AI & DATA / DATA PLATFORM
データ基盤・分析
散らばるデータを、
使える資産に。
SnowflakeやGoogle Cloudを活用し、収集・統合・可視化の流れを設計。担当者ごとの集計作業から、共有できるデータ活用へ進めます。
- FOR
- 部門横断でデータを分析・活用したい企業
- PHASE
- データ活用
- ESTIMATE
- 対象範囲を確認し、個別にご提案
PARTNERSHIP
Snowflake パートナー
TECHNOLOGY
BigQuery
Cloud Run
Cloud SQL
Google Cloud
BigQueryCloud RunCloud SQL業務から成果物へ / 支援の流れ
進め方を詳しく ↗- 01データの現状把握
- 02基盤・指標の設計
- 03連携・可視化の実装
- 04更新・運用方法の確認
01 SCOPE & DELIVERABLES
この支援で、明らかにすること。
以下を基本に、対象業務やご要望に合わせて具体的な成果物を合意します。
データ取り込み・加工処理
権限・更新・品質管理の設計
分析画面や活用方法の整理
お持ちであれば、
ご相談時に共有ください。
- データソース一覧
- 必要な指標・集計内容
- 既存クラウド・利用権限
資料が揃っていない場合も、現在の状況からお聞かせください。
02 PROJECT FLOW
進め方を、見えるかたちに。
- 01
データの現状把握
- 02
基盤・指標の設計
- 03
連携・可視化の実装
- 04
更新・運用方法の確認
次へ進む判断
更新の安定性と数値の整合性を確認し、追加データやAI活用へ広げます。
DESIGN / VALIDATE / OPERATE
同じ数字を、同じ意味で使える基盤へ。
売上・在庫・顧客などの情報について、正とするシステム、キー、締め日、更新頻度を揃えます。まず一つの分析用途で取り込みから照合までを確認し、必要なデータへ広げます。
この段階で確認すること
取り込みが止まった場合や、元データが訂正された場合の再処理も設計します。処理別の利用状況と権限を確認できるようにし、クラウドの継続費用を運用の検討に含めます。
普段の業務と例外を含む評価データを用意し、準備に使ったデータと分けて確認する。
回答や集計値から元の資料・データに戻り、根拠と更新日時を確認できるようにする。
誤回答、権限外の参照、処理失敗の扱いを決め、手動で対応する経路を残す。
03 ENGAGEMENT
範囲を決めてから、始める。
費用・期間・契約条件は、対象範囲や必要な体制を確認して個別にご提案します。
- 01
相談する
要件が決まっていなくても、現状や困っていることから伺います。
- 02
範囲・成果物・見積もりを確認
対応内容、費用、期間、対象外の作業を確認。追加作業は実施前に協議します。
- 03
合意したフェーズから開始
契約条件を確認して着手。次のフェーズは、成果と必要性を見て検討できます。
04 QUESTIONS
気になることから。
Q.PoCだけでも相談できますか？＋
はい。検証対象、評価方法、成果物を相談し、PoCの範囲を決めます。本開発に進むかは、結果を確認してから判断できます。
Q.データが整理されていなくても大丈夫ですか？＋
現在のデータの所在や形式から確認します。整備が必要な場合は、AI開発と分けて作業範囲をご提案します。
Q.SnowflakeとGoogle Cloudの両方が必要ですか？＋
必須ではありません。既存環境、データ量、権限管理、運用体制を踏まえて、適した構成を検討します。
05 NEXT STEP
次の選択肢も、ここから。
AI ADOPTION
AI導入・業務整理
まずは現状と目的を整理。AIに任せる範囲、人が判断する範囲、必要なデータを明らかにし、取り組む優先順位を決めます。