DataHub を使う

DoiT DataHub を利用する際の一般的なステージは次のとおりです。

1. データディスカバリー。目的に基づいて社内外のデータソースを特定します。

   たとえば、単位当たりの収益性（unit economics）を測定するには、収益データ、売上原価（COGS）、顧客獲得コスト（CAC）、顧客生涯価値（CLV）が必要になる場合があります。これらのデータは、組織外も含め、さまざまな場所や異なるチームに分散して存在する可能性があります。

2. データ抽出と検証。関連するソースシステムから必要なデータのみを収集し、データの正確性と一貫性を確認して、以降の分析に適した有効なデータであることを確保します。

3. メトリックとディメンションのモデリング。ユースケースに沿ったレポートになるよう、送信するラベル・ディメンション・メトリックを決定します。

   まず、取り込む予定のデータを確認し、レポートをどのように構成したいかを検討します。そこから、含めるディメンションと値を決めることができます。適切なデータ粒度を設定することは、効果的な分析に役立つだけでなく、意図しないデータ開示のリスク軽減にもつながります。

4. データ変換 と データロード。DoiT DataHub にデータを送信します。

   • DataHub API または CSV ファイルを使用してデータをインポートできます。
   • DoiT に送信する前にデータをサニタイズしてください。たとえば、個人を特定できる情報（PII）をマスキングします。

5. データ分析と可視化。DoiT Cloud Intelligence の豊富な FinOps 機能を活用して、組織のさまざまな側面を可視化し、データを実行可能なインサイトに変換します。たとえば、レポート、アロケーション、コスト分割、Custom Dashboards などがあります。

6. ポリシーとガバナンス。最適なクラウドの利用とコスト効率を維持するためのポリシーとガバナンスの仕組みを確立します。たとえば、メトリクスを追跡して重要なイベントや条件の通知を受け取るために Alerts を作成し、計画支出に対する実支出を追跡して説明責任と予測可能な財務結果を担保するために Budgets を設定します。