Data analysis platform

データ分析基盤コンサルティング

データを活用できない企業は生き残れない

ビジネスの意思決定を素早く行っていくためにも大量で正確なデータに基づいた判断が求められます。しかしながら、データはしっかりと整備をしておかないと、誤りや不整合も多く活用可能なデータにするだけでも多くの時間を浪費します。企業のデータをどう整備し、どう蓄積し、どうデータ活用すべきか、しっかりとした戦略が必要です。メソドロジックは、データモデリングを中心としたデータレイク設計、データフロー設計により、企業のデータ分析基盤構築を支援します。

データ分析基盤コンサルティングメニュー

ビッグデータ モデル整備支援

  • DDD、データモデリング
  • データ収集、蓄積、活用方法の立案
  • 構造化データ、非構造化データの整理

データレイク クラウドインフラ構築

  • AWS(Amazon EMR、Glue、Athena、)MS-Azure、GCP
  • 各種クラウドサービスの選定、検証、評価支援
  • データ分析基盤構築時のベ

データ分析 分散アプリケーション開発

  • Apache Sparkを中心としたアプリケーション開発
  • Databricks統合データ分析プラットフォーム、Amazon
  • 大量データ処理時のパフォーマンスチューニング

データフロー開発運用

  • ジョブフロー全体処理実行のアプリケーション開発
  • 機械学習モデル管理・デプロイ等のCI・CD環境整備
  • アドホック分析・定型分析システム運用設計・管理
  • データガバナンス、セキュリティ

データ分析基盤「設計のポイント」

事例

大手グループ企業様の場合

背景・課題

  • 関係会社のデータを集約して分析を実施したい。
  • AWSにデータを収集、蓄積して分析をしたいが、どのサービスを利用すれば良いかわからない。
  • 大量のデータを処理するのでパフォーマンスがでない可能性がある。

データ収集、蓄積、配信基盤のアーキテクチャー設計・構築支援を導入

大手グループ企業様の場合

関係会社からの主要なデータを収集し、バリューチェーンで価値を生むためのデータ分析基盤を構築する。
Amazon EC2、S3、EMRのマネージドサービスAmazonAthena、Glue DataCatalogのサーバーレス SQL主体でアクセス可能な基盤構築

大手グループ企業様の場合

データの収集方法・設計

データ蓄積・活用方針立案

AWSマネージド・サービス、サーバーレスの構成立案、設計・構築

全体運用設計