お客様のデータエコシステムは、AI、分析、将来の規模に対応できますか？

レガシーシステム、分断されたパイプライン、一貫性のないガバナンスは、すべてのモダナイゼーションの取り組みを遅らせます。

Databricks × SourceFuse は、お客様が必要とする統合されたデータ基盤を、迅速、安全、そして長期的な成長のために構築して提供します。

より迅速なインサイト。より低いリスク。合理化されたモダナイゼーション。

テクノロジーリーダーにとって、サイロ化されたデータと時代遅れのアーキテクチャは、リアルタイム分析、信頼性の高いレポート、またはスケーラブルな AI を提供することを困難にしています。

コンサルティング主導の SI として、SourceFuse は、データモダナイゼーションから AI 対応基盤まで、Databricks Lakehouse の価値を最大限に引き出すことを支援します。

ビジネスインパクト

より迅速なインサイト

ダッシュボードと分析を3〜5倍速く提供。

AI対応の基盤

RAG、ベクター検索、コパイロット — すべてクリーンで統合されたデータ上に構築。

コストの削減

レガシーライセンスを排除し、ツールの乱立を減らし、運用を簡素化します。

将来を見据えたアーキテクチャ

クラウド、データ、ビジネスとともに進化するプラットフォーム。

リスクの軽減

監査対応の信頼性のための、ガバナンスされたパイプラインと標準化されたリネージ。

SourceFuse × Databricks の仕組み

ステップ 1 - 発見と評価

まず、お客様の現在のデータランドスケープを深く分析することから始めます。

  • 現状のマッピング
  • リスクとボトルネックの特定
  • データソースとリネージの評価
  • ROI および TCO モデリング
  • ツールチェーンのインベントリ
出力： Databricks のベストプラクティスに沿った明確なデータ価値発見ブループリント。

ステップ 2 - 構築：統合された Lakehouse 基盤

すべてのデータワークロードに対応する単一のプラットフォームで、サイロ化されたシステムを排除します。

  • ブロンズ/シルバー/ゴールド Lakehouse のセットアップ
  • ハイブリッド/クラウド移行
  • Delta Lake インジェスト（バッチ + ストリーミング）
  • RBAC、SSO、Unity Catalog ガバナンス
  • ETL モダナイゼーション
出力： BI、ML、AI 向けの整合性のある、ガバナンスされたデータ基盤。

ステップ 3 - モダナイズ：分析とビジネスインテリジェンス（BI）

ビジネス全体でより迅速にインサイトを提供します。

  • 「30 日で BI」アクセラレーター
  • 予測分析と異常検出
  • リアルタイムダッシュボード
  • セルフサービス BI の実現
  • メトリックの標準化とセマンティックモデリング

ステップ 4 - スケール：ML と GenAI の実現

AI の成功は、データの品質と一貫性にかかっています。

  • RAG とベクター検索
  • モデルのデプロイ、モニタリング、LLMOps
  • AI/BI（自然言語分析）
  • ガバナンスされたデータ上に構築された GenAI の実現
  • ドメイン固有のコパイロット

主要機能

統合されたデータ基盤

Delta Lake、インジェスト、ストリーミング、ETL モダナイゼーション。

エンドツーエンドのガバナンス

Unity Catalog、リネージ追跡、監査対応、アクセス制御。

データベース近代化

AI 支援による SQL Server/Oracle → PostgreSQL の移行。

分析の加速

SQL Warehouse、ダッシュボード、KPI ツリー、セマンティックレイヤー。

AI と ML の実現

RAG、ベクター検索、コパイロット、本番グレードのパイプライン。

DataOps と CI/CD

自動化されたテスト、モニタリング、および大規模なパイプラインの信頼性。

Databricks × SourceFuse を選ぶ理由

価値実現までの時間を加速 数ヶ月のセットアップを数週間に短縮します。

価値実現までの時間を加速

数ヶ月のセットアップを数週間に短縮します。

ガバナンス優先のデリバリー 標準化されたパイプラインを備えた Unity Catalog は、エンタープライズの信頼性を保証します。

ガバナンス優先のデリバリー

標準化されたパイプラインを備えた Unity Catalog は、エンタープライズの信頼性を保証します。

モダナイゼーションの専門知識 クラウド → アプリ → DB → データ → AI — SourceFuse の変革のバックボーン。

モダナイゼーションの専門知識

クラウド → アプリ → DB → データ → AI — SourceFuse の変革のバックボーン。

SI 主導の実装 ビジネス、エンジニアリング、およびデータの課題を共に解決する、コンサルティングファーストのアプローチ。

SI 主導の実装

ビジネス、エンジニアリング、およびデータの課題を共に解決する、コンサルティングファーストのアプローチ。

将来を見据えたアーキテクチャ BI から ML、GenAI まで — 信頼できるデータの統合された基盤上に構築。

将来を見据えたアーキテクチャ

BI から ML、GenAI まで — 信頼できるデータの統合された基盤上に構築。

対象者

CIO、CTO、CDO

統合されたプラットフォーム上でエンタープライズデータを標準化および管理する準備ができている。

データおよびエンジニアリングリーダー

パイプラインをモダナイズし、ツールチェーンを簡素化し、データ運用を統合する。

製品およびイノベーションリーダー

分析、インサイト、および AI 搭載機能を加速する。

規制産業の ISV およびエンタープライズ

単一のデータレイヤー上にマルチテナントの AI 対応製品アーキテクチャを構築する。

Databricksリソース

次のステップに進む

Databricks でデータプラットフォームを変革する準備はできていますか？

データを統合します。インサイトを加速します。スケーリングする AI 対応パイプラインを構築します。

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