DATA INFRASTRUCTURE
データ基盤構築
使われ続ける基盤を、業務から逆算して作ります。クラウド・モダンスタック前提。事業の目的から逆算した設計で、過剰でも不足でもない、運用できる基盤を作ります。作って終わりではなく、社内で引き継げる状態まで設計に含めます。
CHALLENGES
基盤構築でつまずく、よくあるパターン
技術選定や設計の前に、業務理解と運用前提の設計が抜けると、作っても使われない基盤になります。
- 1
作っても使われない
現場の業務とズレた設計。技術的には正しいが、誰も使わないダッシュボード・データマートが量産される。
- 2
過剰スペック・過剰投資
将来のデータ量を見越して大きすぎる構成。実際の利用状況に対して、コストが説明できなくなる。
- 3
ブラックボックス化
ベンダーが構築した基盤の判断理由が残っておらず、改修・運用判断が外部依存のまま続く。
- 4
ベンダーロックイン
特定ツール・特定企業に依存した構成で、後から方針転換ができない。乗り換えコストが膨らむ。
- 5
運用フェーズで止まる
構築は完了したが、社内で運用できる体制が整っていない。結果、外注継続か、塩漬けかの二択に。
DELIVERABLES
納品するもの、社内に残すもの
稼働する基盤だけでなく、判断の理由と運用の仕組みごと納品します。引き継ぎが前提の構造です。
01
稼働する基盤
本番運用に耐える構成で構築。データパイプライン、DWH、可視化環境までを一気通貫で。
02
設計判断のドキュメント
なぜこのスタック・モデリング・粒度を選んだか。判断の理由ごとドキュメント化して残します。
03
運用マニュアル
障害対応・データソース追加・スキーマ変更の手順。社内 or 別ベンダーが運用を引き継げる形に。
04
引き継ぎ可能な構造
特定ベンダー依存を避けた構成。社内で運用するか、別ベンダーに移管するか、自由に選べる状態を残します。
SCOPE
対応する技術領域
クラウド・モダンスタック前提で、データ収集から可視化までを一貫して対応します。
データパイプライン
ETL / ELT 設計
データソースの統合・加工・転送設計。dbt、Airbyte、Fivetran、自前実装を要件に応じて選定。
オーケストレーション
Airflow、Dagster、Cloud Composer 等によるバッチ処理の依存管理・スケジューリング設計。
ストリーミング処理
Kafka、Pub/Sub、Kinesis 等を用いたリアルタイムデータ処理基盤の設計・構築。
データストレージ・モデリング
DWH 設計
BigQuery、Snowflake、Redshift 等のクラウド DWH 設計。コスト最適化を含めた構成判断。
データレイク・レイクハウス
S3、GCS、Databricks Lakehouse 等を用いた大規模データ蓄積・分析基盤の設計。
データモデリング
Dimensional Modeling、Data Vault 等のモデリング手法を業務要件に応じて適用。
活用・ガバナンス
BI・可視化環境
Looker、Tableau、Metabase、Looker Studio 等を用いたセルフサービス BI 環境の構築。
メタデータ管理・データカタログ
データの定義・系譜・所有者を可視化し、組織横断で利用できる仕組みを構築。
データ品質・可観測性
Great Expectations、dbt tests、Monte Carlo 等を用いた品質監視と障害検知の仕組み化。
AI 活用
AI 活用を前提とした基盤設計
LLM・ML パイプラインに渡すデータの構造化、ベクトルストア統合、RAG 基盤との連携設計。
DIFFERENCE
参画形態と、他の選択肢との違い
ENGAGEMENT
FDE 方式で、御社のチームに加わります
Palantir 発祥の FDE（Forward Deployed Engineer）の思想——顧客現場に入り込み、業務を理解しながら判断と実装を一貫して担う——をデータエンジニアリングに適用しています。メンバーとしての参画から技術リードまで、組織の状況に応じて役割を担います。期間や関与度はご相談に応じて設計します。
基盤構築を依頼できる相手は他にもあります。それぞれの特性と、DataMarket が異なる点を整理しました。
私たちが目指すゴール
業務から逆算した、運用できる基盤を作る。
- 業務理解 から 設計判断 まで一貫して担当
- モダンスタック前提、ベンダーロックイン回避の構成
- 判断理由ごと納品。引き継ぎ可能な状態で完了
大手 SIer — 作れるが、業務理解が浅い
大規模構築は得意だが、業務理解・設計が現場とズレやすく、コストも高い。
小規模受託ベンダー — 作れるが、設計判断が弱い
実装力はあるが、判断の根拠やなぜその構成かが残らず、後の改修で詰まる。
フリーランス — 手は動くが、責任範囲が狭い
個別タスクは速いが、要件定義・運用設計まで踏み込まないことが多い。
CASE
対応事例
事業データの統合基盤をゼロから構築
BigQuery + dbt + Looker 構成で、複数 SaaS と業務システムを統合。設計判断の根拠を残し、社内チームが運用を引き継げる状態で納品。
オンプレ ETL からクラウド DWH へ移行
運用コストが膨らんでいた既存基盤を、モダンスタックに移行。コストを大幅削減しながら、機能と信頼性を維持。
マーケティング起点のデータ基盤を構築
顧客行動データを統合し、施策実行と効果測定を一元化。マーケ部門が自走できる構造で設計。