DWH構築

分散したデータを、突合できる状態にするところからです。

この領域で答えられるようになる問い

• 分散したデータの集約設計と実装
• ID・定義の統一ルールづくり
• 接続できるもの／できないものの切り分け

前提

答えられる問いは、接続済みのデータ範囲によって変わります。どこまで答えられるかは、初回の無料データ診断で個別に確認します。

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Architecture ／ データ処理の7階層

生データを、AIに毎回読ませない。

SQLで済む処理を先に終わらせ、AIには整理済みの表だけを渡します。処理時間・費用・再現性のすべてが、この設計で変わります。

01Raw各システムから届いた、加工前のデータ。SQL / 事前処理 02整形型・欠損・重複・文字コードを揃える。SQL / 事前処理 03中間テーブル顧客ID・注文・接触履歴を突合できる形にする。SQL / 事前処理 04分析Mart定型の指標を、目的別にあらかじめ集計しておく。SQL / 事前処理 05AI意思決定Martを横断して読み、現状・原因・次の候補を出す。AI 06実行承認された内容を、CRM・MA・広告へ反映する。AI + 人の承認 07検証実績を記録し、予実差を次の前提へ戻す。AI + 人の確認

前後比較だけを施策の効果とは呼びません。対照群がない場合は「相関・前後差」として提示し、因果の判定には検証設計が必要であることを明示します。