本文へ移動
← サービス

データガバナンスとレイクハウス基盤

企業の意思決定を支えるデータ基盤を構築。AEVO はガバナンス、データレイク、Medallion パイプラインを分析、AI、意思決定最適化につなぎます。

企業のデータ専門家が共通データ基盤の設計を検討する、AI 生成の編集用画像。

業務の実態を把握する。

より確かな根拠が必要な業務判断から始めます。ERP、CRM、MES、WMS、IoT、財務のソースを整理し、責任者、権限、保存期間、更新要件を合意。識別子、タイムゾーン、単位、正本のルールを照合してから、共有データレイクやレイクハウスを設計します。

経営上の問い

異なるシステムの受注、在庫、能力を照合し、鮮度を確認し、判断の根拠となった記録を説明できますか。

実行可能な選択肢を比較する。

Bronze でソース履歴を保持し、Silver で検証・統合、Gold で業務領域のデータセットを公開。各受け渡しに品質チェックと復旧経路を設けます。承認済みデータプロダクトを BI、ML、意思決定エンジンへ接続し、目標、業務制約、人の承認に基づいて実行範囲を定めます。

提供するもの

対象を定めたガバナンスモデル、データソース台帳、Bronze/Silver/Gold パイプライン、文書化されたデータプロダクト、審査済みの意思決定エンジン接続。

データから判断への設計を探索

各層に目的を。各判断に責任者を。

企業データが原記録から統制された提案へ進む流れを確認。段階を選び、役割、成果物、業務との関係をご覧ください。

企業データのソース

ERP · CRM · MES · WMS · IoT · 財務 · 外部データ

ML と詳細分析

統制された Silver データも ML や詳細分析に使えます。利用者全員が同じ Gold プロダクトを使う必要はありません。

データプロダクトと判断ロジックを接続

Gold は業務データプロダクトと BI を支えます。承認済みデータセットを目標、制約、承認ルールとともに意思決定エンジンへ接続。分析結果だけで行動の権限は生まれません。

Bronze — 原データを保持

設計上の役割
原記録、時刻、取り込みメタデータを取得し、合意した期間の履歴を保持。
次へ渡すもの
来歴を持ち、再処理・検証できるソースのスナップショット。
判断との関係
数値が変わったとき、上流の変更を推測せず原データで確認できます。

Silver — 共通の業務データを整備

設計上の役割
共通エンティティを検証、重複除去、照合し、識別子と単位を統一。例外を隔離。
次へ渡すもの
業務プロダクト、ML、詳細分析に使う、定義・検証済みのデータセット。
判断との関係
受注、在庫、供給者の意味をそろえてから、複数の計画を比較できます。

Gold — 業務データプロダクトを公開

設計上の役割
合意した業務ルールを適用し、利用者に必要な粒度のデータセット、KPI、特徴量を作成。
次へ渡すもの
責任者、定義、更新時刻、版を明示したデータプロダクト。
判断との関係
計画チームが、提案の根拠となった在庫、費用、需要データを確認できます。

意思決定エンジン — 実行可能な行動を比較

設計上の役割
承認済みデータを目標、予測、業務制約と組み合わせ、AI と最適化で代替案を評価。
次へ渡すもの
前提、トレードオフ、制約、入力の版を示す審査可能な提案。
判断との関係
予測は選択を支え、目標と制約は実行可能な選択肢を定めます。

審査・実行・学習

設計上の役割
権限を持つ審査者と承認の限界を定め、合意した範囲でのみ実行へ接続。
次へ渡すもの
承認・実行記録、実測結果、次の審査サイクルへのフィードバック。
判断との関係
提案、承認された計画、実際の結果を明確に区別できます。

