解決可能な課題
データ利活用における悩み
以下のような課題をお持ちではないですか？
データベースが社内・社外に分散しており、データ移行せずに利用したい
ユーザの要望に合わせデータの収集・加工をExcel等で手動で実施しており負荷が大きい
社内データを不特定多数に利用されたくない
データを管理している部門が異なり、社内プロセスの都合で時間を要し、リアルタイム分析ができない
使いたいデータがあるのか、どこにあるのか、そもそもどんなデータがあるのかが分からない
サービスのご紹介
お客様の構築／移行プロジェクトの成功に向けて、
インフラ、データベース、アプリケーション開発・保守の様々な観点で支援
①製品／サービス選定
お客様に合わせた最適なデータプラットフォームをご提供します。
- 異なるデータプラットフォーム間における移行実績を持っており、変更点を理解した上でスムーズな移行を実現
- GoogleやAWSやIBM をはじめとした300名以上の資格を保有
プラットフォームに合わせた製品選定例
②マイグレーションPoC
お客様の現行業務の継続性や現行システム資産の事前確認・検証を行うサービスをご提供します。
- オンプレミス→クラウドの性能検証実績あるPoC計画書に基づき、個別要件を加えることで短期間に着手可能
- データプラットフォームの器としてのクラウドだけでなく、データ連携方式やジョブの修正までカバーし、インフラに留まらない移行・開発をカバー
マイグレーションPoC内容
| 事前検証観点 | サービス概要 | 内容 |
| 移行実現性 | サーバ/サービス構成の選定 | 現行システムで業務利用状況をヒアリングし、現行業務移行が可能なサーバ/サー ビスの移行後構成を選定 |
| 移行方式の選定(I/F、DB、データ) | 現行資産をサンプリング (数本)で移行実施し、移行実現性を検証 | |
| 運用継続性検討(ユーザ業務とシステム運用) | ユーザ業務とシステム運用の継続性を考慮して新基盤・サービス構成を選定 | |
| 既存利用ツールへのインパクト評価 | 新基盤における既存利用の BIツールや分析ツールへのインパクト有無を評価 そのインパクトの有・無に伴い、移行計画に反映 |
|
| 移行課題とリスクの洗い出し | 移行実現性を全体的に評価し移行課題とリスクを洗い出して移行計画に反映 | |
| 移行計画の 具体化 |
サーバ/サービス構成のコスト算定 | 新基盤・サービス構成に伴う、イニシャルコストとランニングコストを試算 |
| 移行コストとスケジュールの具体化 | 移行に関わる全体コストとスケジュールを具体化しお客様とすり合わせ | |
| データ移行計画(概要計画) | データ移行をサンプリング (数テーブル)で移行実施し、データ移行に関わる方式の選定とデータ移行計画 (概要計画)をご提示 |
③構築／移行
データプラットフォーム移行に関するナレッジ・ Tips・代替策提案などのケイパビリティがあります。
- 信頼性、セキュリティ、コスト等の観点で最適なアーキテクチャ提示
- インフラだけでなくデータ管理、システム監視・障害復旧などお客様の運用を支援
- クラウドサービス個々のセキュリティ/プライバシー保護の設計ナレッジを保有
データプラットフォームの移行プロジェクトにはよくある「つまづきポイント」例
| カテゴリ | 移行時のつまづきポイント（例） |
| DB設計・構築 | 既存データプラットフォーム(DB)から新データプラットフォーム基盤への移行設計(DB/Schema/Table/View等) |
| 新データプラットフォームサービスが提供するConversion Toolの活用範囲 | |
| 既存データプラットフォーム(DB)特有の保持機能や処理関数などの新データプラットフォーム基盤での実現方法 | |
| 既存データプラットフォーム(DB)と新データプラットフォーム基盤のデータ精度や時間情報差異と対策 | |
| データ移行 | 効率的なデータ移行方法(特にデータロード方法) |
| 既存データプラットフォーム(DB)の特殊データやNULLデータ移行時の注意ポイント |
データプラットフォーム構築後には・・・
データプラットフォームの構築だけでなく、データの可視化や分析のツール支援やDX人財強化のためのトレーニングメニューを用意しています。
データ可視化
IBM SPSS Modeler
データ分析
Looker
