支援例
Databricks SQL と BI 連携支援
業種: BI / Analytics
背景
BIレポートごとに集計ロジックや参照元が異なり、部門間で指標の意味が揃わない課題がありました。Databricks SQLを中心に、BI利用に適した共通データ提供層を設計しました。
課題
BI レポートごとに参照データや集計定義が異なり、指標の解釈にばらつきがありました。
想定スコープ
- Tableau、Power BI、Databricks SQL利用者を対象に、共通指標と参照データを整理。
- BI向けGold層、SQL Warehouse、View、権限、接続方式を対象範囲に設定。
- 既存BIレポートの再現性と性能確認を含める。
支援内容
Databricks SQL の利用設計、BI 接続方式、共通集計テーブル、利用権限の整理を支援しました。
技術ポイント
- Databricks SQL Warehouseの用途、サイズ、起動方式をBI利用パターンに合わせて整理しました。
- Tableau / Power BI から参照するGold層テーブルとViewを定義し、指標定義を共通化しました。
- 利用部門別の権限、接続方式、クエリ負荷を考慮し、分析性能とガバナンスを両立させました。
進め方
- 主要レポートの指標、更新頻度、利用者、参照SQLを棚卸ししました。
- 共通集計テーブルとBI接続方式を設計し、代表レポートで表示結果と性能を確認しました。
- レポート移行時の検証観点、指標定義書、運用ルールを整理しました。
成果物
- BI向けデータマート設計書と共通指標定義書。
- Databricks SQL Warehouse設定方針と接続手順。
- 代表レポートの移行検証チェックリスト。
リスクと対策
- 指標定義の不一致を防ぐため、計算式と参照テーブルを共通定義書で管理。
- BIクエリ集中による性能劣化に備え、Warehouse分離とキャッシュ活用方針を整理。
- 部門ごとの閲覧範囲をUnity Catalog権限と連動させ、不要なデータ露出を防止。
使用技術
成果
業務部門が共通定義に基づいてデータを参照できる分析基盤の形を整えました。
- BI利用者が共通定義に基づいたデータを参照できるようになり、指標の解釈差を抑えられました。
- Databricks上のデータ資産をBIとAIの双方で再利用しやすい構成になりました。
- レポート追加時の設計ルールが明確になり、分析基盤の拡張性が高まりました。
次フェーズ
- 優先レポートからDatabricks SQL接続へ移行。
- 利用状況を見ながらWarehouseサイズとコストを調整。
- AI分析用特徴量や集計データへの再利用を検討。