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