データ基盤構築ご支援
散在するデータを統合し、AI・分析に活用できる基盤を設計・構築。 独立資本の中立的な立場だからこそ、特定ベンダーやプロダクトに依存しない、拡張性と持続性を兼ね備えたアーキテクチャを実現します。
データ基盤で、こんな課題はありませんか
データがサイロ化している
部門ごとにExcel、SaaS、基幹システムとデータが分散。横断的な分析や経営判断に必要なデータが一箇所に集まらない。
BIやAIを入れたが活用できない
ツールだけ導入しても、元データの品質や構造に問題があれば成果は出ない。「ダッシュボードが信用できない」状態に。
ベンダーロックインが心配
特定のクラウドや製品に依存した設計では、将来の拡張や乗り換えが困難に。中立的な視点での設計が求められている。
グラフが設計するデータ基盤の全体像
散在するデータソースを統合し、分析・AI活用まで一気通貫で支えるアーキテクチャを設計します。
ご支援スコープ
✔︎ 現状調査・データアセスメント
既存システムの構成、データの所在、品質、利用状況を棚卸し。現場ヒアリングを通じて「何が使えて、何が足りないか」を可視化します。
✔︎ アーキテクチャ設計
ベンダー中立の立場で、クラウド選定からデータレイク・DWHの構成、ETL/ELTパイプラインの設計まで。将来のAI活用を見据えた拡張性のある設計を行います。
対応環境：AWS / GCP / Azure / Snowflake / BigQuery / Redshiftなど
✔︎ データパイプライン構築
各種データソースからの取り込み、クレンジング、変換、ロードまでのパイプラインを構築。データの鮮度と品質を自動で担保する仕組みを整備します。
✔︎ 運用設計・自走支援
構築して終わりではなく、運用ルール策定・監視設定・ドキュメント整備・ハンズオン研修まで。お客様の組織が自走できる状態を目指します。
プロジェクトの進め方（例）
STEP 1｜ヒアリング・現状調査（2〜4週間）
既存システムとデータの棚卸し。業務フローの理解と課題の言語化。
STEP 2｜アーキテクチャ設計（4〜6週間）
要件定義とクラウド選定。データモデル設計とパイプライン方式の決定。
STEP 3｜構築・テスト（8〜16週間）
段階的に構築し、データ品質テストを実施。小さく始めて確実に動かす。
STEP 4｜本番移行・運用定着（4〜8週間）
本番切替とモニタリング。研修・ドキュメント整備で自走体制を構築。
グラフにデータ基盤を依頼するメリット
ベンダー中立の設計力
独立資本で特定ベンダーとの資本関係がないため、AWS・GCP・Azure・オンプレミスを公平に評価。お客様の要件に最適な構成を提案します。
戦略から運用まで一貫支援
基盤構築だけでなく、構築後のAI開発・BI整備・組織育成まで同じチームで対応。フェーズごとにベンダーが変わるコミュニケーションロスがありません。
エンタープライズ実績
金融・製造・小売・通信・運輸など主要産業トップティア企業での元請け支援実績。大規模データ・厳格なガバナンス要件にも対応します。
ご支援内容・役割分担例
お客様
- 既存システム・DB情報の提供
- 業務要件・データ活用方針の共有
- ステークホルダー間の意思決定
- 運用体制の整備（担当者のアサイン）
グラフ
- 現状調査・データアセスメント
- 中立的なアーキテクチャ設計
- データパイプライン構築
- テスト・品質検証・本番移行
- 運用マニュアル・監視設定
- ハンズオン研修・ナレッジ移管
よくある質問
Q. プロジェクト期間の目安はどのくらいですか？
規模や要件によりますが、小規模なデータ統合であれば3〜4ヶ月、全社横断のデータ基盤構築であれば6〜12ヶ月が目安です。段階的に構築し、早期に価値を実感いただける進め方をご提案します。
Q. 既存のシステムやDBをそのまま活かせますか？
はい。既存資産を最大限に活用する方針です。全面リプレイスではなく、既存システムの上にデータ統合層を構築するアプローチが多く、業務への影響を最小限に抑えます。
Q. クラウドはどこを推奨していますか？
特定のクラウドを推奨することはありません。お客様の既存環境・セキュリティ要件・コスト・チームのスキルセットを総合的に評価し、最適な選択肢をご提案します。マルチクラウドやハイブリッド構成の実績もあります。
Q. 構築後の運用もお願いできますか？
対応可能です。構築後の運用保守・改善を継続的にご支援する「AI・DX運用支援」サービスもご用意しています。最終的にはお客様の組織が自走できる状態を目指し、段階的にナレッジを移管します。
Q. データ基盤の構築とBI・AIの導入は同時にできますか？
同時並行でのご支援も可能です。基盤構築と並行して、すぐに活用できるデータマートから先行してBI整備やPoCを進めるケースも多くあります。
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