Snowflakeで実現する
データ基盤構築のステップアップガイド
データ活用のための基盤構築は、企業の成長に欠かせない重要な要素です。Snowflakeを活用することで、スケーラブルで柔軟なデータ基盤を構築できますが、その成功には適切なステップが求められます。本ページでは、Snowflakeを活用したデータ基盤構築のプロセスを各ステップでの重要なポイントを押さえながらわかりやすく解説します。
これからのデータ活用を成功に導くための実践的なガイドをぜひご覧ください。
Seiji Hosomi
- 読み終わるまで 11分

はじめに Snowflakeを使ったデータ基盤構築の重要性
Snowflakeとは? — データ基盤としての強み
Snowflakeは、クラウド上でのデータウェアハウジング、データ統合、分析に特化したプラットフォームです。その最大の特徴は、データの保存、処理、分析を柔軟かつ効率的に行える点です。従来のデータベースシステムとは異なり、Snowflakeはシステム全体をスケーラブルに設計しており、複数のユーザーやワークロードが同時に動作しても高いパフォーマンスを維持します。
加えて、Snowflakeはデータ共有機能を活用した柔軟なデータガバナンスもサポートしており、企業間や部門間でのデータのシームレスな交換が可能です。これにより、データの価値を最大限に引き出し、企業の意思決定に即したリアルタイムな分析が可能となります。
企業におけるデータ活用の現状と課題
企業が直面している最大のデータ活用の課題は、データの散在やシステム間の不整合です。多くの企業は、ERP、CRM、IoTデバイスなど、さまざまなシステムからデータを収集しており、これらのデータは一元化されていないことが多いです。結果として、意思決定が遅れ、データを活用した最適なアクションを取ることができなくなります。
さらに今日では、企業が持つデータ量の増加や、データの種類が多様化しているため、従来のシステムでは対応しきれないという問題もあります。これらの課題を解決するためには、データを一元的に管理し、効率的に活用するための「データ基盤」の構築が欠かせません。
なぜデータ基盤構築にデータ連携が不可欠なのか
データ基盤の成功には、データ連携の設計が不可欠です。異なるシステムからデータを収集し、これらを統合して一元管理することが、企業にとってのデータ活用の第一歩です。データ連携をしっかりと設計することで、システム間でのデータの整合性が保たれ、データを迅速に活用できる状態が作り出されます。
また、リアルタイムでのデータの同期や、データが異なる形式で保存されている場合の変換作業を効率化することも重要です。この過程を最適化することで、データ分析のスピードが格段に向上し、企業全体でデータ駆動型の意思決定を行えるようになります。
ステップ1 データ基盤の目的と要件の明確化
データ基盤構築の第一歩 目標設定と要件定義
データ基盤の構築において最初に行うべきことは、目標設定と要件定義です。企業のデータ活用の目的を明確にすることで、どのようなデータが必要で、そのデータがどのように活用されるべきかが明らかになります。データ基盤は、分析やレポート作成、予測分析、機械学習モデルのトレーニングなど、さまざまな目的に合わせて設計されます。
この段階では、ビジネス側と技術側のステークホルダーが集まり、データ活用における具体的な目標を共有し、それに基づいた要件を整理します。例えば、経営層が求めるリアルタイムダッシュボード、営業部門が求める顧客分析ツール、製造部門が求める生産データのトラッキングなど、部門ごとの要望を細かくヒアリングし、全体の目標を絞り込んでいきます。
データ活用の目標設定
データ活用における目標設定は、企業全体でのデータ活用を効果的に進めるための出発点です。まずデータ活用の目的を明確にします。例えば、意思決定の迅速化、業務効率化、顧客分析によるマーケティング強化など、具体的な目標を設定します。次に、データ活用を通じてどのような成果を上げるか、KPI(主要業績評価指標)を設定し、成果を定量的に評価できる仕組みを作ります。
注意点としては、目標設定が曖昧になることを避け、具体的かつ測定可能な目標を立てることです。また、短期的な結果だけでなく、中長期的なデータ活用の効果も見据えた計画を立てることが重要です。さらに、目標達成に向けたリソースや人材、予算の確保を事前に検討し、実行可能な範囲で進めることが成功の鍵です。
データ基盤の要件定義
