毎晩集められる事業データ
4プラン · 月払い・3か月ごと・年払い制作期間 2〜4日データが多数のシステムにあり、手作業でスプレッドシートにコピーされている事業向けです。データベースやアプリからデータを取り込み、整え、整理されたテーブルをひとつのウェアハウスに読み込む定期実行のパイプラインを構築します。AIが各実行を見守り、問題を分かりやすい言葉で説明します。
ツール間を連携させ、手作業による転記なしで数値を自動更新します。
データが多数のシステムにあり、手作業でスプレッドシートにコピーされている事業向けです。データベースやアプリからデータを取り込み、整え、整理されたテーブルをひとつのウェアハウスに読み込む定期実行のパイプラインを構築します。AIが各実行を見守り、問題を分かりやすい言葉で説明します。
レポートが、誰も触れない壊れやすく文書化されていないデータの仕組みの上で動いている会社向けです。生データを分かりやすい受け入れ領域に移し、レポート用テーブルを、バージョン管理されテスト済みで文書付きのモデルとして再構築します。AIが文書を最新に保ち、各モデルの目的を説明します。
アプリやデバイスで起きたことに数秒で反応する必要がある会社向けです。イベントを取り込み、短い時間枠で組み合わせ、速い結果をアプリやダッシュボードに届けるストリーミングパイプラインを構築します。AIが流れを見守り、遅延や異常な急増を説明します。
レポートが主データベースを遅くしたり、昨日の数字しか表示しなかったりする会社向けです。本番データベースの新規・変更・削除されたすべてのレコードを、元のデータベースに負荷の高いクエリをかけずに、ウェアハウスやレプリカへストリーミングするライブコピーを構築します。AIがコピーを見守り、遅れを説明します。
ウェアハウスに有用な顧客データがあるのに、営業やマーケティングのツールからは見えない会社向けです。セグメントと数値を、スケジュールに沿ってCRM、メール、サポートツールに戻し、変更があった分だけを送ります。AIが同期の失敗を説明し、フィールドの対応づけを提案します。
データロードのたびに実行される自動のデータ品質チェックを設定し、鮮度、データ量の急な変化、欠損値、重複、テーブル間の壊れたリンクをテストします。失敗するとアラートが発生し、不正なデータがダッシュボードに届くのを止めることもできます。
すべてのテーブル、カラム、オーナーを記録した検索可能なデータカタログを構築し、ソースから変換処理を経てダッシュボードまでのカラム単位のリネージを追跡します。アナリストは信頼できるデータを見つけ、どの指標に何が使われているかを正確に確認できます。
CRMとERPの間に双方向の連携を構築し、取引先、注文、請求書、在庫を両システムで一貫した状態に保ちます。ミドルウェアがスキーマを対応付け、競合を解決し、変更をキューに入れるため、一方のシステムがもう一方をブロックすることはありません。
老朽化したシステムから最新のプラットフォームへデータを移行します。移行元のプロファイリング、フィールドの対応付け、形式の変換を行い、読み込み後にレコード件数と整合性を検証します。最終切り替えの前に、並行してリハーサルを実施します。
明確な分析用トラッキング計画を設計し、Webアプリとモバイルアプリに計測を組み込んで、一貫した型付きのイベントをデータウェアハウスに送信させます。すべてのイベントが管理されたスキーマに従うため、後続の分析でフィールドの意味を推測する必要がありません。
顧客、製品、サプライヤーといった中核エンティティを、ソースシステム間のサバイバーシップルールに基づいてゴールデンレコードに統合するMDMハブを構築します。重複を解消し、属性を標準化し、信頼できる版を各システムへ配信します。
顧客情報がストア、メール、広告、サポートツールに散らばっている事業向けです。顧客ごとにひとつのプロフィールにまとめ、デバイスやチャネルをまたいだ行動を結びつけ、マーケティングツールに送れるセグメントを作成します。AIがセグメントを提案し、顧客の行動を要約します。
自社のコンテンツで、スマート検索、レコメンド、アシスタントなどのAI機能を構築する事業向けです。テキスト、画像、行動データを、検索可能でAIに使える形に変換し、ベクターデータベースと特徴量ストアに保存して最新に保ちます。アプリはそれを取得するひとつの簡単な方法を使えます。
オンラインストア、マーケットプレイス、実店舗のPOSの在庫数をほぼリアルタイムで同期し、1つのチャネルで販売されるとすべての場所で在庫が減るようにします。エンジンはレート制限、競合、過剰販売の防止に対応します。
ソフトウェアが、それぞれ癖のある多くの外部サービスと連携している会社向けです。各プロバイダーのログイン、再試行、制限を処理する中間層を構築し、アプリにひとつの整った接続を提供します。AIがエラーを見守り、プロバイダー側の問題を分かりやすい言葉で説明します。
ログ、センサーの値、ファイルなど、通常のウェアハウスに置くには高すぎるほど大量のデータがある会社向けです。低コストのストレージ上に、信頼できるテーブル、過去に戻れる履歴、クエリツールを備えたストアを構築します。AIがテーブルを整理し、クエリのコストを説明します。
データウェアハウス向けのディメンショナル(スタースキーマ)モデルを設計・構築し、分析を高速かつ直感的にする共通ディメンションとファクトテーブルを定義します。緩やかに変化するディメンションにも対応し、履歴を正しく保持します。
決済やソフトウェアのプロバイダーからの通知に頼っているのに、ときどき取りこぼす事業向けです。各通知が本物かを確認し、重複を取り除き、安全に保存してシステムに届け、失敗したものは再送する受信機能を設定します。AIが配信を見守り、失敗を説明します。
データウェアハウスのワークロードを監査し、コンピュートとストレージの支出を削減するよう再設計します。ウェアハウスのサイズ適正化、テーブルのクラスタリング、未使用モデルの整理、高コストなクエリの書き換えを行います。変更を導入し、削減効果を監視します。
昨日ではなく、今何が起きているかを見たい運用チーム向けです。ライブダッシュボードの裏側のパイプラインを構築し、イベントを累計に通して、タイルを最新に保つ高速ストアにストリーミングします。AIが異常な変化を、発生と同時に短いメモにします。
入力ミスや表記ゆれによる重複だらけの顧客リストを持つ事業向けです。重複レコードを見つけ、ルールに従って統合するマッチングエンジンを構築し、判断がつかないものはスタッフに回します。お客様自身のインフラで動き続けるので、新しい重複が戻ってくることがありません。
決済、広告、サポート、CRMなどの主要なSaaSツールから、スキーマ処理と増分読み込みを伴ってスケジュールどおりにデータウェアハウスへデータを取り込むマネージドコネクタを構築します。新しいデータソースを追加するたびに独自のコードを書く必要はありません。
機械、車両、センサーが一日中データを送ってくる事業向けです。測定値をバッファし、遅れて届いたり順序が入れ替わったりしたデータを処理して、時間ベースの集計テーブルに保存するパイプラインを構築します。AIが応答のないデバイスや異常な測定値を見つけて説明します。
タイプ2の緩やかに変化するディメンションを実装し、価格、ステータス、担当割り当てなど、時間とともに変わるレコードの全履歴をデータウェアハウスに保持します。どの分析でも、任意の日付時点での値を確認できます。