はじめに
こんにちは！千株式会社でデータアナリストをしているSAWAです。Tableau「DATA Saber」に認定されたBIツール大好きアナリストです。
DATA Saberとは？ Tableauを使いこなす先人たちが有志で運営するコミュニティベースの認定プログラムです。
そんなTableau大好きアナリストが、なぜ今、BIツールではなく「Snowflake」の学習法について記事を書いているのか？
それは、弊社が今まさに「データ活用」における変革期の真っ只中にいるからです。そして、その変革を着実に前に進めるために、ビジネス職の同僚たちと共にデータカルチャーを作ろうとチャレンジしています！
弊社が抱えていた「データのあるある課題」
私の入社当時（約1年前）の弊社は、多くの企業が抱える典型的な課題の真っ只中にいました。
1. Redashの「秘伝のたれSQL」
RedashでSQLを書いてデータ分析する文化はありました。しかし、SQLを一から書くというよりは、過去からの引継ぎ・継ぎ足しのSQLが伝承されている状況。定義も曖昧で、なんとなく「これを使って」という状態で運用されていました。
2. スプレッドシートによる「表計算モニタリング」
各部署が独自のロジックで関数を組み、日々のKPIを管理。毎朝、誰かがRedashからダウンロードし、CSVをスプレッドシートに貼り付けて更新作業を行う日々でした。
3. 「どの数字が正しいの？」状態
各部署で「売上」の定義が微妙に違い、全部足しても全体の数字にならない現実。各自が正しいと思っている数字をもとに戦略を練るしかない状態でした。
Snowflake導入による「SSOT」の実現
これらの課題を解消するため、私が所属するR&D開発課のデータ分析/AIチームは 「SSOT: Single Source Of Truth（信頼できる唯一の情報源）」 を手に入れ、信頼できるデータをビジネス職に提供することを目標としました。
その中核となるツールとして、 「Snowflake」 の導入を進めてきたのです。
「データの民主化」を目指して
ただ、ツール（Snowflake）を入れただけでは、文化は変わりません。
私が期待する、未来の同僚たちの姿は以下のようなものです 「Snowflakeで正確な数字が出たから、もうスプレッドシート集計やめたい！BIツールを使いたい！」
「秘伝のたれSQLじゃなくて、自信をもって現在の数字といえる数字が知りたい！分析していきたい」
「SnowflakeからBIツールでビジュアライズしたい！！」
この未来を実現するためには、単なる「SQLの書き方（How）」の伝授だけではいけません。
- 「そもそもどんなデータが見たいのか（What）」
- 「そのデータを見て、どうアクションしたいのか（Why）」
これらを一緒に考えながら、「データを使いこなす」ためのサポートをしていく必要があります。
SAWA推奨：初学者のためのSnowflake勉強ステップ
前提 会社の環境では、データのロードやテーブル作成は基本的にビジネス職には開放していません。しかし、Snowflake・データドリブンの概要を理解せずには、本質的な活用はできません。
Step 1：【無料トレーニング】で「Snowflakeの全体像」を掴む
- やること：Snowflakeのコミュニティにサインイン ＆ 公式Xをフォロー
- 学ぶこと：Snowflake Universityで講座受講（無料でもたくさんあります）
- 目的：テストアカウントで好きなように自由にSnowflakeを体験できる
- 効果：いきなり本番環境だと自由に触れないが、並行して概要を学ぶことで自信をもってSnowflakeに立ち向かえる
① Snowflake Ascent Platform Training
- 難易度：★★★
- 所要時間：★★
- 特典：SnowPro認定試験の無料バウチャー付き（3か月有効）（※SnowPro認定試験についてはこちらの記事をご覧ください）
- 内容：4時間のトレーニング。Snowflakeを触ったことがない人には時間が足りませんが、サンドボックス環境で講座終了後も自習継続可能です
- 注意点：講座開始前の準備ができていないと一気に乗り遅れるので要注意！途中で間違いに気づいたら前に進めなくなるので丁寧に対応していきましょう。
② Hands-On Essentials Track（英語のみ）
- 難易度：★★
- 所要時間：★★★★
- 特典：合格するとLinkedInで共有できるバッジを獲得
- 内容：段階を踏んで学べるため、SQL初心者でもついていける。地道に進めればSnowflakeだけでなく、データリテラシーも身につく
- 注意点：ラボワークが結構難しい場合がある。丁寧に進んでいくため理解しやすく、途中途中の確認があり、迷子になることが少ない。が、とにかく時間がかかる。
③ お昼休みに学ぶ Snowflake 入門シリーズ（次回開催）
- 難易度：★
- 所要時間：★
- 時間：12:00 - 12:45 PM（ランチを食べながら視聴可能）
内容：データ活用の基本概念からSnowflake製品の説明、デモ画面での強みを理解できます。
- 業務改善・DXのためのデータ活用入門
- Snowflake AIデータクラウドの基本
- Snowflake AIデータクラウド実践デモ
- 【総集編】3日分を続けて視聴可能
注意点：デモのところで急に難易度が増す気がしました。そこは流し見でよいと思います。
Step 2：実際に会社のsnowflake環境で「マート」を使ってSQLを実践
- やること：会社のSnowflake環境に接続
- 学ぶこと：事前に用意されたマートを利用し、目的沿ったデータの抽出。SQLの基礎。
- 目的：「本物のデータ」を使って、「気づき」を得るための分析スキルを磨く
- 効果：実際の業務で使っているデータを使ってデータ抽出ができるので、分析アイデアがわきやすい。複雑なSQLを利用をしないので自信が付く！
Step 3：実際に会社のsnowflake環境で「テーブル」を使って分析
- やること：会社のSnowflake環境に接続
- 学ぶこと：DBを同じテーブルを使ってよりドリルダウンできるデータ分析。SQLの応用。
- 目的：マートを分析して気づいた問いを探索し、分析結果を出せるスキルを身に付ける
- 効果：実際の業務課題を解決できるので、実践として利用できる。
なぜ、ここまで学んでほしいのか？
私はビジネス職に「データエンジニアの代わり」になってほしい訳ではありません。
「データの民主化」によって、ビジネス職が自走できることで、本質的な仕事にエンジニアが集中でき、さらなる未来のデータ活用が見えるからです。
ビジネス職の変化
「SQLの書き方（How）」だけでなく、「正しい問いの立て方（What）」を身につけ、「自走」してデータを抽出・分析できる。ドリルダウンして、分析を進めることができる。
データエンジニアの変化
「SQL修正」「汎用的マート作成」といった作業から解放され、「データ基盤の構築・強化」「データカタログ整備やデータの品質維持」といった、最も本質的な仕事に集中できる。
この「変革期」を一緒に作りませんか？
千は今、最高にワクワクする「データカルチャー変革期」のスタートラインに立っています。
「秘伝のたれSQL」や「表計算モニタリング」が溢れるカオスな状況をクリーンにし、ゼロから信頼できるデータ基盤を構築する。そして「IntelligenceやCortex」などのAIを活用したデータ分析の未来を作っていく。
この挑戦にワクワクしてくれるデータエンジニアの方、ぜひ私たちと一緒に働きませんか？
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