2025.02.20

Dr.SumとDr.Sum Connectの効果的な活用事例

Ryosuke Ishii

さいしょに

BIツールやETLツールはマニュアルの他にもさまざまなドキュメントが世の中にはある。しかしなかなか出てこないもののひとつにETLの組み方の事例がある。

こちらの記事で詳しく紹介しているが、ETLツールは以前はシステムエンジニア向けに作られたツールとなっており、新規作成をすると何もないキャンバスが出てきて、初見の人は「さて、これからどうすればいいの？」と手が止まってしまうことが多い。

Dr.SumとDr.Sum Connect（DataSpiderのOEM製品）の組み方の事例について、こちらの記事で解説されています。

データ分析をする人は100人行かない程度ですが、そのひとりひとりの分析は要素が細かいです。多種のデータソースからデータを取得し、その情報を可視化しているのでレベルが高いものと言えます。

大きな特徴はこちらです。基幹システムやSalesforceなどの取得するデータソースが7-8種あり、ETLツールでデータ連携の管理をしています。

ETLツールの接続ドライバーからの取得もあれば、PythonでWeb APIを通してデータを取得しているものもあり、多種多様です。データソースや連携方法が多いほど、データ連携でエラーが出る可能性が高いです。

データ分析基盤を構築したての頃には気付きにくく、運用に慣れた頃に課題が出てきます。運用担当者の異動や頻繁するデータ連携エラー。これらの課題について向き合っています。

引き継いだプロジェクトでも自分ごとで考えて動くには、メリットの提示が必要ですものね。

紹介した記事は１万文字あるので、じっくり読んでみることが重要です。ETLツール覚えたての人にぜひ読んでいただきたい内容です。

記事内では別リンクで他の記事も紹介しています。こちらは具体的な構築方法についてです。Dr.Sum Connectユーザーはぜひ活用していただきたいです。