最終更新日：2026年8月5日
プロジェクト概要
広告会社様のデータ活用基盤の内製化を支援した、Google Cloud活用プロジェクトの実績をご紹介します。3年以上にわたる長期支援で、データ抽出・転送の自動化システムを構築し、業務プロセスの効率化を実現しました。
課題
広告運用に伴う膨大なデータを効率的に処理・分析するための内製システム構築が急務でした。外部ベンダーへの依存を減らし、自社でデータを柔軟に活用できる体制を整えるため、BigQueryを中心としたデータ基盤の設計・実装と、社内エンジニアへのノウハウ移転が求められていました。
技術的アプローチ
Python・YAML・SQLを活用し、BigQueryでのビッグデータ処理基盤を構築。各種データソースからの自動抽出・変換・BigQueryへの転送（ETL）パイプラインを実装し、手作業によるデータ処理を自動化しました。設計・実装・テストまでを一貫して担当し、お客様の多様なデータ活用ニーズにも柔軟に対応しました。
- 言語・技術：Python、YAML、SQL
- クラウド：Google Cloud（BigQuery）
- 支援期間：3年以上の継続支援
- 担当範囲：設計・実装・テスト
成果
データ抽出・転送プロセスの自動化により、手作業によるデータ処理時間を大幅に削減。BigQueryによるビッグデータ処理基盤の整備で、大量の広告データをリアルタイムに近い形で分析・活用できる体制が整いました。3年以上の継続支援により、お客様の内製化力向上にも貢献しています。
まとめ
- プロジェクト概要について：広告会社様のデータ活用基盤の内製化を支援した、Google Cloud活用プロジェクトの実績をご紹介します。
- 課題について：広告運用に伴う膨大なデータを効率的に処理・分析するための内製システム構築が急務でした。
- 技術的アプローチについて：Python・YAML・SQLを活用し、BigQueryでのビッグデータ処理基盤を構築。
- 成果について：データ抽出・転送プロセスの自動化により、手作業によるデータ処理時間を大幅に削減。
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