IT/情シス担当者向け
Databricks
を選ぶ理由
全社データ活用を支える、
ガバナンスと運用を前提にしたDatabricks
IT・情シス部門が抱えやすいデータ活用の悩み
部門ごとに
ツールや基盤が
乱立している
データ活用を
進めたいが、
統制が追いつかない
AI・分析基盤の
運用負荷やコストが
見えにくい
経営からは
スピードを求められ、
現場からは自由を求められる
Databricksは、
このような
IT/情シス部門の悩みを解決します
IT・情シス
視点で見た
Databricks
の特徴
Databricksは
属人化を防ぎ、統制された
データ活用を実現する基盤
Databricksは、IT・情シス部門が統制を効かせた状態で
全社利用を広げられることを前提に設計されたデータ活用基盤です。
分析やAI活用を現場主導で進めることはスピード面で有効ですが、その結果として基盤やデータが分散し、
後から統制や管理が追いつかなくなるケースは少なくありません。
Databricksはこうした状況を避けるため、最初から統制を前提に据えたアーキテクチャを採用しています。
従来
不整合やスキーマ変更への対応、データ品質の維持が難しい
Databricks
シンプルでオープンでマルチクラウドに対応
なぜ従来の基盤では統制が難しかったのか
従来のデータ活用環境では、用途ごとに基盤やツールが
分断される構造そのものが、統制を困難にしていました。
分析、AI、BIと目的別に基盤が分かれることで、
それぞれの基盤ごとに異なる運用ルールや管理方法が生まれ、
全体を一貫して把握することが難しくなっていました。
・分析用、AI用、BI用で基盤が分かれる
・データコピーが増え、把握できなくなる
・後追いでガバナンスをかけようとして失敗
従来の基盤は「まず使わせる」「問題が出たら後で管理する」という発想で
構築されており、その考え方自体が、
統制の難しさを生む根本的な要因となっていたのです。
また、不要なデータコピーを抑えることで、
運用負荷やコスト、データ品質リスクを最小限に抑えながら、
全社での活用を現実的なものにします。
Databricks
の基本思想
01
データ・AI・分析を
一つの基盤で扱う
データ、AI、分析を一つの基盤で扱うことで、管理対象のツールや環境が増え続ける問題を防ぎます。
02
統制を前提に
活用を広げる設計
「誰が何を使っているか分からない」「勝手にコピーされる」「監査できない」といった状態にならない設計になっています。
03
運用をシンプルに
保つアーキテクチャ
データレイク、DWH、ETL基盤、AI基盤、BI基盤をそれぞれ別製品で持つ必要がなく、運用対象が増え続けないアーキテクチャです。
ガバナンスと
利活用を
どう両立するか
Databricksは、部門単位の利用にとどまらず、全社展開を前提としたガバナンス設計を備えています。
データ活用が特定のチームに閉じずに広がるほど、管理対象は増え、統制の難易度も上がりますが、
Databricksではその拡大を前提に、一元的に管理・可視化できる仕組みが用意されています。
Point 01
Unity Catalogによる
一元管理
Unity Catalogは、Databricksにおけるガバナンスの中核となる仕組みです。構造化データ、非構造化データ、AIモデル、BI資産といった異なる種類の資産を横断的に管理できます。
権限設定や利用状況を一元的に可視化できるため、誰がどのデータや資産にアクセスしているのかを把握しやすく、監査やコンプライアンス対応にも有効です。また、ユーザー、チーム、ビジネスユニット間でのデータ消費の傾向を追跡でき、全社レベルでの利用実態を把握可能です。
Point 02
Delta Sharingによる
セキュアな共有
Delta Sharingは、データを複製することなく、安全に共有するための仕組みです。これにより、特定ベンダーへのロックインを回避しながら、社内外とのデータ共有を実現できます。
複製を前提としないため、ストレージや運用コストを抑えられるだけでなく、共有されたデータの使用状況を1つのプラットフォーム上で集中的に管理、統制、監査、追跡できます。その結果、データ共有が増えてもガバナンスが崩れにくい構造を維持できます。
運用・コストの観点で見た
Databricks
Databricks は、データ活用基盤の運用負荷とコスト管理を
同時に軽減することを目的として設計されたプラットフォームです。
インフラの存在を意識せずに利用できる実行環境と、
利用実態に即したコスト把握のしやすさが特徴です。
インフラ運用の
シンプル化
サーバーレス/マネージドな
実行環境
従来
・クラスターを常時立ち上げる
・スペック設計・容量見積・増設判断が必要
・使われていない時間もコストが発生
Databricks
・処理や分析が必要な時だけ自動で起動
・使い終わると自動で停止
・インフラのプロビジョニングや保守はDatabricks側で管理
インフラの設計・保守を意識せず、データ活用の運用に集中できます。
スケーリングやチューニングの
負担軽減
従来
・クエリが遅い → 原因調査 → チューニング
・利用が増えるたびに基盤見直し
・属人化しやすい
Databricks
・処理や分析が必要な時だけ自動で起動
・ワークロードごとに実行環境を分離（BI用、データ処理用、AI学習用、）
・自動スケーリングにより負荷変動に対応
利用状況の変化に応じて自動的にスケールし、手動チューニングを最小限に抑えます。
コスト管理・説明の
しやすさ
使った分だけ、コストが見える。
DBUによる課金では、Databricksをどれくらい使ったかだけでなく、以下が明確に分かります。
利用状況の可視化
部門別・用途別のコスト把握
結果として、社内での合意形成や意思決定を支える情報として活用できます。
SCSKが
提供する価値
Databricksは、どの入口から始めても、同じデータ基盤の上で活用範囲を広げていける点が特長です。
一度整えたデータ資産は、分析、BI、AI、アプリケーションへと無駄なく展開できます。
運用・統制を前提にした
Databricks導入支援
SCSKは、Databricks導入を技術検証で終わらせず、
組織として実行可能な形に整理します。
経営・現場・ITの視点整理
上申・説明に耐える設計
PoC止まりにしない運用設計
また、導入判断から運用定着、
その先の展開までを一貫して支援します。
構成・役割分担の明確化
導入後の運用定着支援
全社展開フェーズへの伴走
Databricksを
「運用できる基盤」として
検討したい方へ
Databricksの検討は、明確な要件や計画が固まってから
始まるとは限りません。むしろ実際には、構想が曖昧な段階や、
社内調整に課題を抱えた状態で立ち上がるケースが多く見られます。
本支援は、そうした初期フェーズにある企業様も含め、
幅広い検討段階を対象としています。
構想段階
上申前
現場要望の整理中
SCSKは、こうした初期段階から関与し、
後戻りの少ない形で検討を前に進める支援を行います。
その結果、後戻りの少ない意思決定と、
導入後も継続して活用できるDatabricks基盤の実現を支援します。
