SCSKが導入から
運用まで、
Databricks
活用を一貫支援

Databricksを試す基盤ではなく、全社で使い続けられるデータ基盤として立ち上げるための支援です。Databricksを活用することで、構造化データ・ログ・テキストなど多様なデータを一つの基盤に集約できます。

データレイクとデータウェアハウスを同一基盤上で実現できるため、分析・BI・AI活用までを見据えたデータ基盤を最初から構築できます。

将来的なデータ量やユースケースの拡張にも対応しやすく、全社利用を前提とした基盤設計が可能です。

SCSKの強み

よくある質問

• Q

  PoC後に設計をやり直すことにならないか

  

  A

  PoC段階から本番・全社展開を前提にした設計観点を持ち支援します。

• Q

  セキュリティ・クラウド設計で止まらないか

  

  A

  情報システム部門・セキュリティ部門との合意形成を前提に進行します。

• Q

  将来スケールしたときに破綻しないか

  

  A

  マルチクラウド・既存資産を前提にしたアーキテクチャ設計を行います。

Databricksを使える状態にするための、既存データの整理と流れづくりを支援します。

Databricksでは、既存のDWHや業務システム、クラウドストレージ上のデータを活かしながら、段階的にデータを統合できます。

Delta Lakeやデータエンジニアリング機能を使って、データの取り込み・加工・品質管理を一元化し、分析やAIで使える「信頼できるデータ」を継続的に整備できます。

SCSKの強み

よくある質問

• Q

  既存DWHは捨てる必要があるのか

  

  A

  全移行ありきではなく、段階的移行も前提としております。

• Q

  データ移行が大規模・長期にならないか

  

  A

  既存DWH・業務システムを活かしたハイブリッド構成も可能です。

• Q

  移行後のデータ品質や運用は誰が見るのか

  

  A

  Delta Lake / DLTを活用した品質チェック・再処理可能な設計を行います。

生成AIやデータサイエンスを、実験ではなく業務で使われる形に落とし込む支援です。

Databricksでは、分析・データサイエンス・機械学習を同じデータ基盤上で実行できます。

SQL分析やBIだけでなく、AIモデルの開発から運用までを一体で管理できるため、PoCにとどまらず、業務プロセスに組み込まれたAI・データ活用を実現できます。

SCSKの強み

よくある質問

• Q

  ユースケースが思いつかない

  

  A

  業務ヒアリングを前提にしたユースケース整理を行います。

• Q

  RAGやLLMが本当に業務に合うのか

  

  A

  Databricks（MLflow等）を前提にした運用設計込みのAI設計を行います。

• Q

  モデルを作った後、誰が運用するのか

  

  A

  精度改善・評価・改善サイクルまで含めた伴走支援します。