し、後段のBIから誰が参照しても同じ意味で読み取れる形を整えました。

BigQueryにデータ集約、Dataformで定義統一、Redashでセルフ分析

データソース：GA4、RDS（プロダクトの利用ログ・トランザクションデータ）など複数システム

データ基盤：BigQuery。複数ソースを集約し、全社横断で利用できる土台を構築

モデリング：Dataformでデータの粒度・命名・定義を統一。部門間で異なっていた集計方法を全社共通の基準に揃えた

セルフ分析環境：BIツールのRedashを整備。エンジニアに依頼することなく、各部門の担当者が自らデータにアクセスし、レポートを作成・確認できる仕組みに

全社で統一されたデータ活用と、各部門のセルフ分析が実現

BigQueryへのデータ集約、Dataformでの定義統一、Redashでのセルフ分析環境整備を経て、株式会社ビビッドガーデン様のデータ活用に起きた変化は次の通りです。

観点	Before	After
データ定義	部門ごとにバラバラ、数値の整合性が取れない	全社共通の基準で統一され、同じ数値で議論できる
担当者のデータアクセス	エンジニアに依頼が必要	非エンジニアの担当者も自分でデータを引き出せる
意思決定のスピード	集計・レポートに時間がかかる	データを素早く取得し、判断のスピードが向上

加えて、Redashによるセルフサービス分析環境が広がったことで、全社的なデータ活用リテラシーの底上げにもつながっています。

部門ごとの集計依頼や数値合わせの調整に消えていた時間がなくなり、議論はデータの解釈と次のアクションに集中できるようになりました。