データがシステムごとに散在していますが整理できますか？

はい、データ統合基盤の構築から支援します。各システムのデータ形式・更新頻度・品質を調査した上で、データレイク・DWH（BigQuery/Redshift等）への統合設計を行います。ETL/ELTパイプラインの実装も担当します。

BIツールは何を使いますか？既存ツールがあっても大丈夫ですか？

Looker・Tableau・Metabase・Power BIなど主要ツールに対応しています。既存ツールの活用を前提に、データモデル（dbt等）を整備してダッシュボードを再設計することも可能です。

DWHの構築はどのくらいの期間で完了しますか？

データソース数・データ量・要件の複雑さによりますが、MVP（主要KPIダッシュボード稼働）まで2〜3ヶ月が目安です。段階的に対象を広げていくアプローチを推奨しています。

分析結果を経営判断に活かすための支援もしてもらえますか？

はい。ダッシュボード設計の段階から「誰がどんな判断をするために見るか」を起点に設計します。週次・月次のビジネスレビュー資料への自動連携や、アラート設定まで含めてご支援します。

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SERVICE 09

データ基盤・分析基盤構築

Data Platform / Analytics

「データはあるが、使えない」を解決する。

DWH・データレイク・BI・MLOps まで、データを意思決定に変えるための基盤を設計・実装します。

Process

01 データ現状調査・要件整理

02 アーキテクチャ設計

03 実装・データ品質設計

04 活用支援・運用

こんな課題を持つ方へ

「データはあるけど、活用できない」を超えていきます

PAIN 01

データはあるが、可視化・分析するまでの工数が膨大

Excel／業務システムからのコピペ運用が常態化。月次レポートを作るのに2週間かかっている。

PAIN 02

BI ツールを入れたが、使いこなせず形骸化している

PAIN 03

AI／機械学習を始めたいが、データ基盤がそれに耐えられない

「データは散在している、整っていない」段階でも入れます。

まず話を聞かせてください →

システムアイのアプローチ

「使われるデータ基盤」を作る

技術選定だけではなく、活用ユースケース・データ品質・運用体制まで一体で設計します。

データ現状調査・要件整理

データソース・業務利用・既存BI を横断調査し、活用したい意思決定とのギャップを整理します。

Output

データソース棚卸し / 利用ケース整理 / KPI ↔ データのマッピング

Output

DWH 構成 / ELT 設計 / データモデル / アクセス制御

アーキテクチャ設計

BigQuery / Snowflake / Redshift 等から要件適合度で選定。データレイク・DWH・BI・ML の境界を設計。

実装・データ品質設計

ETL/ELT パイプライン構築・データ品質チェック・メタデータ管理を実装。継続的に「信頼できるデータ」を提供します。

Output

ELT パイプライン / dbt / 品質モニタ / カタログ

Output / What happens next

BI ダッシュボード / 運用 Runbook / トレーニング

活用支援・運用

ダッシュボード設計・利用ガイド整備・社内勉強会まで含めて、データを意思決定に組み込みます。

他社との違い

活用まで含めて「使われる基盤」を作れるか

データ基盤は構築して終わりではなく、業務に組み込まれて初めて価値が出ます。

	データ基盤専業	BI ベンダー	受託開発	システムアイ
ユースケース整理	△ 技術中心	△ ツール起点	△ 仕様後	○ 業務観察から
データ品質設計	○	△	△	○ dbt / テスト含む
BI 活用支援	△ 別契約	○	△ 範囲外	○ 同チームで設計
AI / ML 接続	○	△	△	○ AI 利用前提で設計

AI × データ基盤

AIで「データを使う側のハードル」を下げる

自然言語クエリ

「先月の事業所別売上を見せて」のような自然言語をSQLに変換。データに詳しくない人でもデータ駆動の意思決定ができる構造に。

ダッシュボード自動生成

目的を伝えるとLLMがダッシュボード雛形を生成。指標選定・可視化方法の選択肢を提示します。

異常検知・要因分析

数値変化を LLM で要因分解し、レポートとして提示。「気づいてから動く」までのリードタイムを短縮。

関連事例

こんな案件で力を発揮します

公開できる事例とモデルケースを混ぜて掲載しています。

データ基盤ガス業界

雲の宇宙船との取り組みで、業務 × データの基盤化に貢献

課題

業務システムから出るデータを、活用できる粒度で集約する基盤がなかった。

成果

データ集約基盤と分析環境の整備に貢献。継続改善体制へ。

MODEL CASE

FDE 活用事例

仮想事例小売 / DWH

「BIだけ入れて止まっていた」企業に、DWH・データ品質・活用ガイドまで一気通貫で構築

相談の起点

BI ツールはあるが、データ品質が低く意思決定に使えなかった。

整理した内容

業務 × ユースケースの整理 → DWH 設計 → dbt + データ品質テスト導入。

事例をすべて見る →

DELIVERABLES

前線で作る成果物イメージ

実際にお渡しする資料の構成例です。次の工程でそのまま使える判断材料として整理します。

DOCUMENT 01 — データ基盤要件・アーキテクチャ仕様書

Data_Platform_Spec_v1.0.xlsx

データソース業務システム・SaaS・ログ・外部データの棚卸し

ユースケース活用したい意思決定と、必要なデータ・粒度・更新頻度

DWH 構成BigQuery / Snowflake / Redshift から推奨案と理由

ELT パイプライン取込・変換・テスト・スケジュールの設計

BI 構成ダッシュボード構成・利用者・更新運用

DOCUMENT 02 — アーキテクチャ提案図

データ基盤構成例 — Source → DWH → 活用

取込

業務DB基幹 / プロダクト

☁️

SaaS APISalesforce 等

📜

ログアプリ・行動

蓄積

🧮

BigQuery / SnowflakeDWH

S3Data Lake

変換 / 品質

🔧

dbt変換 + テスト

Airflow / Glueスケジュール

📈

Looker / Metabaseダッシュボード

AI / ML

Claude自然言語クエリ

🧠

Vertex AI / SageMaker機械学習

※ dbt + テストでデータ品質を継続担保。「信頼できるデータ」を提供。
※ 自然言語クエリで非エンジニアもデータにアクセス可能に。

よくある質問

データ基盤・分析基盤構築についてよくいただく質問

BigQuery / Snowflake / Redshift どれを選ぶべき？

データ規模・既存クラウド・チームスキル・コスト構造で選定します。データボリュームが小〜中規模なら BigQuery、ワークロード分離が必要なら Snowflake、AWS 中心なら Redshift など、要件から逆算します。

AI / 機械学習基盤も含めて構築できますか？

可能です。Vertex AI / SageMaker / Databricks を軸に、特徴量ストア・モデルサービング・MLOps まで対応します。「ML できるけど運用できない」状態を避ける設計を優先します。

既存システムとの連携はどうしますか？

ETL/ELT ツール（Fivetran / Airbyte / 自前実装）を要件に合わせて選定します。リアルタイム連携が必要なら CDC（Change Data Capture）も検討します。

データガバナンス・セキュリティはどう確保しますか？

データカタログ整備・アクセス制御（IAM/Row-level Security）・監査ログ記録・PII の自動マスキング・GDPR 準拠など、要件に応じて設計します。

データ活用の現状、まず聞かせてください。

「散在している」「使われていない」段階でも、ユースケース整理から伴走します。

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