BigQueryを中心にデータ分析基盤を構築し、既存環境からの移行、収集・変換・分析の運用まで担います。
- データ基盤・DWH設計: BigQueryを中心に、収集、保存、変換、分析と権限管理を含む全体構成を設計します。
- データ連携・移行: 既存DWH、クラウド、業務システムからのデータ連携と段階的な移行を進めます。
- 運用・性能・コスト改善: 処理状況と利用傾向を確認し、性能、信頼性、コストと運用方法を継続して見直します。
Outcome
DWH・分析基盤を構築または移行したい
利用目的から逆算して、データ収集、加工、保存、分析を継続できる基盤を構築・移行します。
Current State
実現したい状態
- 分析用途に合うDWHとデータモデルを整える
- 既存データを検証しながら安全に移行する
- 拡張と保守を続けられる運用にする
Related Services
関連するサービス
課題や目的、技術の状況に応じて、構想・設計から実装、移行、運用改善まで支援します。
Proof / Case Study
関連する導入事例
株式会社SVI研究所
約1,000倍の人流データを数時間で解析できる基盤を構築
- 業界
- IT・デジタルサービス
- サービス
- データ分析・AI / クラウド基盤・移行
- 課題
- 人流データ量が従来の約1,000倍となり、オンプレミスでは処理に1カ月以上かかると見込まれる中、独自の解析ロジックを維持する必要がありました。
- 支援
- 約1,000台のGCEハイメモリインスタンスによる並列処理を構築し、アジャイルな処理フローの改善とWebGLによる可視化を進めました。
- 成果
- 大規模な人流データを数時間で解析できるようになり、大都市の鉄道路線別混雑率など、従来は難しかった分析も可能になりました。
株式会社インティメート・マージャー
BigQuery移行でインフラコストを約20％削減
- 業界
- 広告・マーケティング
- サービス
- データ分析・AI / クラウド基盤・移行
- 課題
- データ活用が広がる中で従来基盤のコスト体系が見合わなくなり、新しいデータプラットフォームへ移行する必要がありました。
- 支援
- BigQueryへの移行に加え、プロジェクトやデータセットを適切な単位に分け、コストを最適化できる構成づくりを支援しました。
- 成果
- 安定した処理性能を保ちながらインフラコストを約20％削減でき、今後のさらなるデータ活用に向けた基盤が整いました。
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