人材育成のためのデータ下準備ならReckoner（レコナー）

タレントマネジメントデータと生産個数データを突合し、人材育成に生かす！

人事システム（カオナビ、kintone、SmartHR）と生産管理システム（Azure SQL）のデータをGoogle BigQueryに連携する際の課題・現状

社員の基本情報はSmartHRで、スキルや研修受講履歴、評価などのタレントマネジメント情報がカオナビで、社員ごとのミスやトラブル発生履歴、日報情報はkintoneで管理している。
Azure SQLで構築されている生産管理システムを利用している。
社員1人1人の生産性向上と、ミスを減らすために、人事関連のシステムと生産管理システムのデータを突合し、より細かい適材適所検討や、育成計画検討をおこないたい。データが膨大なため、DWHに入れてからBIツールで可視化をおこないたいが、各ツールで管理しているカラム名やデータ型が異なっていたり、欠損しているデータがあるため、データクレンジングの必要がある。人材育成の要件は頻繁に変わることを見越して、データクレンジングの要件も手軽にメンテナンスできるようにしておきたい。

Reckoner（レコナー）導入の効果

人事データと生産管理のデータを紐づけたことで、感覚でおこなっていた育成計画が、事実ベースで論理的に立てられるようになった。

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人事システム（カオナビ、kintone、SmartHR）と生産管理システム（Azure SQL）のデータをGoogle BigQueryに簡単に自動連携する方法

STEP1

接続設定

Reckoner（レコナー）が、データソースとなるカオナビ、kintone、SmartHRとAzure SQL、データ転送先となるGoogle BigQueryにアクセスできるようにするため、ログイン情報入力やOauth設定をおこなう。

STEP2

データ加工・変換

SQLを記述することなく、Reckoner（レコナー）画面上のマウス操作で、以下加工・整形をおこなう。
・任意のフィールドを抽出する「投影」タスクを用いて、各ツールから分析に必要なデータのみを抽出する。
・既存フィールドのフィールド名変更や型変更ができる「フィールド変換」タスクを用いて、データ型の統一や記号になっているカラム名をわかりやすく整理する。
・指定したフィールドにデータが存在するレコードを抽出する「Null除外」タスクを用いて、値が存在しない欠損データを除去する。
・指定したフィールドの値を基準にデータをグループ化して集計する「集計(Group by)」タスクを用いて、月ごとの生産個数やトラブル発生回数などをグルーピングする。
・双方のテーブルから結合キーとなるフィールドを指定しテーブルを横方向（フィールドを増やす方向）に結合する「結合」タスクを用いて、データクレンジングした各種データを合わせる。

STEP3