大手電力会社の超大規模基幹システムリプレイスプロジェクトで、シニアコンサルタントとして現行システムのデータモデル解析、データ移行計画の策定、Snowflake を用いたデータ活用基盤の設計を主導しています。数十年分の業務データと複数の基幹システムが絡む案件で、「どのデータを・どの粒度で・どう移すか」を決め、経営層・業務部門・ベンダーの合意を取りながら進めてきました。
データ基盤は作ることが目的ではなく、分析・レポート・AI 活用で業務の判断を変えることが目的です。製造業で MES / WMS / 生産管理のデータを扱い、事業部長として数字で経営判断をしてきた経験から、「現場が使えるデータ基盤」を設計します。
Problems
こんな課題に対応します
基幹システムのデータが部門ごとに散在し、横断で見られない
各システムのデータモデルを解析し、共通のキーと粒度で統合するデータモデルを設計。Snowflake 上に統合データ層を構築します。
システム刷新に伴うデータ移行の計画が立てられない
移行対象の棚卸し、データクレンジング方針、移行方式（一括 / 段階）、リハーサル計画、切り替え判定基準まで、移行計画書として整理します。
Excel での集計・レポート作成に毎月時間を取られている
Snowflake に集めたデータから BI ツールや定型レポートを自動生成。集計ロジックを SQL / ビューに集約し、属人化をなくします。
AI 活用をしたいが、そもそもデータが整っていない
AI・機械学習に使える形（品質・粒度・鮮度）にデータを整備し、RAG や予測モデルの土台となるデータ基盤を用意します。
Offerings
提供内容
- 01
データモデル解析・現状調査
現行システムの DB 定義・実データ・業務フローを解析し、エンティティと関係、データ品質の課題、システム間の整合性を可視化します。
- 02
データ基盤の要件定義・アーキテクチャ設計
利用部門のユースケースから要件を整理し、Snowflake を中心とした取り込み・加工・提供のアーキテクチャ、権限・コスト・運用の設計を行います。
- 03
Snowflake 上のデータモデリング・実装
ステージング → 統合 → 提供層のレイヤー設計、テーブル・ビューの実装、パイプラインの構築、コスト最適化。
- 04
データ移行計画・移行実行支援
システム刷新に伴う移行対象の棚卸し、クレンジング、移行ツールの設計、リハーサル、本番切り替えの判定と実行支援。
- 05
BI・レポート・AI 活用への接続
BI ツール（Power BI / Looker Studio 等）や定型レポート、機械学習・LLM への接続まで、データが「使われる」ところまで設計します。
Why namespace
namespace に頼む理由
超大規模案件でのデータ移行・基盤設計の実績
大手電力会社の基幹システムリプレイスという、データ量・関係者数ともに最大級のプロジェクトで実際に主導しています。
業務とシステムの両方からデータを読める
製造業の現場システムと基幹系を作ってきたので、テーブル定義の裏にある業務の意味がわかります。
AI 活用までを見据えた設計
RAG・予測モデルなど AI システムの開発経験があるため、後から AI に使えるデータの持ち方で設計できます。
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- BASE
- データ分析
- HTML / CSS
- KPI 設計
FAQ
よくあるご質問
データが散らばっている、移行の見通しが立たない。その状態から一緒に整理します。
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