こんな方におすすめ

• BigQuery・Snowflake・Redshiftにデータを集めたが、使っているのは一部の社員だけ
• 「このテーブル何？」「この数字の定義は？」という問い合わせが、データ基盤担当に集中している
• 「売上」などの定義が部署ごとに違い、会議で数字が食い違う
• AIの全社展開を進めたいが、ガバナンス・セキュリティ・コストの判断材料がそろっていない

こんなことがわかります

• DWHにデータがあるのに活用が一部にとどまる理由と、データの「意味」が共有されていない構造
• メタデータの自動生成とリネージで、テーブルの意味を「人に聞かなくても分かる」状態にする仕組み
• Snowflake Cortex／Gemini in BigQueryとCOMETAの違いと、定義の置き場所・DWHの数・利用者で決める使い分け
• 「売上」の定義をそろえるセマンティックレイヤー、権限管理、セキュリティ対応と、自社の数字で試算できるTCOの枠組み
• 会議中にその場で根拠つきの数字を出す使い方と、導入前の現状値と比べて成果を測るROI指標