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。
データウェアハウス全体にロールベースのアクセス、列レベルのセキュリティ、データマスキングを導入し、機密性の高い項目を保護し、アクセスがポリシーに従うようにします。誰が何を見られるかを文書化し、検索可能なアクセスログを残します。
時間のかかる夜間のデータ処理を継続的に更新する処理に移行するため、翌日に届いていたデータが数分で届くようになります。切り替える前に両方を並行して実行し、結果が一致することを確認します。
それぞれ独自のシステムを運用している多数の支店、フランチャイズ、店舗のデータを、共通モデルを持つ1つの中央データウェアハウスに統合します。拠点ごとの特有の差異を正規化し、本部が各拠点を同じ条件で比較できるようにします。
決済代行会社、銀行、元帳の取引を照合し、不一致や説明のつかない差異にフラグを立てる自動照合パイプラインを構築します。毎日実行され、経理部門が処理するための例外レポートを作成します。
多くのデータパイプラインがあり、レポートがおかしく見えて初めて障害に気づくチーム向けです。すべてのパイプラインの実行時間、鮮度、件数、失敗を履歴付きでひとつのダッシュボードに記録します。AIが何がなぜ壊れたかを説明し、通知を適切な担当者に送ります。
実は業務の要となっている重要なスプレッドシートを、検証、リレーション、複数ユーザーのアクセスを備えた適切なリレーショナルデータベースに移行します。数式はクエリに、手作業の編集は管理されたアプリに置き換わります。
チームが確認・承認したプライバシーに関する請求を受けたときに、システム全体にわたって特定の個人のすべてのデータを見つけ出し、エクスポートまたは削除する自動パイプラインを構築します。何が見つかり、どのように処理されたかの検証可能な記録を作成します。
サプライヤーや社内ソースから製品データを取り込み、属性と単位を正規化し、カテゴリ情報を付加して、整ったカタログをオンラインストアに公開するパイプラインを構築します。各種フィード形式に対応し、バリエーションの重複を排除します。
レポートごとに売上や顧客数が違う会社向けです。各指標をひとつの中心的な場所で一度だけ定義し、すべてのダッシュボードとクエリが同じ方法で計算するようにします。AIが指標に関する質問に答え、定義を分かりやすい言葉で説明します。
広告のクリック、訪問、売上を結びつけて完全なカスタマージャーニーにし、貢献したすべてのチャネルに成果を配分するデータモデルとデータフローを構築します。マーケティング部門は、どの支出が実際に売上を生んでいるかを把握できます。
メインのデータベースが限界に近づいている成長中のアプリ向けです。ルーティング層でデータを複数のサーバーに分割し、アプリは同じように動き続け、停止させずにライブデータを移行します。AIが負荷を見守り、遅くなった理由を説明します。
統計的な特徴と参照整合性を保ちながら識別子をマスクし、テストや分析に使うための本番データのマスク済みまたは合成のコピーを作成するパイプラインを構築します。チームは、流通する識別子をはるかに少なくした現実的なテストデータを使えます(マスク済みのデータも、引き続きお客様自身のプライバシーポリシーのもとで取り扱われます)。
POSシステムを一つの中央データフローに接続し、売上、品目、決済を継続的にデータウェアハウスへ取り込み、端末と拠点をまたいで一貫性を持たせます。小売分析は、完全で最新の取引データに基づいて実行されます。
生のクリックストリームイベントをセッション、ファネル、経路に変換し、セッションの区切りとページ遷移の順序を算出するパイプラインを構築します。プロダクトチームやグロースチームは、ユーザーがアプリ内を実際にどう移動しているかを分析できます。
受注から入金までのプロセスに関わるシステム(オンラインストア、フルフィルメント、請求、決済)を連携し、注文のライフサイクル全体が手作業の受け渡しなしに自動で流れるようにします。ステータスは最初から最後まで同期されます。
同じ支援者が、寄付、イベント、CRMの各ツールに何度も登録されている慈善団体や学校向けです。履歴内のすべての寄付を保ちながら重複を照合して統合するシステムを構築し、判断がつかない照合はスタッフに回します。記録をきれいに保つため、お客様自身のインフラで動きます。
データを生成するチームと利用するチームの間にデータコントラクトを導入し、CIおよび取り込み時に自動的に適用されるスキーマと期待値を定義します。互換性を壊す変更は、下流の利用者に影響する前に検出されます。
位置データを取り込み、地理的な境界と結合し、テリトリー、距離、カバレッジなどの空間指標を算出するパイプラインを構築します。位置情報を多く扱う事業者は、地図表示にすぐ使える分析テーブルを得られます。