各層を通したデータガバナンス

責任 · 権限 · 品質 · リネージ · 保存 · 監視

意思決定インテリジェンスのデータ基盤

ガバナンスから判断まで、段階的に進める。

一つの業務フローから始め、価値と運用要件を確認しながら基盤を拡張します。

判断とガバナンスの範囲を合意

責任者、ソース、既存定義を確認し、権限、保存、品質基準、最初に評価する判断を合意します。

段階的なデータ基盤を構築

取り込みと各層の役割を設計。業務エンティティを照合し、例外を隔離し、更新・復旧の経路を文書化します。

再利用できるデータプロダクトを接続

定義、責任者、版を持つデータセットを公開し、BI、ML、判断入力へ接続。担当チームと目標・業務制約を合意します。

検証・審査・運用

シャドー運用で比較し、古いデータや復旧のケースを訓練。人の承認を維持し、実績を監視してから自動化の範囲を広げます。

ガバナンスは、すべての層を通して。

権限、責任、品質ルール、リネージ、保存、監視は Bronze・Silver・Gold を通して設計します。データとモデルの版を審査記録に結び、提案を原データまで追跡できるようにします。

価値の測定方法に合意する。

合意した鮮度の達成 · 照合例外 · リネージの範囲 · パイプライン復旧 · 判断入力の準備状況

データから判断への業務フローを相談 →

業務に合わせて、アーキテクチャを選ぶ。

Medallion は設計パターンで、特定製品の購入を必須としません。AEVO は既存基盤、安全性、データ量、遅延、運用スキル、予算に合わせてデータレイクやレイクハウスを評価。Databricks は参考実装です。技術、ライセンス、基盤費用、導入範囲は案件ごとに合意します。

データから判断への考察を読む →

業界

データガバナンスとレイクハウス基盤

業務の兆候から、根拠ある行動へ。

対象を定めたガバナンスモデル、データソース台帳、Bronze/Silver/Gold パイプライン、文書化されたデータプロダクト、審査済みの意思決定エンジン接続。

概念的なワークフロー · 架空の入力データ
  1. 実際の業務条件から始める。

    受注、生産能力、在庫、業務ルールを明確な意思決定の文脈にまとめ、既知の情報、不足するデータ、担当者を確認します。

    受注 · 生産能力 · 在庫
  2. 何が変わり得るかを理解する。

    予測は需要と不確実性の範囲を示し、判断の材料になります。予測値だけで業務計画が決まるわけではありません。

    予想需要 · 不確実性の範囲
  3. 実行可能な選択肢を比較する。

    生産能力、供給可能性、サービス水準、予算の制約に沿って代替案を評価し、選択前に各案の得失を明らかにします。

    実行可能な計画 · 得失の比較
  4. 提案の根拠を明確にする。

    提案を入力データ、前提、重要な制約と結びつけます。チームが選択理由と、提案を変える条件を理解できるようにします。

    根拠 · 前提 · 代替案
  5. 人が判断の責任を持つ。

    担当チームが提案を確認し、承認や修正を記録して実行結果を追跡します。人による確認は意思決定プロセスの一部です。

    判断の責任者 · 承認 · 結果の確認

概念的なプロセスの例示です。顧客の実績やリアルタイムの AI 推論を示すものではありません。意思決定エンジン
意思決定インテリジェンスを体験

業務の問いから、検討できる意思決定へ。

サンプルデータで企業向け意思決定エンジンを体験。経営目標、制約条件、推奨アクションのつながりをご覧ください。

意思決定エンジン

公開エンジンはサンプルデータを用いた8つのモジュールです。生産計画とエネルギー最適化は別途の企業向け能力です。デモは顧客実績ではありません。

意思決定エンジンについて →
意思決定モジュール
需要と在庫

需要の変化が補充、欠品リスク、在庫水準に与える影響を確認します。

運転資本

売掛金、買掛金、在庫がキャッシュ・コンバージョン・サイクルに与える影響を比較します。

サプライチェーンのリスク

供給元への依存度、納期の変動、代替調達案を検討します。

重要な意思決定から始める。

コスト、能力、リスク、資金が業績を制限している箇所をお聞かせください。広い変革に進む前に、焦点を絞った評価を設計します。

課題について相談する