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。
データ分析基盤の3つの支援領域
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支援します。
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はデータソースの整理からBigQueryを中心とした基盤設計、移行、運用、AI・BIへの接続までを支援します。
- 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への移行、大規模データの解析、データ活用を支援した事例をご紹介します。
BigQuery移行でインフラコストを約20％削減
Treasure Data から BigQuery 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 が選ばれた決め手や、導入後の効果をご紹介します。
事例を見る
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 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。
事例を見る
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。
事例を見るデータ分析基盤支援の進め方
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。
はい。データ、処理、利用方法と停止可能時間を確認し、段階的な移行計画を設計します。
対象システム、接続方法、更新頻度を確認し、必要なデータを安全に連携する構成を検討します。
必要な即時性、データ量、処理内容を確認し、バッチとストリーミングを組み合わせて設計します。
データ量、接続先、処理、移行範囲、運用体制を確認したうえで個別にお見積もりします。
データの保存先だけでなく、収集、変換、権限、品質、監視、利用部門への引き渡しまでを一つの運用として確認することが重要です。
はい。既存DWHやAWSを含む接続元、データ量、更新頻度、停止条件を確認し、データ基盤 マルチクラウドの構成も含めて段階的な連携・移行を設計します。
はい。処理状況、利用傾向、データ量、クエリと運用手順を確認し、性能、信頼性、コストを継続して見直します。
ストリーミング分析 Google Cloudは、必要な即時性、データ量、処理内容を確認して構成を設計します。BigQuery 導入 事例は、このページに掲載している3件の導入事例からご確認いただけます。