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データ収集〜保存の流れを自分で設計し、分析のスピードを最大化する

必要なデータが届かない、更新されない、壊れる。そのたびに担当者が手作業で調整し、レポート作成や意思決定がどんどん遅れていく。本当の課題は、ツールではなく「データを安定して流す仕組み＝パイプライン」が存在しないことです。本講座では、データ取得から加工・蓄積までの流れを整理し、自社の業務に合わせて設計する考え方を学びます。デジタルツールを活かすための土台となるデータ基盤を、自社主導で整える力の習得を目指します。

Python・API・データ加工・データベース・Webアプリケーションなど、ミニパイプラインを構成する主要な技術要素を整理します。個別の技術を細かく教えるのではなく、「データ収集」「加工」「保存」「活用」というプロセスの中で、それぞれがどこを担うのかを押さえていただくことがねらいです。これにより、DXやデジタルマーケティング部門の担当者・マネージャーが、エンジニアとの会話や社内企画の場で、前提となるテクノロジーを共通言語として扱える土台をつくります。

宿泊施設情報APIを題材としたミニパイプラインを取り上げ、データの取得から加工、SQLiteへの保存、Streamlitによる可視化までの一連の流れを確認します。第1章で整理した技術要素が、実際の処理の中でどの順番で登場し、どのようにつながっていくのかを、プロセスの流れとして捉えていただく構成です。ツールやコードの細部よりも、「どの工程で何をしているのか」を追えるようになることを重視しています。

実際のマーケティング事例をもとに、データドリブンマーケティングの考え方と、それを支えるテクノロジーの全体構造を整理します。データソース、データ統合基盤、データ活用基盤という三層構造と、マーケティング施策のPDCAとの関係を押さえ、「どのデータが、どのような意思決定や指標に結びつくのか」を整理するパートです。パイプラインの個別技術と、事業・マーケティングの成果との橋渡しを行う章になります。

大企業におけるデータ統合パイプラインの運用構築に焦点を当てます。組織やシステムごとにサイロ化されたデータを前提としながら、オーケストレーション（定期処理の制御）、監視・モニタリング（異常検知・通知）、セキュリティ（権限管理・ログ管理など）といった要素を整理します。単にパイプラインを「作る」だけでなく、「止めずに回し続ける」ために何が必要かを理解し、自社の状況に照らして検討する視点を持っていただくことが狙いです。

01　Python・API・データ構造の基本理解

ミニパイプラインを理解するうえで必要となる技術の前提知識を整理して学びます。Pythonについては、どのような場面で使われ、なぜデータ分析や機械学習で広く利用されているのかといった特徴や、代表的なライブラリの役割を紹介します。APIについては、外部サービスからデータを取得する仕組みとして位置づけ、HTTPリクエスト／レスポンスのごく基本的な考え方を押さえます。あわせて、JSONなどのデータ構造や、文字列・数値・日付といったデータ型、データベースやWebアプリケーションの役割も取り上げ、「自社のデータ活用にこれらの技術がどのように関わるのか」を俯瞰できる状態を目指します。

02　API取得〜DB保存〜可視化の処理手順

実際の宿泊施設情報APIを使ったミニパイプラインの流れを細かく追っていきます。まず、API仕様書をどのように読み、どのエンドポイントからどのようなパラメータでデータを取得するかを確認します。取得したJSONデータについては、JSONビューアなどのツールを用いながら階層構造を把握し、分析やBIツールで扱いやすい表形式に変換するステップを確認します。そのうえで、データ型の揃え方や欠損値チェックといった前処理の要点を押さえ、SQLiteにデータを格納し、SQLで必要なデータを抽出・確認する流れを学びます。最後に、Streamlitを用いた簡単なダッシュボード表示までを確認し、ノートブック形式（.ipynb）とスクリプト形式（.py）の使い分けも含め、一連の処理の段取りをイメージできるようにします。

03　データ統合基盤とマーケティング指標の関係

データパイプラインがマーケティング活動の成果とどのようにつながるかを、東京ガスの事例を通じて学びます。まず、データドリブンマーケティングの狙いを整理し、キャンペーンや施策ごとのKPI・KGIの設定、ROIの見方など、評価指標の基本的な考え方を確認します。そのうえで、データソース（顧客データ、行動データ、販促データなど）が組織やシステムごとに分かれて存在している現状を前提に、それらを束ねるデータ統合基盤（データレイク、データウェアハウス、データマートなど）の役割を整理します。マーケティング用データマートにどのような粒度・構造でデータを用意すると、施策の効果検証やPDCAが回しやすくなるか、といった視点も含めて学びます。


04　オーケストレーション・監視・セキュリティ設計

大企業でデータパイプラインを「止めずに回す」ための仕組みを具体的に学びます。定期的なデータ連携や集計処理を自動で実行するオーケストレーションの考え方、処理の失敗や遅延を検知して通知する監視・モニタリングの仕組み、アクセス権限の設計やログ管理などセキュリティのポイントを整理します。また、組織やシステムの壁によってデータがサイロ化している状況を前提としつつ、どの範囲から統合を進めればマーケティング効果の向上につながりやすいか、どのように関係部門と合意形成していくかといった視点にも触れます。これにより、自社におけるデータパイプライン運用の検討を進める際のチェックポイントを持てるようにします。

• 企業のマーケティング部門・デジタルマーケティング担当者
• 企業のDX推進部門の担当者・マネージャー
• 各種データの管理・運用担当者

• 1名単位でのご受講は「1名受講」
• 部門や全社でまとめて受講される場合は「オンデマンド研修」
• 体系的な研修企画には「部門研修を計画する」が役立ちます。