データ基盤構築における要件定義は、データ活用の目的に基づいて、システムが満たすべき機能や性能を明確にするプロセスです。この段階ではデータの取り扱いや処理方法、システムの要件、セキュリティ、ユーザーアクセス管理など、多岐にわたる要素を検討します。以下の要素が主な要件定義のポイントです。
まず、どのようなデータを収集し、どのシステムから統合するかを決定します。またデータの品質、精度、更新頻度、保存期間などの要件を明確にし、具体的な運用ルールを策定します。データのセキュリティやガバナンスの要件も重要です。誰がどのデータにアクセスできるか、データの整合性を保つための管理方法などを定義します。
注意点としては、要件を定義する際に、現場の実際の業務フローやデータの使用シーンを十分に理解することが必要です。そのためには関係者間での合意形成が重要で、全員が共通の理解を持つことが求められます。要件があまりにも理想的になりすぎないように、現実的な範囲で実現可能な要件設定を心がけることが成功に繋がります。
ステップ2 データソースとデータ連携の設計
データソースの特定と統合ニーズの整理
データ基盤の構築における最初の設計ステップは、必要なデータソースの特定です。企業内で利用するデータソースは多岐にわたり、それらがどのように連携するかの要件を整理します。ERPやCRM、IoTデバイス、ソーシャルメディア、さらには外部のデータベースなど、異なるシステムからどのデータを抽出するのか、各システム間で必要なデータの相互関係を理解することが大切です。
データ保持期間の定義
保持するデータの期間は、ビジネスのニーズや分析の目的に依存します。例えば、過去の販売データを用いた売上分析や予測を行う場合、数年分のデータが必要なこともあります。逆に、リアルタイムデータや直近数ヶ月のデータのみを使用する場合もあります。具体的にどのような分析を行うかを明確にし、その分析に必要な期間のデータを保持できるように設計しましょう。保持するデータの期間を検討する際には、ストレージコストを予測し、コストとビジネスニーズのバランスを取る必要があります。過去のデータを保持する一方で、古いデータの圧縮やアーカイブを行う方法も検討しましょう。
データ鮮度の定義
データの鮮度を保つためには、データの利用目的に応じた鮮度の設定が求められます。たとえば、リアルタイム分析やダッシュボードに使用するデータは、最新の状態を保つ必要があり、頻繁なデータ更新が必要です。一方で、過去の履歴データやトレンド分析に使用するデータは、頻繁な更新を必要とせず、定期的な更新で十分な場合もあります。
リアルタイムで更新が必要なデータ(例えば、IoTデバイスからのデータや取引履歴など)に対しては、ETL(抽出、変換、ロード)プロセスをリアルタイムまたはほぼリアルタイムで実行する必要があります。一方、バッチ処理で定期的に更新できるデータ(例えば、月次レポートや過去の売上データなど)は、バッチ更新を採用します。更新にかかるコストの考慮も見落とせません。リアルタイムデータ更新はインフラや運用のコストが高くなる可能性があるため、必要に応じてデータの処理方法や更新頻度を調整することが求められます。
ステップ3 データパイプラインの設計
Snowflakeでデータ基盤を構築する際に、データレイク、データウェアハウス、データマートそれぞれにおけるデータ連携のアプローチにはいくつかの違いがあります。以下にそれぞれのデータ連携の特徴を説明します。
データレイクへのデータ連携
データ基盤の構築において多くの企業が直面する課題は、異なるソースからのデータを統合することです。データレイクは大量の構造化データと非構造化データを格納するため、多様なデータソースからのデータ収集を行います。企業内には異なるシステムやアプリケーションからさまざまなデータが生成されています。これら複数のシステムや部門から集めたデータの整合性を保ちつつ、全社で活用できる形に統合することは非常に難しく、時間とリソースを要します。例えば、顧客データや販売データ、在庫データなどが異なるフォーマットで保存されている場合、これを一元的に統合するための仕組みが必要です。そのため、データソースからデータレイクへの連携においては、様々なデータソースに幅広く対応しているデータ連携ツールを用いて連携するのが望ましいです。
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▼データレイクについてもっと詳しく知りたい
⇒ データレイク|用語集
データウェアハウスへのデータ連携
