データ基盤・DWH設計
BigQuery（bq）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。
データ分析基盤の3つの領域
データソース、利用目的、更新頻度と運用条件を整理して必要な基盤を構築します。
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。
データの収集から分析までを一続きで設計
データが複数環境へ分散し、処理と運用が個別化すると、分析へ進むまでの時間と負担が増えます。grasys（グラシス）はデータソースの整理からBigQuery（bq）を中心とした基盤設計、移行、運用、AI・BIへの接続までを担います。
- データ基盤とDWHの全体構成を設計
- 既存環境からの連携・移行を段階的に実施
- 運用開始後の性能とコストを継続して改善
- BigQuery（bq）を中心としたデータ基盤設計
- ETL・ELTとデータ移行
- バッチ・ストリーミング処理
データ分析基盤が生み出す4つの価値
分析開始までの短縮
収集、変換、保存の流れを整理し、利用者が分析へ進みやすい環境を整えます。
複数データソースの統合
クラウドや既存システムに分散したデータを共通基盤へ接続します。
多様な更新頻度への対応
バッチとストリーミングの要件を整理し、用途に合う処理方法を設計します。
AI・BIへつながる基盤
蓄積したデータを分析、可視化、AI活用へ展開しやすい構成にします。
データ分析・活用基盤の導入事例
BigQuery（bq）への移行、大規模データの解析、データ活用を手がけた事例をご紹介します。
BigQuery（bq）移行でインフラコストを約20％削減
Treasure Data から BigQuery（bq） への移行で20％のコスト削減に成功した株式会社インティメート・マージャー。 grasys（グラシス） が選ばれた決め手や、導入後の効果をご紹介します。
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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
人流データの可視化を通じてデータ駆動型社会の実現に向けた事業を展開する株式会社SVI研究所。grasys（グラシス） が選ばれた決め手や、現在の運用状況についてご紹介します。
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限られた下水データから感染症を予測し行政の意思決定を支援
開発途上国における感染症対策を支援するため、データを活用した感染予測システムを構築しました。本事例では、限られたデータ環境の中でどのように仕組みを設計し、実際の予測につなげていったのかをご紹介します。
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実現したいこと
データ分析基盤構築・移行の進め方
現状整理から移行、運用改善までを4段階で進めます。
データと利用目的の整理
データソース、利用者、分析目的、更新頻度と課題を確認します。
基盤・移行設計
データモデル、処理、権限、移行順序と運用方法を設計します。
構築・データ移行
連携と処理を実装し、検証しながら対象データを段階的に移行します。
運用・活用拡大
性能とコストを改善し、分析、BI、AIへの活用範囲を広げます。
よくあるご質問
データ基盤の構築、移行、運用に関する主なご質問です。