コンテンツへスキップ
XSIS
木製の机のノートパソコンのスロットに入ったメモリーカード

AIとデータ

データアーキテクチャ、レイクハウス、リアルタイムパイプライン

分析とAIに最新で信頼できるデータを届けるデータ基盤

AIの品質はその下のデータで決まる

多くの企業はデータをサイロに保管しています。ERPのテーブル、勘定系、スプレッドシート、誰も統合していない書類です。レポートは遅れ、数値は食い違い、新しいプロジェクトは毎回データのコピーから始まります。

言語モデルとエージェントは、このギャップのコストを高めます。最新データ、非構造化書類、明確なアクセスルールを、行動できる速度で必要とします。その下のデータベースが遅い、または脆いと、すべてが危険にさらされます。

得られるもの

  1. 発生時点のデータ

    夜間バッチではなく、イベントの発生に合わせて届くデータ。

  2. 統制された1つのプラットフォーム

    分析、レポート、AIがすべて参照する、統制された1つのレイクハウス。

  3. AIに備えたデータ

    検索、ベクトル、ナレッジグラフ用に準備された構造化・非構造化データ。

  4. 復旧できるデータベース

    高速で可用性を保ち、必要になる前に復旧を実証済みのデータベース。

提供内容

  • ETL、ELT、非構造化AIデータパイプライン

    システムからデータを抽出・ロード・変換し、書類、メール、スキャンをモデルが利用できるテキストとメタデータに変換するパイプライン。

  • リアルタイムイベントストリーミング

    Apache KafkaとApache Flinkによる高速取り込みにより、受注、決済、センサー値が発生時点で分析とエージェントに届きます。

  • データウェアハウスとレイクハウス

    Snowflake、Databricks、Apache Iceberg上のクラウド、ハイブリッド、オンプレミスのデータウェアハウスとレイクハウス。チームのデータ照会方法を中心に設計します。

  • ベクトルデータベース、ナレッジグラフ、セマンティックレイヤー

    ベクトルストア、ナレッジグラフ、共有セマンティックレイヤーにより、すべてのレポートとモデルが同じ定義と関連を使用します。

  • データベース設計と性能

    アプリケーションの読み書きに基づいて設計するリレーショナル・ドキュメントデータベース。実行計画、インデックス、設定を通じて遅いクエリを発見・修正します。

  • データベース健全性チェック

    構成、性能、セキュリティ、バックアップ、容量をレビューし、各所見をリスクと工数で整理します。

  • 高可用性、バックアップ、復旧、移行

    復旧目標に合わせたレプリケーションとフェイルオーバー、定期的に復元する暗号化バックアップ、移行前後でデータを照合するリハーサル済み移行。

  • アクセス、暗号化、監査

    最小権限のロール、保存時・転送時の暗号化、機微データを誰が閲覧・変更したかのログ。

  • データベース監視とランブック

    容量、レプリケーション遅延、遅いクエリ、失敗ジョブのアラート、定例保守、手順ごとのランブック。

進め方

  1. ソースを整理

    システム、データベース、データ量、レポートをレビューし、プラットフォームが最初に答えるべき問いとモデルを合意します。

  2. ターゲットを設計

    レイクハウス、ストリーミングレイヤー、データモデル、復旧目標を設計し、各決定と理由を記録します。

  3. スライス単位で構築

    1つのドメインずつソースを取り込み、品質チェックとリネージを備えることで、有用なデータを早期に届けます。

  4. 移行と照合

    既存レポートとデータベースをリハーサル済みの手順で移行し、旧システムを停止する前に件数と合計を照合します。

  5. 運用と引き継ぎ

    パイプラインとデータベースを監視し、フェイルオーバーと復元を実証し、プラットフォームを運用するか、ランブックとともにお客様のチームへ引き継ぎます。

テクノロジーと標準

モダンなデータ基盤はSnowflake、Databricks、Apache Iceberg上で稼働し、Apache KafkaとFlinkのストリーミング、権限認識型GraphRAGを備えます。行レベル・ロールレベルのアクセスルールは、モデルがデータを読む前に適用されます。

言語
  • SQL
データと分析
  • Apache Kafka
  • Snowflake
  • Databricks
  • Apache Spark
  • Apache Airflow
  • dbt
  • BigQuery
  • Amazon Redshift
データベース
  • pgvector
  • Elasticsearch
手法と実務
  • ETL・ELTパイプライン
  • リアルタイムイベントストリーミング
  • ベクトルデータベース
  • ナレッジグラフ

始め方

スコープが明確なお客様は直接提案書へ進みます。ソース、スキーマ、データ量が未整理の場合は、Blueprint Studioの下でデータ監査から始めます。

今後の流れ

  1. 事前コンサルティングセッション

    無料の30分オンライン事前相談です。目標、システム、制約を伺います。

  2. 準備状況レビュー

    無料の48時間準備状況レビューで、プリンシパルアーキテクトがプロジェクトを6項目のDefinition of Readyに照らして確認し、適切なトラックを提案します。

  3. トラックの選択

    スコープが確定したプロジェクトには、拘束力のある提案書を3–5営業日以内にお渡しします。構想段階のプロジェクトはBlueprint Studioから始まります。稼働中のシステムに障害がある場合、文書化されていない場合、連携が必要な場合は、1–2週間の診断から始まります。Blueprint Studioと診断はそれぞれ固定料金で、提案書に記載します。