データウェアハウスは、分析やビジネスインテリジェンス(BI)用に最適化されたデータの格納場所です。Snowpipeは、Amazon S3やAzure Blob Storageなどのデータレイクに新しいデータが追加されると、リアルタイムでSnowflakeに自動的にデータを取り込む機能です。このため、データの即時反映が可能となり、迅速な分析が実現します。また、Snowpipeはスケーラブルで、データ量が増加しても対応可能なため、ビジネスの成長に合わせた柔軟な運用が可能です。これにより、データの新鮮さを保ちながら、データ品質の維持と運用の効率化が図れる点が大きなメリットとなります。これらの理由から、データレイクからデータウェアハウスへの連携において、Snowpipeは効率的かつ高パフォーマンスなソリューションとなります。
データマートへのデータ連携
データマートは、特定の業務部門(営業、財務、マーケティングなど)向けに最適化されたデータのサブセットです。データマートは特定の部門やビジネスユースケースに焦点を当てているため、通常、データウェアハウスから一部のデータを抽出する形で連携が行われます。そのため、データウェアハウスからデータマートへのデータ連携には、ELTプロセスが採用されます。ETL(抽出、変換、ロード)とELT(抽出、ロード、変換)は、どちらもデータ連携のプロセスとして広く使われていますが、ELTでは、まずデータをSnowflakeにロードし、その後、SQLクエリを使用して変換処理を実行します。この方法により、大量のデータを効率的に処理でき、変換をリアルタイムで行えるため、スピーディに分析結果を得ることができます。
自動化と効率化のためのベストプラクティス
データパイプラインの自動化は、業務の効率化に直結します。定期的なデータ転送や同期を自動化することで、データの正確性を保ちながら、手作業の負担を減らすことができます。
また、データパイプラインの運用においては、エラー検出やロギング機能を活用することで、問題発生時に迅速に対応することが可能です。
iPaaS型データ連携基盤 HULFT Square(ハルフトスクエア)
SnowflakeとiPaaSは、連携させて利用することでさらに便利になります。例えば、この場面でHULFT Squareを使うと、スケジューラーの機能により、定期的なデータ転送や同期の自動化が簡単に設定できます。
ステップ4 データモデルの設計と最適化
Snowflakeにおけるデータモデル設計
Snowflakeでは、スキーマやテーブル設計を適切に行うことが、データの可用性、パフォーマンス、管理性に大きく影響します。Snowflakeは、データを多次元的に構造化できるため、柔軟で効率的なデータモデルを構築することができます。
例えば、スター・スキーマやスノーフレーク・スキーマを使用することで、BIやデータ分析が容易になり、データウェアハウスのパフォーマンスが最適化されます。これらのスキーマは、分析に必要なデータを迅速に取得できるように設計されており、複雑なクエリ処理にも対応できるようになります。
データ連携の影響を受けるデータモデルのパフォーマンス
データ連携の設計は、データモデルのパフォーマンスに直接影響を与えるため、連携方法を最適化することが肝要です。特に異なるデータソースからデータを収集する際に、そのデータがどのように変換・統合されるかが最終的なパフォーマンスに影響を与えます。
例えば、大量のデータを取り込む際には、インデックスの設定やパーティショニングの最適化を行うことで、データアクセスの速度を向上させることができます。また、データが増加してもパフォーマンスが落ちないように、スケーラビリティを考慮したデータモデル設計が求められます。
Snowflakeのスキーマ設計とデータ統合の工夫
Snowflakeでは、データの統合とスキーマ設計を一貫して行うことが重要です。Snowflakeの強力なスキーマ設計機能を活用することで、データの統合を簡便に行うとともに、異なるソースからのデータを効果的に管理できます。
例えば、異なるデータソースからのデータを標準化し、統一した形式でSnowflakeに格納することで、クエリ処理が効率化されます。これにより、データの正確性と一貫性が保たれ、分析結果が信頼できるものとなります。
データ統合後のデータ品質とガバナンス
データ統合後のデータ品質とガバナンスは、企業におけるデータの信頼性を保証するために不可欠です。Snowflakeでは、データの品質を高く保つためのツールが提供されています。たとえば、データのバリデーションやクリーニング、欠損値の処理などが自動的に行える機能を活用することで、データの品質を維持できます。
