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분석 / BIProduction

INSIGHT — BI 분석 대시보드

INSIGHT — Streaming Product Analytics

ClickHouse 기반의 실시간 BI R&D 프로토타입입니다. 자연어-to-SQL, 이상 탐지, 코호트 분석 기능을 실험하고 있습니다.

2026 3개월 2026-03
#Analytics#Streaming#OLAP#No-code#Cohort#A/B Testing

라이브 데모

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DEMO
app.insight.jp/dashboard

ダッシュボード概要

2026年4月 リアルタイム更新

+14.2%

¥12,847,300

前月比 +¥1,592,000

+8.7%

3,284

前月比 +263件

-0.3%

3.42%

前月 3.72%

+5.1%

¥3,912

前月 ¥3,722

月間売上推移

過去10ヶ月の売上トレンド

売上目標
7月
8月
9月
10月
11月
12月
1月
2月
3月
4月

売れ筋商品 TOP 5

#商品名売上注文数前月比
1プレミアムワイヤレスイヤホン Proオーディオ¥2,340,000780+18.3%
2スマートウォッチ X200ウェアラブル¥1,890,000420+12.1%
3ノイズキャンセリングヘッドホンオーディオ¥1,456,000364+7.8%
4ポータブル充電器 20000mAhアクセサリー¥980,0001,960-2.4%
5Bluetooth スピーカー Miniオーディオ¥756,000540+22.5%

流入元分析

オーガニック検索
42%(48,230)
有料広告
28%(32,150)
リファラル
18%(20,660)
ソーシャル
12%(13,770)
合計セッション114,810

과제

Google Analytics로 커버되지 않는 커스텀 KPI가 늘어나면서, 마케팅 팀이 엔지니어링 리소스 없이 데이터 기반 의사결정을 내리기 어려운 내부 워크플로우 문제를 확인했습니다.

솔루션

커스텀 KPI 대시보드, 코호트 분석, LTV 예측, A/B 테스트 관리, 자동 리포트 생성을 노코드 빌더로 제공하는 파일럿을 구축했습니다. 자연어-to-SQL 레이어는 내부 데이터셋으로 지속 학습 중입니다.

성과

  • 내부 검증 데이터 기준 분석 소요 시간 80% 단축
  • 파일럿 시뮬레이션상 마케팅 ROI +42%
  • 내부 A/B 테스트에서 전환율 1.2% → 2.8%
  • 월 40시간 리포트 작성 공수 절감 (내부 산정)
Key Metrics

Measured Impact

取込→可視化 P95

850ms

KPI定義時間

15分

-96%

月間イベント

8,000万

マーケROI改善

+34%

Features

What it does

分析

ファネル

任意のイベント列からファネルを定義し、遷移率を高速計算。

コホート & リテンション

週次・月次コホートのリテンション曲線をワンクリックで描画。

実験

A/B テスト

均等割当とベイズ更新による有意性評価を統合。

マルチアーム

Thompson Sampling によるマルチアーム割当をサポート予定。

プラットフォーム

ノーコードビルダ

AST→SQL変換でクエリを生成し、全てのクエリを監査ログに記録。

ブラウザ内集計

DuckDB WASMによるローカル再集計で体感レイテンシをゼロに。

Architecture

System Layers

Layered architecture showing components, responsibilities, and data flow.

L1

Layer

収集

複数プラットフォーム向けに統一イベントスキーマを提供するSDK群。

JS/TS SDKMobile SDKServer SDK
L2

Layer

取り込み

スキーマレジストリでイベント契約を強制し、後方互換性を担保。

RedpandaKafka ConnectSchema Registry
L3

Layer

ストレージ

生イベントはパーティション別に保管し、集計はマテビューで事前計算。

ClickHouseMaterialized ViewsTTL
L4

Layer

変換

dbtモデルでKPI定義をコード化し、CIでテスト可能に。

dbtSQLTests
L5

Layer

可視化

ブラウザ側DuckDB WASMで細分化フィルタをゼロ秒化。

Next.jsEChartsDuckDB WASM
Development Process

How we built it

01

Discovery

自社・協業ショップの既存指標を棚卸ししKPI定義を標準化。

Deliverables

  • KPI辞書
02

スキーマ

イベントスキーマとマテビューを先に設計し、スキーマレジストリに登録。

Deliverables

  • スキーマ定義
  • マテビュー
03

取り込みPoC

RedpandaとClickHouseのスループット/コスト比較。

Deliverables

  • PoCレポート
04

実装

SDK、取り込みパイプ、可視化UIを並行開発。

Deliverables

  • SDK
  • パイプライン
  • UI
05

QA

dbtテスト + スナップショット + 負荷試験で品質担保。

Deliverables

  • テスト結果
  • SLOドキュメント
06

Launch

社内ショップで本番稼働を開始。

Deliverables

  • リリースノート
07

Iteration

利用ログから頻出クエリを特定し、マテビューを拡張。

Deliverables

  • 最適化PR
Roadmap

Delivery Timeline

  • P0Done2026-03-06

    スキーマ設計

    イベントスキーマとマテビュー構成を設計。

  • P1Done2026-03-22

    取り込みパイプライン

    Redpanda + Kafka Connectでの取り込みを本番化。

  • P2Done2026-04-05

    ノーコードクエリビルダ

    ASTベースのビルダを実装し、社内で利用開始。

  • P3In Progress2026-04-22

    A/B テスト

    実験割当と結果評価の自動化機能を開発中。

  • P4Planned2026-06

    公開検討

    パートナー企業への外販可能性を検証予定。

Team

Who built it

2engineers

Roles

  • データエンジニア
  • フルスタック
기술 스택

Tools & Platforms

Frontend

Next.js 16TypeScripttRPC

Backend

Argo CD

Data

ClickHouseKafka ConnectPostgreSQL

Infrastructure

GrafanaTerraform

Other

RedpandadbtDuckDB WASMApache ECharts
Build with KGA

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