ほとんどの報告の問題は、上流で始まります
ダッシュボードに誤った数値が表示されたり、レポートの作成に時間がかかりすぎたりする場合、問題は通常、レポート作成レイヤーにありません。それは、そこへ流れてくるデータにあります。断片化されたソースシステム、脆弱なパイプライン、スプレッドシートベースの変換は、すべてのダウンストリーム分析投資に影響を与える問題を引き起こします。当社のデータエンジニアリングコンサルティングサービスは、データ統合、パイプライン開発、変換ロジック、およびレポート作成、分析、AIに対応できる、より構造化され、信頼性の高いデータを作成するためのアーキテクチャの決定を改善することで、その基盤を修正するお手伝いをします。
データエンジニアリングサービスの内容
データ収集、統合、変換、およびレポート作成および分析環境への配信方法を改善する、データエンジニアリングソリューションの集中的なセット。
データ統合とソース統合
ERPシステム、CRMプラットフォーム、データベース、フラットファイル、API、サードパーティソースを、より統合されたデータ環境に接続するデータ統合サービスを提供します。
- マルチソースデータ統合
- ERPとCRMの統合
- フラットファイル、API、データベースの取り込み
自動化されたデータパイプライン
信頼できるスケジュールで、ソースシステムからレポートおよび分析環境にデータを抽出し、変換し、配信する自動化されたワークフローを通じて、データパイプライン開発をサポートします。
- ETL および ELT パイプライン開発
- スケジュールされたデータワークフローとイベントベースのデータワークフロー
- システム間およびプラットフォーム間のデータ移動
- 監視、エラー処理、およびパイプラインの信頼性
データ変換と構造化
信頼性の高いレポート作成、分析、および下流のビジネスプロセス向けに、生のソースデータをクリーンで標準化された構造化されたデータレイヤーに変換するデータ変換サービスを提供しています。
- データのクリーニング、検証、標準化
- 変換ロジックとスキーマアライメント
- フォーマット正規化とフィールドマッピング
- レポート、分析、および下流システムのための構造化データ準備
- スケーラブルなビジネス消費のためのデータモデリングの一貫性
パイプライン監視と継続的なサポート
モニタリング、問題検出、スキーマ変更処理、および継続的なサポートを通じてパイプラインの信頼性を維持し、手作業を削減して、繰り返し行われるレポートプロセス全体でデータワークフローの自動化を改善します。
- パイプラインの健全性監視
- データの鮮度と信頼性のチェック
- 継続的なサポートと最適化
一般的に解決する課題
多くの企業はデータにアクセスできますが、それを実用的なインサイトに変えるのに苦労しています。当社のデータエンジニアリングサービスは、分析ワークフローを遅くする課題を解決するように設計されています。
より迅速な報告サイクル
ダッシュボードや定例レポートのために、クリーンなデータをより早く利用できるようにします。
報告における高い信頼性
アップストリームの一貫性を強化することで、数値への信頼を高めます。
手作業での準備を減らす
繰り返し発生する抽出、クリーニング、再構築の労力を削減します。
より強力な分析とAI対応
BI、高度な分析、AIユースケースの信頼性の高い基盤を構築します。
データエンジニアリングが提供するより良いもの
堅牢なデータエンジニアリングは、データフロー以上の改善をもたらします。手作業を削減し、レポートの信頼性を高め、大規模な分析のためのより強固な基盤を構築するのに役立ちます。
ツールとテクノロジー
私たちはツールに柔軟に対応し、お客様の現在のデータスタック、レポート作成のニーズ、および規模の要件に合わせることができます。必要に応じて、よりスケーラブルな分析環境のためのデータアーキテクチャサービスや、より広範なデータプラットフォームエンジニアリングの要件もサポートします。
クラウド、データベース、レポーティング、エンジニアリング、AIレイヤー全体で、リッピング＆リプレイスのアプローチを強制することなく作業できます。
データベースとウェアハウス
統合とオーケストレーション
クラウドプラットフォーム
言語と処理
関連するデータエンジニアリングのインサイトを探る
信頼性の高いデータエンジニアリングと分析基盤を形成する課題、アプローチ、ベストプラクティスについて詳しく学びましょう。
よくある質問
スコープ、システム、およびデータエンジニアリングがより広範な分析スタックのどこに位置するかについてのよくある質問。
データエンジニアリングサービスとは何ですか？+
データエンジニアリングサービスは、ビジネスがデータを収集、統合、変換、構造化するのを支援し、レポート、ダッシュボード、分析、意思決定に確実に使用できるようにします。
データエンジニアリングとビジネスインテリジェンスの違いは何ですか？+
データエンジニアリングは、パイプライン、統合、および構造化されたデータ基盤に焦点を当てます。ビジネスインテリジェンスは、そのデータの上に構築されたダッシュボード、KPI追跡、およびレポートの可視性に焦点を当てます。
既存のシステムやツールと連携できますか？+
はい。可能な限り既存の環境内で作業を行い、ERP、CRM、クラウド、データベース、フラットファイルベースのエコシステムなど、幅広い範囲をサポートしています。
BIまたはAIの前にデータエンジニアリングは必要ですか？+
多くの場合、はい。BIダッシュボードやAIモデルは、それらに供給されるデータの信頼性と同じくらいしか信頼できません。そのため、データエンジニアリングは前提条件または並行作業であることがよくあります。
データエンジニアリング会社を選ぶ際に、どのような点に注目すべきですか？+
データエンジニアリングに強い企業は、下流のレポーティング、分析、ビジネスの使いやすさに焦点を当てながら、データ統合、パイプラインの信頼性、変換品質、アーキテクチャの意思決定を改善できるべきです。
データエンジニアリング評価をリクエストする
断片化されたソースシステム、パイプラインの信頼性の問題、または手動でのデータ準備がレポート作成と分析を遅らせている場合、何を最初に修正または構築する必要があるかを特定するお手伝いができます。
レポート作成や分析を遅らせている原因をお知らせください。適切な次のステップを特定するお手伝いをいたします。