データ・AI基盤
課題
AI活用を阻むデータの課題
仕組み
信頼できる業務データをひとつに
業務システムのデータはひとつの統制されたデータ基盤に集約され、すべてのダッシュボード、AIアシスタント、アプリケーションが同じ定義を参照します。
データソース
- ERP
- CRM
- ファイル
- 現場業務・IoT
MTK Intelligence（お客様のクラウド環境）
- データ基盤
- 業務オントロジー
- 統制と監査
KPIごとに定義はひとつ
活用先
- ダッシュボード
- AIアシスタント
- アプリケーション
MTKの提供内容
データ・AI基盤のサービス
データ基盤のモダナイゼーション
不安定なデータ抽出やスプレッドシートによるレポート作成を、お客様のクラウド環境上のひとつの統制されたレイクハウスに置き換えます。
成果物アクセス管理とコスト管理を組み込んだ、分析・AIワークロードに対応できる基盤。
データエンジニアリングとシステム連携
ERP、CRM、現場業務、IoTの各ソースから、監視とデータコントラクトを備えた信頼性の高いパイプラインを構築します。
成果物あるシステムで起きた変更を、ほかのレポートやモデルに不具合が出る前に検知するパイプライン。
データガバナンスとデータ品質
データをAIで使える状態にするため、データカタログ、データリネージ、品質ルール、アクセスポリシーを整備します。
成果物責任者、文書化された定義、継続的に追跡する品質指標をそれぞれ備えたデータプロダクト。
データ分析と意思決定支援
共通のKPI定義にもとづくセマンティックモデルとダッシュボードを構築します。
成果物業務部門、経営レポート、AIアシスタントが共通して使う一元化された数値。
MTKの進め方
データ基盤構築の進め方
基盤の構成要素はMTK Intelligenceが提供します。ゼロから開発するのではなく、お客様のクラウド環境に導入して使います。
段階
診断
稼働中のシステムで、データソース、品質、利用状況を調査。
計画
目標アーキテクチャ、データプロダクト、ガバナンスモデル。
パイロット
ひとつのデータプロダクトから、ひとつのダッシュボードまたはAIユースケースにデータを供給。
展開
同じ基盤と統制のもとで、対象の業務領域を拡大。
運用
合意したサービスレベルのもとで、パイプライン、品質、コストを監視。
データ基盤
一般的な業務システム向けのコネクター、ストレージ、パイプラインを備えています。ゼロから開発するのではなく、お客様ごとに設定して使います。
業務オントロジー
顧客、製品、受注、資産を共通のモデルで表し、すべてのKPIに単一の定義を与えます。
統制と監査
アクセス制御、データリネージ、監査証跡を、データとAIに同じ方法で適用します。
関連する活用事例
データ基盤を土台とする活用事例
よくあるご質問
データ基盤に関するご質問
MTKはどのクラウドで構築しますか？
既存のデータウェアハウスを置き換える必要はありますか？
データ品質はどのように管理しますか？
基盤とデータは誰が所有しますか？
AI活用に向けた貴社のデータ準備状況を診断
2週間のアセスメントで実データを調査し、現時点で対応できるAIユースケースと、最初に改善すべき点を明らかにします。