さらにデータガバナンスの観点からは、アクセス制御や監査機能を活用して、誰がデータにアクセスしているか、どのようにデータが使用されているかを監視できます。これにより、データの安全性と透明性が確保され、コンプライアンスを守ることができます。
ステップ5 セキュリティとデータガバナンス
Snowflakeのセキュリティ機能とデータガバナンスの重要性
データ基盤の設計においてセキュリティとデータガバナンスは非常に重要です。Snowflakeは、企業のデータを安全に守るための高度なセキュリティ機能を備えています。たとえば、データ暗号化やアクセス制御を通じて、外部からの不正アクセスを防ぐことができます。
さらにSnowflakeでは、データの保存時や転送時においても暗号化を実施し、データが第三者に漏洩するリスクを最小限に抑えています。また、ユーザーごとにアクセス権を細かく設定できるため、データに対するアクセス管理を強化することができます。
データアクセス管理とデータマスキング
データアクセス管理は、企業の情報セキュリティの基盤を形成します。Snowflakeは、役割に基づくアクセス制御(RBAC)を採用しており、ユーザーごとに異なるアクセス権限を設定できます。この機能を活用することで、必要な情報にだけアクセスできるようにし、不正なアクセスを防止します。
また、個人情報や機密情報を扱う場合は、データマスキングを活用することで、ユーザーがアクセスするデータの一部をマスクし、機密性を保ちながら運用が可能。この機能により、企業は法的・規制的な要求に応えることができます。
データ連携におけるセキュリティのベストプラクティス
データ連携においてもセキュリティは最優先事項です。データ転送時には、通信の暗号化を行い、悪意のある攻撃からデータを保護します。例えば、「HULFT Square」などのデータ連携ツールを使用することで、データ転送時にTLS(Transport Layer Security)やVPN(Virtual Private Network)を利用して、転送データのセキュリティを強化することができます。
また、データ転送の監査ログを取得し、誰がどのデータにアクセスしたか、どのような操作を行ったかを記録することが、セキュリティ管理において必要です。これにより、不正アクセスや異常な操作を早期に発見することが可能になります。
ステップ6 パフォーマンス最適化とスケーリング
Snowflakeのパフォーマンス最適化の手法
データ基盤を運用する際、パフォーマンスの最適化が課題となることがあります。Snowflakeは、クエリの処理速度を最適化するためにさまざまな技術を提供しています。例えば、Snowflakeのクラスタリングキーやインデックスの設定を活用することで、データアクセスが高速化されます。
さらに、Snowflakeは自動的にクエリの最適化を行うため、ユーザーが複雑な最適化作業を意識することなく、高速なデータ分析を行うことができます。この点が、従来のデータウェアハウスとの大きな違いです。
データ連携によるパフォーマンス向上
データの連携プロセスを最適化することでも、全体のパフォーマンスが向上します。例えば、「HULFT Square」を活用することで、データ転送や同期を効率的に行い、無駄なデータの重複や過剰な負荷を減らすことができます。
また、リアルタイムデータの同期が求められる場合は、データのインクリメンタルロードを採用することで、パフォーマンスを維持しつつ必要なデータだけを同期することができます。これにより、システム全体の負荷を軽減し、リアルタイムでの分析を可能にします。
スケーラビリティとデータ量の増加に対応するための連携戦略
Snowflakeは、スケーラブルなアーキテクチャを提供しており、データ量の増加に伴ってリソースを追加することができます。これにより、企業が抱えるデータ量が増加しても、パフォーマンスを維持しながら運用を続けることが可能です。
データ連携においても、スケーラビリティを考慮した設計が必要です。データ量が急増した際にシステムがパフォーマンス低下を起こさないように、連携の効率化と自動化を行うことが求められます。「HULFT Square」を活用すれば、急増するデータに対応したスケーラブルな連携を実現できます。
ステップ7 モニタリングと運用体制の構築
データ基盤運用における監視とメンテナンス
データ基盤の運用において、データ連携がスムーズに行われているか、エラーや遅延が発生していないかを監視するための体制を整える必要があります。Snowflakeには、データの使用状況やパフォーマンスをリアルタイムで監視できるダッシュボードが提供されており、異常を早期に発見することができます。