※その他、お客様に合わせたソリューションを提供しています。
導入によるメリット
強じんなデータプラットフォームの実現
- 可用性・拡張性・柔軟性・耐障害性の向上
- メンテナンスの軽減
- セキュリティの担保
- 日次/月次のアクセスピーク対応
データドリブン経営基盤の確立
データプラットフォーム構築により以下のような経営課題に柔軟に対応できる基盤ができます。
- 各事業単位での日商売上実績、顧客属性と購入動向、地域/店舗/販売員の販売動向、商品/新商品の販売動向の見える化
- 大量・多様データの蓄積と分析が可能
- NextAction策定実行のスピード化
NI+Cの支援事例
＜AWSをベースとした支援事例：大手小売業様＞
全社データ基盤+データ活用プラットフォーム のケース
ポイント
● データレイク（Amazon S3）への取込・蓄積処理をAWS Lambda処理に統一することで開発効率を向上
● DWH（Amazon Redshift）のデータマート作成処理はAWS Glue上で動作するプログラムで実装し、複雑なデータ加工を実現
システム構成図
＜Google Cloudをベースとした支援事例：アスクル様＞
使いにくい従来型データプラットフォームから柔軟なデータ利活用へ
ビジネス成長に合わせたデータ基盤の構築までに3年以上かかった大規模プロジェクトを推進できた秘訣をアスクルの担当者に伺いました。
▼詳細はこちら
https://techtarget.itmedia.co.jp/tt/news/2307/28/news02.html
＜IBM Cloudをベースとした支援事例：化粧品メーカー様＞
データ収集から需要予測・可視化を数か月で実現
CSVを使用し経験とカンによる手動、目視による分析をしていたが、SaaS/PaaSサービスを利用することでデータ分析基盤を約5週間という短い期間で構築し、開発にかかる期間短縮とコスト削減を実現しました。
ホワイトペーパー
～ クラウドベンダーにはない強みでサポート ～
全社プラットフォーム構築で社内データのサイロ化を解決
ビジネス要件の変化が激しい中、企業にはデータドリブンな経営が求められる。しかし、経営の意思決定にデータを生かし切れていないと悩む企業は意外に多い。
その原因として、「社内にデータが散在しているので、分析の際に情報を横串で見ることができていない、部門横断でのデータ活用が進んでいない」といった課題が挙げられる。
さらには「グループ各社でのデータ連携を行いたい」「外部のデータを取り入れて精度の高い分析を行いたい」というニーズも増えているが、オンプレミスの場合、セキュリティやデータガバナンスの観点から外部との連携を前提とした設計がなされにくい状況がある。拡張性がボトルネックとなってしまうケースも多い。
これらの課題を解決する方法の一つが、柔軟で拡張性のあるクラウドでのデータプラットフォーム構築、運用だ。どう取り組めばいいのだろうか。
各ベンダーからの評価／強固なリレーションシップ
IBM、Google、AWS、TresureData等のパートナーとして当社の技術力を高く評価いただいております。
Google Cloud の Sell および Service プレミアパートナーとして、Google Cloud をスムーズにご利用いただくため、導入準備・構築・運用など、お客様のご検討ステージに合せた適切なアドバイスにより、最適な方法でGoogle Cloud の活用を支援しています。
AWSソリューションプロバイダー認定企業として、多様化するお客様のニーズに応えるべく、企画・提案から構築、そして運用保守まで、AWSのサービスをワンストップで提供します。またAWSの認定資格取得数が100を超えた企業として、「AWS 100 APN Certification Distinction 」に認定されました。
日本アイ・ビー・エム株式会社より、ソフトウェアの再販ビジネスにおいて、顕著な業績を評価いただきました。
特にData and AI領域における過去からの知見をベースにした、最新のデータ・ファブリック基盤である。Cloud Pak for Dataの持つデータ蓄積から活用までをカバーする案件を独自にリードいただきお客様から高評価をいただきました。
TreasureData社から直近3年間で連続でAwardをいただいております。顧客への提案やサービス提供を通じて新しい価値の創造に積極的に取り組んだことについて評価いただきました。