オンプレミスまたはレガシーのデータウェアハウスを最新のクラウドプラットフォームに移行し、スキーマ、データ、変換ロジックを移しながら各段階で同等性を検証します。レポート業務に支障が出ないよう切り替えを計画します。
サブスクリプションと支払のイベントを、請求システムと照合したうえで、MRR、解約、拡大、コホートといったクリーンな継続収益指標に変換するパイプラインを構築します。経理部門と経営陣は信頼できるSaaS指標を得られます。
データパイプラインの変更が、ときどき本番のレポートを壊してしまうチーム向けです。テスト、ステージング領域、自動チェックを追加し、すべての変更を公開前に検証して、分かりやすいロールバックも用意します。AIが各変更をレビューし、テストの失敗を説明します。
予約プラットフォームをCRM、カレンダー、会計と連携し、すべての予約が顧客レコード、スケジュールの項目、売上明細として反映されるようにします。システム間で情報を再入力する必要はありません。
データの種類ごとに保持ポリシーを適用し、古くなったデータを高価なホットストレージから安価なコールド層へ、クエリ可能な状態を保ったまま自動的に移すシステムを構築します。履歴へのアクセスを失うことなくコストを削減できます。
新しい仕入先のデータを、ファイル形式や項目名にかかわらず取り込んで標準化し、チェックを行いながらお客様自身の構造にマッピングするデータフローを構築します。仕入先のオンボーディングが数週間から数時間に短縮されます。
アプリケーションとインフラのログを集約し、構造化されたフィールドに解析して、保持期間とアラートを備えた検索可能な状態にするパイプラインを構築します。デバッグや監査のためにサーバーへSSH接続する必要がなくなります。
天候、祝日、人口統計、人の流れなど外部の情報で事業データを充実させるデータフローを構築し、お客様の記録と結合して、より豊かな分析と予測を可能にします。モデルはこれまでになかった文脈を得られます。
各チームが自分たちのデータを所有できるよう支援し、独自のデータフロー、取り決め、アクセスポイントを持つデータ製品として公開し、共通の標準で接続します。各チームは自分たちのデータを管理された製品として所有します。
複数通貨の取引を正規化し、日付に応じた正しい為替レートを適用して、報告通貨での連結財務データを作成するパイプラインを構築します。海外事業の数値が正しく集計されます。
データの到着時刻の約束を設定し、各データロードの到着を監視して、データが遅れたときに適切な担当者にアラートを送ります。チームは、データの準備時期について驚きではなく、明確な約束と早期の警告を得られます。
出品しているすべてのマーケットプレイスの売上、手数料、入金、返品を、各プラットフォームの特有の差異を調整したうえで1つの正規化されたデータセットに集約します。チャネル横断での実際のユニットエコノミクスを1か所で確認できます。
欠損を補完した特徴量豊富なクリーンな時系列データを用意して予測モデルに提供し、その予測結果を保存・監視するパイプラインを構築します。需要、売上、キャパシティの予測を、信頼できるデータ基盤の上で実行できます。
現場技術者のモバイルアプリを配車、在庫、請求と連携し、通信が不安定な環境でも作業、使用部品、作業時間の記録が自動的に同期されるようにします。書類作業なしに、オフィスと現場の状況がそろいます。
ハブ、リンク、サテライトからなるData Vault 2.0モデルを構築し、ソースの変更を吸収して全履歴を保持する、監査性が高く柔軟なデータウェアハウス基盤を提供します。規制があり変化の速い環境に適しています。
イベントの再試行や再生によって、ライブデータで注文やクリックが二重にカウントされているチーム向けです。ライブデータストリームに重複ブロックを追加するため、大量のデータでも各イベントは一度だけカウントされます。AIが重複率を追跡し、急増の理由を説明します。
ダッシュボードの読み込みが遅く、同じものに違う数字が表示される事業向けです。ダッシュボードツールの裏側にある整理されたテーブル、集計、指標レイヤーを構築して接続し、すべてのレポートを確認します。AIが数字に関する質問に分かりやすい言葉で答えます。
新しいデータソースを頻繁に追加し、そのたびに独自のコードを書いているチーム向けです。再利用可能なフレームワークを構築し、短い設定ファイルを埋めるだけで、新しいソースがレイアウト、スキーマ、レコードを記録して、同じ方法でデータレイクに取り込まれるようにします。AIが新しいソースごとの設定を下書きします。
