Azure Data Foundation

データを持っていることと、データを使えることは別の話です。Azure Data Foundationは、データが実際に効いてくる場所、つまり意思決定まで届けます。

ERPはこちら、CRMはあちら、IoTのデータはその間のどこか。結局どの部署も自前のExcelで独自の正解をつくってしまいます。Azure Data Foundationは、そうしたデータのサイロを中央にある信頼できるデータ基盤に変えます。Data Lakehouseとして構築し、100%Infrastructure as Codeで、初日から明確なガバナンスが効いています。複雑さは当社が引き受けるので、価値を引き出すことに集中していただけます。

データをきちんと活かしたい。ではどこから始めるか

データがいくつものシステムに散らばっていても、今の仕組みが限界に来ていても、AIとデータに基づく意思決定のための土台が必要でも、出てくる問いはだいたい共通しています。

Databricks、Fabric、それとも両方。自社に合うのはどれか

チームの働き方次第です。データの流れを自分で書き、AIモデルを訓練する技術者がいるなら、Databricksが向いています。複雑なデータ処理と機械学習に強いプラットフォームで、結果はそのままPower BIで可視化できます。BIやアナリティクスのチーム、あるいは業務部門のユーザーが中心なら、Microsoft Fabricのほうが入りやすいはずです。見慣れた画面で直感的に操作でき、プログラミングの知識がなくても早く結果が出せて、データガバナンスはMicrosoft Purviewが担います。両方必要な場合は、当社のハイブリッドなブループリントが双方の強みを組み合わせます。判断はご一緒に行いますし、後から乗り換えることもできます。

データが10ものシステムに分かれている。どうやってまとめるのか

実績のある3層モデルを使います。第1層には、ERP、CRM、IoTセンサー、ログファイルなどからの生データが、手を加えないまま丸ごと入ります。第2層でそれを整理し、構造化し、品質を確認します。第3層は、ダッシュボード、レポート、AIアプリケーション向けに仕上げた指標を提供します。こうして全社に一つの信頼できるデータソースができます。自社のデータセンターにあるデータも安全に接続できます。

誰でも何でも見られる状態を、どう防ぐのか

それはプラットフォーム自身が担います。中央のデータカタログを備えていて、どんなデータがあり、どこから来て、誰がアクセスできるのかを自動的に記録します。営業は自分の担当地域しか見えず、人事のデータは人事に留まります。社内の誰もが、どんなデータがあるかを調べられますが、中身へのアクセス権がすぐ付くわけではありません。データ保護とアクセス権限は後付けのアドオンではなく、最初から組み込まれています。

そのために専任のデータチームが必要か

少なくとも始めのうちは必須ではありません。当社のマネージドサービスが、性能の監視、更新、最適化、コスト管理といったプラットフォームの技術的な運用を引き受けます。業務のロジックに関わる部分、つまりどの指標を見るか、どのデータソースを使うか、どんなレポートを出すかは自社で決めていただきます。とはいえ、そこも放り出しはしません。データアーキテクチャの構築、最初の分析、具体的なユースケースまで支援します。必要なときに必要なだけで、恒常的なプロジェクトにはしません。

いつから始められるのか

数か月ではなく数週間です。最初の打ち合わせから本番稼働まで、通常は4週間から6週間ほどです。事前プロジェクトも、半年かけた構想フェーズも必要ありません。今あるものから始めて、段階的に積み上げていきます。5つの明確なフェーズがあるので、今どこにいて次に何が来るのかは常に分かります。