また、「HULFT Square」もデータ転送や同期の監視機能を備えており、エラーや失敗したジョブの通知をリアルタイムで受け取ることができます。これにより、問題が発生した場合でも迅速に対応でき、ダウンタイムを最小限に抑えることができます。
Snowflakeの監視機能と運用管理
Snowflakeでは、運用管理を効率的に行うための監視機能が充実しています。これにより、データ基盤のパフォーマンスを最適化し、リソースの利用状況を把握することができます。定期的なメンテナンスを行い、パフォーマンスの向上を図りながら、リソースの無駄を排除することが可能です。
データ連携のモニタリングとエラー検出
データ連携の監視は、異常を早期に検出するための重要なステップです。「HULFT Square」では、データ転送中に発生したエラーや異常をリアルタイムで把握し、すぐに対応できる体制を作ることができます。エラー通知を受け取った場合は、素早く問題を特定し、システムの回復を早急に行うことができます。
まとめと次のステップ
データ基盤構築において、データ連携は重要な役割を果たします。Snowflakeは、データの収集・統合・分析を効率化するための強力なプラットフォームであり、企業のデータ活用において中心的な役割を担います。その中で、データ連携ツール「HULFT Square」を活用することで、データ連携を簡単に自動化し、セキュリティを強化し、パフォーマンスを最適化することができます。
これからのデータ活用の可能性と展望
現在、データの重要性はますます高まっており、Snowflakeのようなデータウェアハウスを活用することで、より多くのデータを効率的に分析・活用できるようになります。
さらに、AIや機械学習、データサイエンスといった技術が進化する中で、データ基盤の重要性は増す一方です。データ基盤は単なるストレージの枠を超え、企業の戦略的資産として活用されるようになります。
「HULFT Square」を活用したデータ連携の効率化と自動化は、生成AIのような新しい技術への対応を加速させ、企業がデータドリブンな意思決定を迅速に行えるようにします。これからの時代において、データ基盤をどれだけ効率よく運用できるかが、企業の成長に大きく影響するでしょう。
事例で学ぶ、Snowflakeで実現するデータ基盤構築
ここまで、Snowflakeによるデータ基盤構築のステップを説明してきましたが、紙幅の都合上詳しく解説できなかった部分も多くあります。
あたらしい取り組みにチャレンジするうえでは、やはり実際に実践している企業の事例から学ぶのが効率的です。
そこで、当社セゾンテクノロジーが、全社員参加型のデータ活用を目指し、Snowflakeでデータ基盤を構築した事例をご紹介しています。
「全社員が自発的にデータを活用する世界へ、やってみてわかった!データドリブンの進め方と勘どころ」
全社データ活用の推進役となったプロジェクトリーダーが、立ち上げから企画、構築、活用、定着に至るまでの各フェーズで直面した課題と、その課題をどのように乗り越えたかを動画で詳しく解説しています。Snowflakeを活用した基盤構築のノウハウと、社員の学習と活用を加速させるアプローチを学べる内容になっていますので、ぜひご覧ください。
終わりに
データ基盤構築は単なる技術的な作業に留まらず、企業全体のデータ戦略を支える重要な要素です。Snowflakeは、そのスケーラビリティと柔軟性を活かし、さまざまなビジネスニーズに対応できる強力なプラットフォームです。その上で、データ連携ツール「HULFT Square」を活用することで、データの取り込み、統合、分析のプロセスが一層スムーズになります。
今こそ、データ基盤を構築し、企業のデータ活用を次のステップへと進める時です。HULFT Squareを活用して、Snowflakeとのデータ連携をより効率的に行い、競争力のあるデータ活用を実現しましょう。
執筆者プロフィール

細見 せいじ
- ・所 属:マーケティング部
- 都内のSierで約10年システム開発に従事したのち、2016年 アプレッソにjoin。 データ連携ソフトウェアDataSpiderの開発エンジニア→プロジェクトマネージャーを経て、現在はマーケティング部でデータ利活用領域を担当。 システムエンジニア時代に培った IT システム活用経験をベースに、お客様の『データ利活用』『デジタル・トランスフォーメーション』を支援している。
- (所属は掲載時のものです)
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