Data Infrastructure

データ統合・活用基盤

社内に分散したデータを、 判断と業務に使える状態へ。

基幹システム、SaaS、表計算、文書などに分散したデータを整理・統合し、経営判断、現場業務、AI活用に利用できる基盤を構築します。

データを一か所に集めるだけでなく、定義、品質、更新方法、利用権限、運用責任まで設計します。

ALBACONNECTは「AI・業務変革の構想設計 → AI・業務システム開発 → データ統合・活用基盤」を一体で提供します。どの段階からでも着手でき、必要な領域をつなぎながら進めます。

データ統合・活用基盤では、技術的な基盤構築だけでなく、実際にデータを利用する業務側の運用も踏まえて設計を進めます。自社プロダクト「Semantia」の運用で培ったデータ統合・整理・ガバナンスの知見も活かしながら、実運用を見据えた基盤づくりをご提案します。

このようなデータの問題を解決します

  • 部門やシステムによって数値や名称が一致しない
  • 必要な情報を毎回表計算で集計している
  • データが複数のSaaSや基幹システムに分散している
  • 経営会議の資料作成に時間がかかる
  • 特定の担当者しかデータの場所や意味を把握していない
  • AIを活用したいが、参照できるデータが整っていない
  • データ連携が個別対応になり、保守が難しくなっている
  • 誰がどのデータを利用できるのか管理されていない

データを集めることではなく、利用できる状態をつくります

データを統合しても、項目の意味や更新ルールが不明確であれば、判断やAI活用には利用できません。

どの情報を、誰が、何の判断に使うのかを整理したうえで、データの収集、統合、定義、品質管理、利用方法を設計します。

データを「活用しやすい状態」へ整備

分散しているデータを整理・統合し、AIや業務システムから扱いやすい状態へ整備します。

運用とガバナンスの両立

データ活用のしやすさと、セキュリティ・権限管理・監査対応を、運用負荷も踏まえながら整理します。

自社プロダクトの知見を活用

「Semantia」の開発・運用を通じて培った知見をもとに、企業ごとの状況に合わせた基盤設計をご提案します。

短期間で堅牢な基盤構築

整備済みのテンプレートと、自社プロダクトで培った知見を活用し、品質を担保しながら短期間で実運用可能な基盤を構築します。

数字で見る、構築・運用支援実績

0+

データ基盤の構築・運用支援実績

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初期データ統合の標準リードタイム

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重大なセキュリティインシデント発生件数

進め方

現状把握から運用ガバナンスまで、6つのフェーズで一貫したプロセスで進めます。

01

データ収集設計

必要なデータを、必要な形で収集できる状態を整理します。「何を、どこから、どのように取り込むか」を設計するフェーズです。

アルバコネクトのこだわり

取得可能なデータを集めるだけではなく、「どのように活用したいか」から逆算して設計することを大切にしています。

主な活動

  • データソース・オーナー・利用状況の棚卸し
  • 現行の収集・蓄積・BIツールの調査
  • 重要データの品質・欠損状態の評価
  • 業務側の運用課題ヒアリング
成果物現状調査報告書・データインベントリ一覧
02

データ統合・前処理

部署やシステムごとに分散したデータを整理し、意味や形式を揃えながら、活用しやすい状態へ整備します。

アルバコネクトのこだわり

自動化できる部分と、人の判断が必要な部分を切り分けながら、運用負荷を抑えた形での整備を意識しています。

主な活動

  • 基盤が支えるべき意思決定・AI活用ユースケースの定義
  • データ基盤・ストレージ・処理レイヤーの選定
  • 取り込みパイプライン・データモデリング方針の設計
  • コスト・スケーラビリティ設計
成果物目指す姿のアーキテクチャ図・技術選定書
03

データモデリング

検索・分析・AI活用につながりやすいよう、データ構造を整理・設計します。

アルバコネクトのこだわり

業務上の意味や関係性も踏まえながら、後から関わる方にも扱いやすい構造を目指します。

主な活動

  • 取り込みパイプラインの構築(Airbyte / Fivetran / 独自実装)
  • データウェアハウス/レイクハウスの実装
  • dbtによる変換レイヤーの構築
  • 業務システムとの連携・APIコネクタ開発
成果物稼働するデータ基盤・取り込みパイプライン
04

基盤構築

クラウド環境やデータプラットフォームを、将来的な運用も見据えながら整備します。

アルバコネクトのこだわり

過度に複雑な構成ではなく、事業フェーズや運用体制に合った、無理のない基盤設計を重視しています。

主な活動

  • データマート・整備済データセットの設計
  • 品質ルール・バリデーションテストの設計
  • 用語定義・指標カタログ・リネージ整備
  • セルフサービスBI・共通データ参照レイヤーの整備
成果物整備済データセット・品質テスト・指標カタログ
05

ガバナンス・権限設計

データを活用しやすい状態と、適切に管理できる状態の両立を目指します。

アルバコネクトのこだわり

セキュリティや監査対応だけではなく、現場で継続的に活用しやすい運用設計も意識しています。

主な活動

  • パイプライン監視・アラート・SLO設計
  • インシデント対応ランブック・オンコール体制の整備
  • コスト監視・見直しルーチンの整備
  • 業務部門・分析チーム向けのイネーブルメント
成果物運用プレイブック・監視ダッシュボード
06