  4. 5段階での提供

    体制の立ち上げ、ライブ実演を伴うスプリント、連携と堅牢化、受け入れと本番稼働、そしてマネージドサービス。ローンチ後は保証期間と、その後の任意のサポート・保守が待っています。

よくある質問

データベース案件はどう始まりますか。

通常は健全性チェックから始まります。構成、性能、セキュリティ、バックアップ、容量をレビューし、リスクと工数で整理した所見の書面リストを提供します。その後、何を修正・移行・運用するか、その順序をお客様が決めます。計画済み移行など必要性が明確な場合は、設計から始めます。

どのデータプラットフォームを使うべきですか。

データ、スキル、データを留めるべき場所、照会方法によって異なります。Snowflake、Databricks、オープンなApache Icebergレイクハウスをワークロードとレジデンシー規則に照らして比較し、最もシンプルで合うものを推奨します。

リアルタイムデータは必要ですか。

不正チェック、在庫水準、エージェントの行動など、判断がそれに依存する場合に限ります。そうしたイベントはKafkaとFlinkでストリーミングし、日次数値で足りる場合はバッチ処理を維持します。バッチの方が運用コストが低いためです。

ERPを遅くせずにデータを取り出せますか。

はい。重いクエリではなく、ERPがサポートするインターフェースまたはデータベースログを通じて変更を読み取り、一括ロードは繁忙時間外にスケジュールします。ERPへの負荷を前後で測定します。

数値の正確性はどう確保しますか。

すべてのパイプラインで、件数、キー、合計、鮮度の品質チェックを行い、失敗時には不正なデータがレポートへ届かないようにします。主要数値は、お客様の財務・運用責任者とともにソースシステムと照合します。

どの程度の停止とデータ損失を想定すべきですか。

それは業務上の判断であり、2つの目標として定めます。目標復旧時点(RPO)は、直近どれだけのデータを失ってよいかです。目標復旧時間(RTO)は、システムをどれだけ停止してよいかです。それらを満たすようレプリケーション、フェイルオーバー、バックアップを設計し、テストします。

データを失わず、業務を止めずにデータベースを移行できますか。

すべての移行を保護されたコピー上でリハーサルし、ソースとターゲットの行数とチェックサムを照合します。停止できないシステムでは両方を同期させ、短い計画済みウィンドウで切り替え、テスト済みのロールバックを用意します。

どの種類のデータベースを扱いますか。

リレーショナルデータベース、ドキュメント・キーバリュー・検索データベースを、自社サーバーまたはマネージドクラウドサービスとして扱います。開始時に使用中のエンジンとバージョンを確認し、それらに精通したエンジニアを配置します。新しいデータベースやマネージドサービスを選ぶ場合は、ワークロード、スキル、ライセンス、運用コストに照らして選択肢を比較します。

プラットフォームとパイプラインの所有者は誰ですか。

お客様です。当社が作成するコード、データモデル、パイプライン、文書は、各マイルストーンの支払い後にお客様に帰属し、データは常にお客様のものです。

データベースが遅い場合、どこから始めますか。

推測ではなく測定から始めます。最も遅く頻繁なクエリを取得し、実行計画を読み、待機、ロック、メモリ、ストレージを確認します。インデックス、クエリ変更、設定で改善できることが多く、新規ハードウェアよりはるかに低コストです。最大の原因から修正し、各変更をベースラインと比較して測定します。

日々のデータベース管理を引き継げますか。

はい。サポート契約の下で、監視、パッチ適用、バックアップ、チューニングを行い、応答目標と報告を書面で合意します。お客様自身で運用する場合は、すべての手順を文書化し、引き継ぎ前にチームをトレーニングします。定型作業は社内で行い、アップグレード、移行、インシデントのみ当社に依頼する分担も可能です。

本番データへのアクセスはどう管理しますか。

各エンジニアはタスクに必要な権限だけを持つ氏名付きアカウントを使用し、作業期間中のみ付与して記録します。可能な限りマスキング済みまたはサンプルデータで作業します。認証情報はお客様のシークレットストアに保存し、本番へのすべての変更はお客様の変更プロセスに従い、ロールバックを用意します。

データベース作業のコストを決める要因は。

データベースの数と規模、重要度、対象のエンジンとバージョン、文書とバックアップの状態です。移行では、検証、リハーサル、アプリケーションチームとの調整に工数が加わります。継続的な管理は、カバーする時間と必要な応答時間によります。

契約ではなく、対話から始めましょう

構築、接続、保護のどれが必要かを教えてください。アーキテクトが内容を一緒に整理し、どこから始めるべきかを提案します。

今後の流れ

  1. 日程の調整

    セッションの日程を調整するため、当社チームからメールをお送りします。

  2. 事前コンサルティングセッション

    無料の30分オンライン事前相談です。目標、システム、制約を伺います。

  3. 準備状況レビュー

    無料の48時間準備状況レビューで、プリンシパルアーキテクトがプロジェクトを6項目のDefinition of Readyに照らして確認し、適切なトラックを提案します。

  4. トラックの選択

    スコープが確定したプロジェクトには、拘束力のある提案書を3–5営業日以内にお渡しします。構想段階のプロジェクトはBlueprint Studioから始まります。稼働中のシステムに障害がある場合、文書化されていない場合、連携が必要な場合は、1–2週間の診断から始まります。Blueprint Studioと診断はそれぞれ固定料金で、提案書に記載します。