GA4データ×購買データのスリムなデータ運用

by yunotanaka

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©2026 giftee Inc. all rights reserved 2 自己紹介田中優之介株式会社ギフティ第一事業本部（C向け）データアナリスト / マーケティング担当 2022年、株式会社ギフティに新卒入社し、C向けサービス「giftee.com」のデータ分析・マーケティングを担当。クエリ未経験から、TROCCOを駆使してデータ基盤整備の経験を積み、現在はCOMETAを用いたAIによるデータ活用推進にも取り組み中。

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©2026 giftee Inc. all rights reserved 5 giftee.comにおけるデータ分析基盤の構造（当時） giftee.comのデータ分析基盤では、 TROCCO を活用してDBの購買データとGA4の行動データを掛け合わせながらDWHやDatamartを作成することで、ダッシュボードやレポート作成に活かしていた。 BigQuery Export Data Lake DWH ダッシュボード DB (購買データ) GA4

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©2026 giftee Inc. all rights reserved 6 処理量増加の2つの原因 ①LookerStudioから、1閲覧1行で保存しているような大きなDHWのテーブルを直接参照する構造になっていたこと、 ②DWHを全件洗い替えする設定になっていたこと、の2つが原因だった。 BigQuery Export Data Lake DWH ダッシュボード DB (購買データ) GA4 ①Datamartの不在 ②全件洗い替え設定

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©2026 giftee Inc. all rights reserved 7 ①DWHを直接LookerStudioに繋いでいた背景商品ごとにデータを見られるダッシュボードを作成する際、1つの商品を1ページでさまざまな角度から分析したい…という思いから、たくさんの列を持った集計前データを繋ぎ、LookerStudio側でフィルター・集計を行う処理にしていた。見たい指標（WHAT）使いたい切り口（HOW）流入元前のページユーザー属性（性別, 購入回数等）購入用途 …etc. PV数発行数 CVR …etc. ある商品Aについて…

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©2026 giftee Inc. all rights reserved 8 ②全件洗い替え設定にしていた背景一度売上が立った後に、売上を取り消したり、集計対象から除外したりする必要があるケースがある。タイミングによっては、半年前の売上を取り消す必要があることもあるため、過去のデータも常にアップデートしておく必要があった。売上取消や集計対象外にする対応が必要なケースの例問い合わせ対応に伴って商品発送停止（無効化）や返金をする不正決済の連絡があった金額分を集計対象から除外する決済完了 1月 2月 3月 4月 5月 6月データ更新の可能性がある期間

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©2026 giftee Inc. all rights reserved 9 解決策｜用途別のDatamartとGA4用DWHを作成 1ページでさまざまな角度から商品データを見れる「スーパーダッシュボード」の作成は諦め、用途別にDatamartを用意。また、GAデータとDB（購買データ）でData Lake, DWHを分けることで全件更新の対象データを最小限に。 BigQuery Export GA Data Lake GA DWH ダッシュボード DB (購買データ) GA4 DB Data Lake DB DWH Datamart

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©2026 giftee Inc. all rights reserved 10 解決策｜用途別のDatamartとGA4用DWHを作成 1ページでさまざまな角度から商品データを見れる「スーパーダッシュボード」の作成は諦め、用途別にDatamartを用意。また、GAデータとDB（購買データ）でData Lake, DWHを分けることで全件更新の対象データを最小限に。 BigQuery Export GA Data Lake GA DWH ダッシュボード DB (購買データ) GA4 DB Data Lake DB DWH Datamart ②GA Data Lake, DWHは日次転送のみ（洗い替えなし） ① Datamartは用途別に分ける

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©2026 giftee Inc. all rights reserved 11 まとめ Datamartの必要性と、DWHを細かく設定する重要性が学べたいい機会となった。しかも、DWHを細かく設定しておくとCOMETAなどの「Text-to-SQL」サービスを利用する際にも活用しやすいというメリットも。 1ページでさまざまな角度から商品分析ができるスーパーダッシュボードを作るのは難しい → 目的に応じてページは分ける。Datamartの作成を怠らない。ざっくりとデータ転送設定をすると処理量がオーバーしがち → DWHはデータの種類に合わせて細かく設定しておくとデータ処理量削減につながる。