データレイク・DWH構築
散在するデータを統合し、分析やAI学習に使える状態へ整備します。
AI活用を支える
データ基盤構築
AI活用に必要なデータを収集・統合し、前処理から分析環境、MLOpsまで一貫して設計します。現状分析から導入計画、実装、運用支援まで包括的にサポートします。
データ収集・統合の自動化
分析・学習に使える品質管理
セキュアな共有と運用設計
平均
42%
データ準備時間削減
※当社支援プロジェクトの平均
構築できる基盤領域
リアルタイムデータパイプライン
業務システムや外部データを継続的に収集し、最新データを活用できます。
データ品質管理
欠損・重複・表記ゆれを検知し、信頼できるデータ運用を実現します。
MLOps環境構築
モデル学習、評価、デプロイ、監視を継続運用できる基盤を整えます。
AI導入に必要なデータ環境をワンストップで整えます
現状分析から基盤設計、構築、運用改善まで伴走します。
構築プロセス
現状分析
現状のデータ資産や課題を可視化し、改善ポイントを明確にします。
要件定義
ビジネス要件と技術要件を整理し、最適な基盤方針を定義します。
基盤設計
データモデルや構成、セキュリティ方針を設計し、詳細設計を行います。
データ連携
データ収集・統合パイプラインを実装し、品質を担保しながら運用開始します。
運用改善
監視・改善を継続し、パフォーマンスとデータ品質を継続的に向上します。
導入で生まれる成果
データ統合基盤
データの一元化により、分析やレポート作成の工数を大幅に削減。
工数削減
70%
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準備中
準備中
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準備中
準備中
専門チームが設計から運用まで支援
データアーキテクト
ビジネスとデータをつなぎ、拡張性とセキュリティを兼ね備えた基盤アーキテクチャを設計します。
クラウドエンジニア
クラウド環境の構築・運用を担い、高可用性とコスト効率を両立した基盤を実現します。
MLOpsエンジニア
モデルの継続学習・デプロイ・監視を自動化し、安定したAI運用を支えます。