＼将来を見据えた基盤構築をご支援！ ／
Azureデータ基盤の
導入支援デスク

データ基盤のAzureへのリプレイス、
そのまま進めてしまって大丈夫ですか？

  • オンプレからの安全に切り替えられるのか？
  • コストと機能面の両方について自社要件を満たす方法は？
  • データの場所が分かりにくい、使いにくいなど、不満の声が上がっている点は改善できる？
  • 基盤全体のセキュリティを担保できるのか？

双日テックイノベーションのAzureデータ基盤 導入支援デスク

Azure活用と言ってもIaaSやPaaS、オンプレミスとのハイブリッド構成など組み合わせ方は様々。
「Azure×データ」スペシャリストが お客様の課題・ニーズ・ご予算に合わせた最適解をご提案します。
各分野のプロによるフォローアップも可能なので、Azureデータ基盤導入後の不安も今のうちに解消できます。

まずはご相談からOK！無償でプラン作成まで伴走します。

こんな方にこそデータ基盤導入支援デスクはおススメ

  • 既存データ基盤リプレースに関する計画書を書きたい
  • 既存ベンダーがAzureに詳しくない、満足のいく提案をもらえなかった
  • Azure活用・移行に関するリスクも知りたい。
  • 限られた予算の中でどのように要件を満たす構成を実現できるか知りたい。

Azureデータ基盤を検討する際の3つのポイント

01.「移行」ではなく「刷新」と考える　

ただ単にIaaSに移行しただけでは費用対効果が出ない可能性があります。

PaaSを利用することで、費用対効果を出しつつ よりDXを推進しやすいアーキテクトを 実現することができます。

Azureデータ基盤ご検討の際は、ただの「クラウド移行」ではなく「刷新」とお考え下さい。

02.Azureのデータ関連サービスの落とし穴を把握しておく

前述の通り費用対効果を出すためにはPaaSを用いた「刷新」が必要です。

しかし、IaaSやオンプレミスで実現できることがPaaSでは実現できないことがあります。

そのためPaaS化をするにあたって、

  • オンプレミスとPaaSの機能差異があるか
  • その違いがどう業務に影響するか
  • 使いたい機能がPaaSにあるか

を事前に考慮、必要に応じて3rd-party製品の導入やオンプレとの並行稼働を考えましょう。

03.将来を見据えて計画する

データ活用を行う際には、データの品質とセキュリティを保証するガバナンスを効かせなければなりません。

また、将来どのようなデータを活用する可能性があるのかを検討し、それに応じて拡張性のある構成とする必要があります。

直近の課題解決だけでなく、これらを考慮したAzure基盤を検討しましょう。

Azureデータ基盤導入デスクでは、
お客様だけでは判断が難しいポイントを漏れなく検討します

「Azure×データ」スペシャリストによるご支援内容

課題の整理

データ活用の目的に沿ったデータ基盤を作るために、課題を整理します。

データ基盤の構成検討

Azureだけでは実現できない要件を洗い出し、他社製品やオンプレミス環境も含めた構成を検討します。セキュリティを担保する構成を実現します。

導入計画やスケジュール検討

予算や投資対効果を検討しながら、既存環境にあった導入計画やスケジュールの検討をご支援します

コストシミュレーション

ご提案した構成に従って初期費用、ランニングコストなどの必要なコストをシミュレーションします。

データ基盤推進支援

Azureの最新機能を活用し、将来どのように社内でDX/データ活用を推進できるかの検討をご支援します。
※オプション

＼ どのような構成を提案してくれる？ ／
ニーズ別のデータ基盤構成例

Case1

  • 構造データの可視化がしたい
  • 将来的な分析ニーズに備えて非構造データの蓄積をしておきたい
  • データベースの構造データ、ファイルサーバや画像ファイルなど非構造化データをAzure Data Factoryでデータレイクに蓄積。
  • DWHとしてSynapse Analyticsの専用SQLプールを活用し、Power BIで可視化する。

特長

  • データ量：多い
  • レスポンス：〇
  • データの世代管理：可能
  • DR構成：可能
  • 拡張性：〇
  • Azure費用：約20万円～

Case2

  • MLを活用した分析を行いたい
  • 構造・非構造データともに分析対象にしたい
  • ファイルや画像データなどデータレイクに蓄積した非構造データに マシンラーニング適用し活用可能な状態に変換。
  • 構造データも含めより高度な、反復可能な分析を実行。

特長

  • データ量：多い
  • レスポンス：◎
  • データの世代管理：可能
  • DR構成：可能
  • 拡張性：◎
  • Azure費用：約20万円～

Case3

  • 拡張性の高い将来性も見越した環境を実現したい
  • Azure Data Bricksを利用することで、可用性、耐障害性を担保した形で利用する。
  • すべてのデータを高いIOPS、スループットを実現するADLSに格納し、Data Bricksを用いた高速な分析が可能。

特長

  • データ量：多い
  • レスポンス：◎
  • データの世代管理：可能
  • DR構成：可能
  • 拡張性：◎
  • Azure費用：約20万円～

導入支援デスクの流れ

データのスペシャリストがお客さまに合ったプランをご提案課題を一緒に解決しましょう

お申込み後、
担当者よりヒアリング

打ち合わせを設定
(複数回)

内容を確認しながら
プランを作成

トータル3か月～

貴社をご支援するデータエンジニアのご紹介

まずはご相談だけでもOK！
無償でお客様ごとのプランをご提案します。

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