データ活用
「遅いBI」「コスト不安」「ブラックボックス化」を段階的に防ぐ
データ活用の壁は、ツールよりも設計の崩れと運用の不在にあります。
当社は、いきなり大規模再構築はせず、小さく分割して標準化された構成に載せ直すことで、止めずに立て直します。
よくある課題
生データ集約で整合性・集計ロジックが崩れやすい
BI表示が遅く、会議でストレスになる
ストレージ／クエリ課金が読めず、予算が不安
権限設計と監査ログが整理されておらず、説明が難しい
系統（リネージ）や依存関係が追えず、変更が怖い
小さく分割し、規模別の『定石』に載せ直す
小規模構成で「正しい筋道」をつくる
例：[業務アプリ] → [Azure SQL] → [Blob]（単一リージョン）
• コールドデータをBlobへ退避し、ライフサイクル管理で低頻度階層へ
• 正規化／データ型最適化、キー整理で定義を固定
中規模構成に拡張（性能・コスト・運用のバランス）
SQL(HA)＋Cache、ETL：Synapse Pipeline、分析：ADLS＋Synapse（Serverless/Dedicated）
• Dedicated／Serverlessの役割分担、予約容量や停止設計でコストを制御
• レポート応答を安定化（パーティション／索引／集計の設計見直し）
ガバナンスとリネージ：変更に強い『説明できる基盤』へ
• RBAC＋最小権限（原則View／Stored Procedure経由）
• 権限棚卸しをCLI等で定期自動化し「誰が何にアクセスできるか」を把握
• SQL資産はGit管理＋PRレビューで変更履歴を残す
• Purviewで用語・機密ラベル付与、ETL/SQL/BIの依存関係を可視化
つまずきポイントへの対処
生データ突っ込み
公式ビュー定義、旧SQLの段階廃止、必要なものだけ移行
BIが遅い
本番データで早期検証、必要箇所のみ選択的に非正規化、集計テーブル等で現実解に着地
成果物の一例
規模別アーキテクチャ案
小規模／中規模／将来拡張
スキーマ設計と品質ルール
正規化 / 命名 / キー / バリデーション
ETL／分析設計
Pipeline／ADLS／Synapse使い分け
権限・監査・系統管理
RBAC／Purview／棚卸しスクリプト
監視設計
クエリ遅延・容量の定点観測、改善サイクル