注文、サポート、マーケティング、製品利用などのあらゆるやり取りを結合し、算出された顧客生涯価値、健全性、ステージを含む1つの統合顧客ビューにするCustomer 360モデルを構築します。すべてのチームが同じ完全な全体像をクエリできます。
パイプライン向けの堅牢なバックフィルツールを構築し、下流のテーブルを壊すことなく、指定期間の履歴データを安全に再処理したり、不良な読み込みを修正したりできるようにします。問題のあった日からの復旧が、決まったコマンドで行えるようになります。
メールとカレンダーからコミュニケーションや会議のデータをCRMとデータウェアハウスに取り込み、やり取りを取引先や商談に紐付ける連携を構築します。手作業で記録しなくても、関係構築の活動が記録されます。
企業規模と業種、利用ツール、公開されている法人登記データなどの第三者データでお客様のレコードを充実させるサービスを構築し、キャッシュと複数ソース間のフォールバックを用いて効率的にプロバイダーを呼び出します。情報の乏しい企業レコードが充実したものになります。
既存のデータウェアハウスを、スキーマの負債、未使用のテーブル、冗長なモデル、途切れたリネージ、低速なクエリについて監査し、すぐに効果の出る改善を適用したうえで、優先順位付きの改善計画をお渡しします。何をなぜ修正すべきかを正確に把握できます。
データレイクが夜間にしか更新されず、小さなファイルで遅くなっているチーム向けです。イベントを分析に使えるテーブルに取り込み、データが届くたびにファイルとパーティションを整える継続的なフィードを構築します。AIがファイルの状態を見守り、遅くなった理由を説明します。
複数の決済代行会社を統合データ層に統合し、プロバイダーをまたいで課金、返金、異議申し立て、手数料を一貫した取引レコードに正規化します。経理部門は決済代行会社をまたいだ支払データを1つのデータセットとして分析できます。
複雑に絡み合ったモノリシックなパイプラインを、明確な境界とドキュメントを備えた、モジュール化され再利用可能で十分にテストされたコンポーネントにリファクタリングします。今後の変更は、処理全体を危険にさらすことなく小さな一部分に限定されます。
顧客が一つのデータベースを共有し、データが分離されていることの証明が必要なソフトウェア企業向けです。データベースとデータフローの両方で、各顧客のデータにその顧客だけがアクセスできるよう分離を設計・構築します。AIが定期的に分離チェックを実行し、顧客ごとの利用状況を報告します。
データウェアハウスの全件更新モデルを増分処理に切り替え、各実行ですべてを再構築するのではなく、新規または変更されたデータのみを処理するようにします。結果の正確さを保ちながら、実行時間とコストが大幅に下がります。
すべての分析イベントとストリーミングイベントの構造を管理するスキーマレジストリを導入し、スキーマをバージョン管理して互換性を強制することで、生成側が互換性を壊すイベントを送り出せないようにします。利用側は安定した文書化されたコントラクトに依拠できます。
両方のシステムが同じレコードを編集できる双方向同期に、堅牢な競合解決の仕組みを追加します。決定的なルールとマージ戦略を定義し、同時編集が予測可能な形で解決されるようにします。厄介な同期ループや上書きの問題が解消されます。
データプラットフォームの災害復旧を構築します。自動バックアップ、リージョン間レプリケーション、テスト済みの復元手順を整備し、障害が永久的なデータ損失や数日間のダウンタイムにつながらないようにします。復旧は机上のものではなく、訓練によって確認されます。
ライブイベントを参照データや他のストリームとリアルタイムで結合して情報を付加するストリーミングパイプラインを構築し、各イベントが流れる時点で完全な文脈を持つようにします。下流の利用者は、断片的な生データではなく情報が付加されたイベントを受け取ります。
会員管理、入退室管理、請求のシステムを連携させ、会員の支払い状況に応じて、ドア、アプリ、クラスへのアクセスがリアルタイムで自動的に制御されるようにします。失効した会員はアクセスできなくなり、支払いが確認されると有料会員のアクセスは自動で復元されます。
主要なデータセット全体の完全性、正確性、一貫性、適時性を測定し、その傾向を関係者に報告する継続的なデータ品質スコアカードを構築します。データの健全性が、管理され可視化された指標になります。
新しいERPへデータを移行します。まず移行元をプロファイリングしてクレンジングし(重複排除、コードの標準化、壊れた参照の修正)、新システムがクリーンな状態で始まるようにします。読み込み後に、各モジュールのデータを検証します。
機械のデータが工場の現場に留まっている工場向けです。機械のコントローラーと監視システムを事業のデータ基盤に安全につなぎ、操業を妨げることなく生産データをダッシュボードに届けます。AIが機械の停止やデータの欠落を分かりやすい言葉で知らせます。
