Consulting
コンサルティング
データポータルやカタログからビッグデータ・AIプラットフォームアーキテクチャまで、エンタープライズのデータ＆AI戦略の策定とシステム設計をお手伝いします。
01
セルフサービス型データアクセス
Data Portal
組織全体のデータ利用者がデータを容易に発見・アクセス・活用できるセルフサービス型データポータルを設計します。
| データポータル戦略 | 現状のデータアクセスパターンの評価、ポータルの目標・KPI定義、ロードマップ策定 |
| ユーザー体験（UX）設計 | データ検索・探索・可視化のUI/UX設計、ペルソナ別ダッシュボード |
| データサービスAPI設計 | REST/GraphQLベースのデータ配信API設計、API Gatewayアーキテクチャ |
| アクセス制御＆ガバナンス統合 | ロールベースアクセス制御（RBAC）、承認ワークフロー、利用ログ追跡 |
| データマーケットプレイス設計 | 社内データのプロダクト化、データセット登録・公開・サブスクリプションプロセス |
| モニタリング＆利用分析 | ポータル利用状況分析、データセットの人気度・活用度レポート |
02
メタデータ駆動型ガバナンス
Data Catalog
分散したデータ資産を体系的に管理し、信頼性の高いメタデータ駆動型データガバナンスを実現します。
| メタデータ管理戦略 | メタデータの収集範囲・方法の定義、ビジネス・技術・運用メタデータの体系設計 |
| データリネージ設計 | ソースからレポートまでのエンドツーエンドリネージ追跡アーキテクチャ |
| データ品質フレームワーク | 品質指標（完全性、正確性、適時性など）と自動検証ルールの定義 |
| データ分類＆タグ付け | PII自動検出、ビジネス用語集の設計 |
| データオーナーシップ＆スチュワードシップ | Data OwnerおよびData Stewardの役割と責任フレームワークの定義 |
| カタログプラットフォーム選定 | Apache Atlas、Unity Catalog、DataHubなどの比較・選定 |
| レガシーシステム統合 | DW、データレイク、BIツールとカタログの統合アーキテクチャ |
03
スケーラブルなデータプラットフォーム設計
ビッグデータプラットフォームアーキテクティング
エンタープライズの要件に合わせた、スケーラブルで信頼性の高いビッグデータプラットフォームを設計します。
| 現状分析（As-Is） | 既存のデータインフラ、パイプライン、ガバナンスの診断 |
| 目標アーキテクチャ設計（To-Be） | Lakehouse、データレイク、DHハイブリッドアーキテクチャ設計 |
| 技術スタック選定 | 要件ベースでのDatabricks、オープンソース組み合わせの選定とPoC |
| データ取り込みアーキテクチャ | バッチ、リアルタイム、CDCの取り込みパイプライン設計（NiFi、Kafka、Flinkなど） |
| ストレージ設計 | HDFS、Ozone、S3、ADLSのストレージ階層設計、フォーマット選定（Iceberg/Delta/Parquet） |
| コンピュートアーキテクチャ | YARNおよびK8sベースのコンピュート分離設計、サーバーレス移行戦略 |
| ネットワーク＆セキュリティ設計 | VPC/VNet設計、Private Link、ファイアウォールルール、暗号化ポリシー |
| メダリオンアーキテクチャ設計 | Bronze、Silver、Goldレイヤーの定義とデータモデリング標準 |
| HA/DR設計 | 高可用性・災害復旧アーキテクチャ、RTO/RPOの定義 |
| サイジング＆キャパシティプランニング | ワークロードベースのハードウェア・クラウドリソースサイジング、TCO分析 |
| 移行戦略 | レガシーシステム（CDH/HDP/従来型DW）から次世代プラットフォームへの段階的移行ロードマップ |
04
エンタープライズAIプラットフォーム設計
AIプラットフォームアーキテクティング
モデルのトレーニングからサービング、モニタリングまでをエンドツーエンドでカバーするエンタープライズAIプラットフォームを設計します。
| AI/ML成熟度評価 | 現状のAI/ML能力、インフラ、プロセスの評価と目標成熟度の定義 |
| MLOpsアーキテクチャ設計 | トレーニング → 検証 → デプロイ → モニタリングのパイプライン設計、ML向けCI/CD |
| Feature Store設計 | オフライン・オンラインFeature Storeアーキテクチャ、特徴量の登録・バージョニング・サービング |
| Model Registry設計 | モデルバージョン、ステージ、メタデータ管理フレームワーク、承認ワークフロー |
| モデルサービングアーキテクチャ | REST/gRPCエンドポイント設計、A/Bテスト、カナリアデプロイ、オートスケーリング |
| 生成AI / RAGアーキテクチャ | LLM選定・ファインチューニング戦略、Vector DB設計、RAGパイプライン、Agent Framework |
| GPUインフラ設計 | GPUクラスター構成、K8s GPUスケジューリング、マルチGPUトレーニング環境 |
| データ＆モデルガバナンス | トレーニングデータのリネージ、モデルバイアス検証、モデルドリフトモニタリング |
| AIセキュリティ＆コンプライアンス | 説明可能性（XAI）、プライバシー保護、AI倫理ガイドライン |
| PoC＆パイロット設計 | ビジネスインパクトベースのPoC対象選定、成功基準、パイロット実行計画 |