運用フロー整備

データ基盤を継続的に活用・改善できるよう、運用フローや体制を整理します。

アルバコネクトのこだわり

一度構築して終わりではなく、お客様の組織内で継続的に運用できる状態づくりを大切にしています。

主な活動

  • アクセス制御・リネージ・監査ログの運用
  • オーナーシップ・スチュワードシップ体制の浸透
  • ライフサイクル・保持ポリシーの運用
  • データ品質・利用状況の定期レビュー
成果物ガバナンス運用モデル・監査対応の備え

標準スケジュール例

キックオフから初期基盤の稼働までの目安は約 2 ヶ月。データの範囲や既存基盤の状況に応じて段階的に整備します。

W1W2W3W4W5W6W7W8
01データ収集設計
02データ統合・前処理
03データモデリング
04基盤構築
05ガバナンス・権限設計
06運用フロー整備(継続)

※既存基盤の有無やデータ量により前後します。初期統合のみ・運用設計のみといった単独ご支援や、規模に応じた延長も可能です。

ご支援事例

Data Infrastructureでご一緒した代表的なご支援例です。業界・成果は守秘の関係上、抽象化してご紹介しています。

製造業

工場 IoT データ基盤の整備

課題
200 を超える生産ラインのセンサーデータが分散し、品質監視と原因分析がほぼ手作業の状態でした。
解決
クラウドデータ基盤上にリアルタイム取込パイプラインを構築し、観測性・データ品質監視まで一体で整備。
成果
データ品質インシデントが約 80% 減少。AI による異常検知の本格運用が開始。

金融サービス

ガバナンス対応データレイクハウス

課題
AI 活用と監査要件の両立に苦戦し、データセット整備の属人化も課題となっていました。
解決
行レベルアクセス制御・リネージ・ライフサイクル管理を備えたレイクハウスを設計・実装。
成果
監査準備時間 約 70% 短縮、ガバナンス整備済データセット数が約 3 倍に。

小売・流通

MD向け統合データ基盤

課題
POS・EC・在庫が別システムで管理され、MD 判断のためのレポートが日次でしか更新できない状態でした。
解決
共通データレイヤと整備済みデータマートを構築し、セルフサービス BI を業務部門へ展開。
成果
レポート更新が 1 日 → 1 時間に、現場でのデータ活用件数も約 3 倍に。

セキュリティ・コンプライアンス対応

お客様の情報・データを安全にお預かりするための基本対応です。すべての案件でこの体制を前提とします。

守秘義務・NDA

案件開始前に NDA を締結します。お客様の情報・データは、目的外に利用しません。

アクセス制御

最小権限の原則に基づき、案件メンバー単位でアクセス権を設計・管理します。

データ取り扱い

個人情報・機密情報は、お客様環境内での取り扱いを基本とし、外部移送は事前合意に基づきます。

監査対応

アクセスログ・操作履歴の記録、内部監査・外部監査への対応もご支援します。

担当チーム

プロジェクトには、戦略・業務・エンジニアリング・データ・デザインの各領域から、案件に応じて最適な専門性を持つメンバーが参画します。画一的なチーム編成ではなく、お客様の状況やフェーズに応じて、必要な経験を持つメンバーを組み合わせます。

戦略・コンサルティング

事業構造の整理、ロードマップ設計、投資判断のご支援

業務・オペレーション

業務フロー設計、現場理解、運用定着のご支援

エンジニアリング

AI / LLM 実装、システム開発、運用設計

データ

データ基盤設計、データモデリング、ガバナンス

デザイン・UX

業務理解からの UI / UX 設計、コミュニケーション設計

よくあるご質問

Data Infrastructureのご支援について、よくお寄せいただくご質問にお答えします。

可能です。AWS / GCP / Snowflake / Databricks など、お客様の既存環境を尊重しながら、無理のない形で改善・拡張をご提案します。

累計100社を超える企業様とのお取り組み

戦略構築から実装、データ基盤整備まで、様々な領域でご一緒させていただいた企業様の一部をご紹介します。

GMO INTERNET GROUP
WingArc1st
ほけんのぜんぶ
CITY HOMES
B's International
Robot Consulting
ICMG
ACG Management
Dropp
FOX
SANYO Logistics
The North American Post

ここに掲載しているのは、ご一緒させていただいた企業様の一部です。詳しい実績や事例については、お問い合わせいただけますと幸いです。

関連するサービス

整備されたデータ基盤は、構想設計で整理した計画や、開発で実装したシステム・AI活用を支える土台となります。ALBACONNECTでは、構想設計から開発、データ統合・活用基盤まで、一貫したご支援も可能です。また、構想設計や開発を他社様と進めていただく形にも柔軟に対応しています。お客様にとって無理のない進め方を、ご一緒に整理します。

データがどこにあるか分からない状態から対応します

現在利用しているシステムや表計算を確認し、どのデータから整理・統合すべきかを明確にします。大規模な基盤を最初から構築するのではなく、利用目的と優先順位に応じた段階的な進め方をご提案します。