レポートにサーキットブレーカーを組み込み、上流のデータが古い場合や品質チェックに失敗した場合に、誤った数値を黙って表示する代わりに、ダッシュボードに明確な警告を表示するか、最後の正常なデータを保持するようにします。不良データが正しいデータとして扱われることはありません。
大規模なデータセットを、要求に応じて、またはスケジュールに沿ってパッケージ化し、暗号化、マニフェスト、配信確認を伴って、パートナーや顧客が求める形式で安全に届けるサービスを構築します。定期的なデータの受け渡しが自動で行われます。
APIやログからの深くネストされたJSONやXMLを、レコード間の関係を保ったまま、平坦で問い合わせしやすいテーブルに変換するデータフローを構築します。アナリストは複雑なデータを通常のSQLで問い合わせられます。
データウェアハウス、データフロー、権限、コネクターを含むデータ環境全体をコードとして記述するため、環境の再構築、レビュー、災害後の復旧が可能になります。新しい環境の立ち上げは一つのコマンドで完了します。
複数のシステムにまたがる予約、リマインダー、結果のデータを統合し、セグメント、時間帯、チャネル別に無断キャンセル率とリスク要因を算出するパイプラインを構築します。無断キャンセルの要因と、どこで介入すべきかがわかります。
データベースの変更を検索エンジンのインデックスへ直接ストリーミングし、アプリの検索を正式な情報源とほぼリアルタイムで同期させます。新規および更新されたレコードは、バッチでの再インデックスなしに数秒以内に検索可能になります。
データプラットフォームに計測を組み込み、コンピュートとストレージのコストを特定のパイプライン、チーム、データセットに配分して、各ワークロードのコストを正確に把握できるようにします。無駄が可視化され、コストの部門別配賦が可能になります。
サイトやアプリを、訪問者が今したことに反応させたいネット事業向けです。訪問者ごとの最新のプロフィールを保持し、それをサイトに送って、コンテンツや特典がすばやく適応するデータレイヤーを構築します。
小規模な事業者向けに、規模に見合ったクラウドデータウェアハウスを構築します。いくつかの中核ツールを接続し、必要な部分をモデル化し、ダッシュボードを設定します。大企業向けの過剰な仕組みやコストはかけません。手頃な費用で本格的な分析が可能になります。
物件情報のソース、ポータル、CRMを連携し、物件データ、空き状況、見込み客情報が二重入力なしにすべての場所で一貫して流れるようにします。1か所での変更が、反映されるべきすべての場所に伝わります。
機械学習モデルの学習用データセットを、品質チェックとデータセットのリネージを伴って収集、ラベル付け、バージョン管理、検証するパイプラインを構築します。モデル開発チームは、再現可能で信頼できる学習データセットを必要なときに得られます。
ユーザーや顧客の活動データからコホートと継続率の曲線を算出するパイプラインを構築し、コホートの定義、活動期間、継続率の計算を一貫して扱います。グロースチームはコホート別の実際の継続率を確認できます。
顧客やパートナーが一般的な形式のデータをアップロードできるセルフサービスのポータルを構築します。データは自動的に検証、対応付け、取り込みされ、エラーについては明確なフィードバックが返されます。顧客データの受け入れがサポート部門の負担でなくなります。
何かがおかしくなったときに、明日のレポートではなくその時点で知りたい事業向けです。ライブの数字を見守り、異常があれば数秒以内に明確な通知を1件送ります。
重要な記録が今も古いメインフレームやAS/400にある会社向けです。古いファイル形式を読み取り、正しくデコードし、チームやツールが使える最新のデータベースにレコードをストリーミングして、毎日最新に保ちます。
広告のクリック、注文、デバイスの計測値などのイベントをリアルタイムで集計している企業向けです。遅れて届いたイベントや順序が乱れたイベントを正しい時間枠に入れるリアルタイム集計を構築するため、ライブの数値が最終的な数値と一致します。
古いデータウェアハウスから移行する会社向けです。データをお客様のクラウド上の最新の構成に移し、旧環境と新環境を並行して動かし、切り替える前に新しい数字が旧い数字と等しいことを示す一致レポートを作成します。
大手小売業者とEDIで注文、請求書、出荷通知をやり取りしなければならないサプライヤー向けです。お客様のERPや倉庫システムを各取引先と接続し、先方の注文をお客様の注文に変換し、お客様の出荷通知を先方の形式で返送します。
機械やセンサーのデータを最新のツールで使いたい工場向けです。制御システムには触れずに、工場フロアのサーバーとヒストリアンに読み取り専用で接続し、測定値をクラウドへストリーミングして、設備の変更に合わせてタグ一覧を最新に保ちます。
