提供内容
ETL/ELTパイプライン
業務DB、SaaS、ファイルから統合レイヤーへのバッチ/ストリーム処理。
品質・リネージ
検証ルール、異常チェック、ソースからモデル入力までの追跡。
分析向けストレージ
BIとMLの両方に適したレイクハウス/ウェアハウス設計。
フィーチャー準備
学習とオンライン推論で一貫した特徴量定義。
進め方
- 01発見
- 試作
- 導入
- 改善(カイゼン)
概要
データが分散・陳腐化・不整合だとAIプロジェクトは停滞します。取り込み、変換、ガバナンス層を整備し、モデルとコパイロットに信頼できる入力を供給します。
提供内容
ETL/ELTパイプライン
品質・リネージ
分析向けストレージ
01 · スコープ
つくるもの、残すもの
データが分散・陳腐化・不整合だとAIプロジェクトは停滞します。取り込み、変換、ガバナンス層を整備し、モデルとコパイロットに信頼できる入力を供給します。
引き渡すもの
- 一度きりの出力ではなく、監視付きパイプライン。
- スチュワードが持てる品質チェックと系譜。
- 分析とAIの両方に使えるスキーマ。
- 下流チーム向けのデータの契約。
主な技術
- パイプライン
- ストレージ
- ガバナンス
02 · システム全体像
仕組みのつながり
現行業務から、チームが運用できるワークフローまでの道筋です。
01
データ監査
ソース、ギャップ、所有者、コンプライアンス制約を棚卸し。
02
パイプライン構築
取り込み、変換、オーケストレーションと監視。
03
検証・文書化
品質スイート実行、スキーマとSLAの文書化。
04
AIアプリへ供給
API、テーブル、埋め込みフィードをモデル/コパイロットへ。
03 · 効果
取り除く課題
現状の課題
データが分散・鮮度不明・信頼不足で、AI案件のたびに同じパイプラインを作り直しています。
導入する解決
取り込み、品質、提供の層を整え、モデル・コパイロット・BIが同じデータを安全に使えるようにします。
目指す変化
準備
表計算の抜き出しAI向けフィード
信頼
鮮度が不明検証され時刻が分かる
再利用
案件ごとに再構築共有パイプライン
04 · 活用シーン
このソリューションが効く場面
データ統合
サイロ解消後に全社AIを展開。
05 · 進め方
導入の方法
発見から改善までの4段階。週数のテンプレートではありません。
- 01
発見
課題とデータの現状を整理します。
- 02
試作
小規模なPoCで効果を検証します。
- 03
導入
既存システムに組み込み、本番運用へ。
- 04
改善(カイゼン)
運用データを見ながら継続的に改善します。
06 · よくある質問
このソリューションについて
用途がまだはっきりしていません。どこから始めますか？
短いディスカバリーで、課題・関係システム・パイロットか本構築かを整理します。
既存のツールに載りますか？
はい。既に使っているERP、CRM、社内アプリへ統合します。切り離されたデモではなく、チームが使い続けるワークフローが目的です。
日本語と英語で対応できますか？
はい。コンサルティング、日常のやり取り、引き渡しまで日英で対応します。
終了後、何を受け取れますか？
本番ワークフロー、連携ポイント、日常使う運用ビュー、ドキュメント、そして導入後の改善パスです。