実データでパイプラインの変更をテストするデータチーム向けです。データテーブルにバージョン管理を追加するため、エンジニアは個別のコピーを作成して安全に変更をテストし、自動比較で結果が正しいと確認された後にのみ統合できます。
世界中にユーザーがいて、どこでも高速な保存が必要なアプリ向けです。各リージョンが書き込みを受け付け、すべてのコピーが自動的に一致するよう、リージョン間のデータレプリケーションを設定します。中央のボトルネックはありません。
成長や買収を経て、データが多くのデータベースに分散している企業向けです。一つのクエリレイヤーを設定するため、アナリストはデータをコピーせずにすべてのソースを横断して問い合わせでき、各人は許可された行と列だけを閲覧できます。
現実的なテストデータが必要なのに、実際の顧客記録をコピーしてはならないソフトウェアチーム向けです。データベースの構造を学習して本物と同じように振る舞う架空のデータを生成し、データベースの変更に合わせて同期させます。
データ製品をパートナーと共有または販売したい企業向けです。各パートナーに権限のあるテーブルと列だけを提供するライブAPIを、利用上限とログ付きで構築するため、パートナーがデータウェアハウスに直接アクセスすることはありません。
回復力のため、またはプロバイダーを切り替えるために、データテーブルを複数のクラウドに置きたい会社向けです。ファイルとカタログの継続的なミラーリングを設定し、両側が一致していることを証明するチェックを行います。
低速または制限のある古いシステムから大量のレコードを取り出している企業向けです。システムの制限を守り、進捗を保存し、最初からやり直すのではなく停止した箇所から再開する同期エンジンを構築します。
システム全体で誰が何を変更したかについて、信頼できる一つの記録が必要な企業向けです。データベースと管理ツールから変更イベントを集め、改ざんがあれば判明する封印された一つのログにまとめ、各ソースと照合します。
どのバッチでも原材料までさかのぼり、出荷先の顧客まで素早く追跡できる必要がある食品メーカー向けです。倉庫システムと仕入先のフィードを接続するため、一回の検索ですべてのロットの出どころと行き先がわかります。
機器のデータがPCやファイルに散らばっている研究室向けです。機器をラボシステムにつなぎ、すべての結果がひとつのデータセットに入り、元の生ファイルまでの経路が完全に追跡できるようにします。
ロットの履歴がERP、生産、ラボのシステムに分かれている化学・素材メーカー向けです。それらを連携させるため、どの完成ロットについても原材料、工程の実行記録、試験結果を一か所で確認できます。
古い手入力のプラント数値からシミュレーションを始めているエンジニア向けです。ライブのプラントデータをシミュレーションソフトにつなぎ、「もしも」の検討をプラントの実際の現在の状態から始められるようにします。
顧客から結果の算出方法を尋ねられる植物、動物、微生物のシーケンシングラボ向けです。サンプルからシーケンサーの実行、解析ソフトウェアのバージョンまで、改ざんがあれば判明する記録を残すため、どの結果も追跡して再実行できます。
合併や新拠点によって複数の化合物登録簿がある化学会社向けです。AIが構造で化合物を照合し、重複を統合して、全員が使えるひとつの最新の登録簿を提供します。
セキュリティログにギガバイト単位で支払っている事業向けです。ノイズの多いログを、セキュリティツールに届く前にフィルターして整形し、通知がこれまでと同じように発生することを確認します。
毎朝、ご利用中の各運送業者を公的記録と照合し、事業許可や保険が失効している業者への発注をブロックします。
お客様の商品を扱うすべての小売店から販売・在庫レポートを集め、店舗ごとに何が売れていて何が品切れになりそうかをお示しします。
お客様の商品情報をもとに各小売店の新商品登録フォームを正しく記入して送信し、どれが受理されたかを追跡します。
毎日、倉庫パートナーが受け入れた・保管している・出荷したとする数量をお客様自身の記録と比較し、合わないすべての数量を一覧にします。
顧客の一社がデータを失った場合、他の顧客に影響を与えることなく、指定した時点のその顧客のデータだけを復元できるようにします。
アプリ内のクレジットと残高を管理する仕組みを構築し、すべての数値の整合性が取れ、決済記録と一致するようにします。
買い取ったすべての端末をシリアル番号で記録し、ブロックされていないかを確認し、修理と検査を記録して、その履歴を販売に添付します。
運送会社が請求するサイズと重量を、システム上の商品の寸法と比較し、誤っている記録を修正します。