データエンジニアリングサービス
データ・エージェンシーは、Google Cloud Platformを活用し、これまで多数のクライアントに対してデータエンジニアリングを通じて幅広いニーズに応えてきました。
私たちは、データエンジニアのSES（システムエンジニアリングサービス）に特化し、お客様のデータ関連課題を技術力で解決します。高い専門性を持つデータエンジニアがお客様のプロジェクトを強力にサポートし、データ活用の最適化とビジネスの成長を加速させます。
データ基盤構築
社内に散在するデータを統合し、正規化することでデータの価値を高めます。このアプローチにより、データ分析が容易になり、ビジネスの意思決定を効果的にサポートし、新たな価値創出の道を拓きます。
主な使用ツール
| 主な役割 | Google Cloud サービス名 | 概要 |
|---|---|---|
| データレイク/ストレージ | Cloud Storage | あらゆる形式のデータを大規模に保存できるオブジェクトストレージです。 |
| データウェアハウス (DWH) | BigQuery | 高速な分析クエリを実行できるサーバーレスなデータウェアハウスです。 |
| データ統合/ETL/ELT | Dataflow | バッチ処理およびストリーミング処理のデータパイプラインを構築・実行するサービスです。 |
| データ統合 (GUIベース) | Cloud Data Fusion | グラフィカルなインターフェースでデータパイプラインを視覚的に開発できます。 |
| データカタログ/管理 | Dataplex | 組織全体のデータを検出し、メタデータを一元管理できるサービスです。 |
データの正規化・分析
各種データを整理し、重要な洞察を抽出することで、課題の特定と効果的な意思決定を支援します。このアプローチは組織の戦略的な意思決定を強化し、データに基づく判断を促進します
主な使用ツール
| 主な役割 | Google Cloud サービス名 | 概要 |
|---|---|---|
| BI/データ可視化 | Looker Studio | 無料で利用でき、多様なデータソースに接続してインタラクティブなダッシュボードを作成できます。 |
| エンタープライズBI | Looker | より高度なガバナンス、モデリング、組み込み分析を提供するエンタープライズ向けのBIプラットフォームです。 |
| データ分析 | BigQuery | 保存されたデータに対して直接SQLクエリを実行し、高速な分析を実現します。 |
機械学習サポート
機械学習モデルの構築、API化、再学習フローの開発により、データ利用と分析を迅速化します。このプロセスは、ビジネスの意思決定と戦略立案をスピーディーに行うための重要な土台を築き、効率的な価値創出を実現します。
主な使用ツール
| 主な役割 | Google Cloud サービス名 | 概要 |
|---|---|---|
| 統合MLプラットフォーム | Vertex AI | モデルのトレーニング、デプロイ、管理など、機械学習のライフサイクル全体をサポートします。 |
| モデル開発 (自動) | Vertex AI AutoML | コーディングを最小限に抑え、高品質なカスタムモデルを自動で構築します。 |
| MLパイプライン/MLOps | Vertex AI Pipelines | モデルの再学習やデプロイのフローを自動化し、MLOps（機械学習の運用）を実現します。 |
| AI API | Vision AI, Natural Language AI など | Googleが学習させた高精度なモデルを、API経由ですぐに利用できます。 |
外部データ連係支援
MAやBIツールを含む外部データマートとの連携により、戦略的なデータ取得と精査を行います。これにより、ビジネス施策に必要なデータを効率的に収集・分析し、組織の意思決定と計画策定を精度高くサポートします。目標達成へのプロセスを迅速かつ効果的に進めることが可能です。
主な使用ツール
| 主な役割 | Google Cloud サービス名 | 概要 |
|---|---|---|
| API管理 | Apigee | APIの設計、保護、分析、スケーリングを行うためのプラットフォームです。 |
| データ連携パイプライン | Dataflow | 外部システムのAPIを叩いてデータを取得・加工し、BigQueryなどへ連携します。 |
| イベント駆動処理 | Cloud Functions | 特定のイベント（ファイルのアップロードなど）をトリガーに、外部連携処理を実行できます。 |
| メッセージング | Pub/Sub | リアルタイムのストリーミングデータを外部システムと連携させるための基盤です。 |
データ活用と運用
データ基盤を活用し、組織全体で一気通貫のデータ駆動型施策を展開します。PDCAサイクルを核としたチーム構築により、連続的な改善と効果的なデータ活用を実現します。この取り組みは、データを最大限に活用し、ビジネスの成長とイノベーションを促進するための強固な土台を築きます。
主な使用ツール
| 主な役割 | Google Cloud サービス名 | 概要 |
|---|---|---|
| ワークフローオーケストレーション | Cloud Composer | データパイプラインや分析レポートの更新など、定期的なタスクの実行順序を管理・自動化します。 |
| MLOps | Vertex AI | モデルのパフォーマンス監視や再学習を通じて、MLモデルの価値を継続的に向上させます。 |
| コラボレーション | Google Workspace | スプレッドシートやドキュメントをチームで共有し、データに基づいた議論と意思決定を促進します。 |
AIエージェント開発
最新の生成AIであるGeminiモデルを活用し、自然な対話を通じて業務の自動化や高度化を実現するAIエージェントを構築します。顧客からの複雑な問い合わせ対応、社内ナレッジ検索、予約や注文の受付といったタスクを24時間365日、人間に代わって実行します。
主な使用ツール
| 主な役割 | Google Cloud サービス名 | 概要 |
|---|---|---|
| 中核となる生成AIモデル | Gemini | Googleが開発した最新・最高性能のマルチモーダルAIモデルです。対話の文脈理解、要約、創造的なテキスト生成など、AIエージェントの核となる知能を提供します。 |
| AIエージェント構築プラットフォーム | Dialogflow CX | 複雑な対話フローを視覚的に設計・管理できる、エンタープライズ向けの高度なAIエージェント開発プラットフォームです。 |
| 生成AIアプリ開発ツール | Agent Builder | 社内データやウェブサイトなどの情報を基に、コーディングを最小限に抑えて、生成AIを活用した対話エージェントや検索エンジンを迅速に構築できるツールです。 |
| バックエンド処理・外部連携 | Cloud Functions, Cloud Run | AIエージェントが受け付けた情報をもとに、基幹システムへのデータ登録や外部APIの呼び出しなど、具体的な業務処理を実行するためのサーバーレス環境です。 |
データエンジニア不足を解決するSESという選択肢
SES（システムエンジニアリングサービス）とは、お客様のプロジェクトに専門技術者が参画し、開発・運用を支援するサービスです。データ・エージェンシーでは、データエンジニア、データアナリスト、機械学習エンジニア、プロジェクトマネージャーなど、データ領域の各スペシャリストがお客様のビジネスニーズに合わせた技術支援を行います。
DWH（データウェアハウス）の設計、データパイプラインの構築、データ分析基盤の構築といった専門性が求められる業務に対し、SESを通じて最適な技術者をご提案し、お客様のプロジェクトを成功へと導きます。
プロジェクトマネージャー
プロジェクトの全体的な流れを統括し、各スペシャリストと緊密に連携を取りながらプロジェクトを円滑に進行させるキーパーソン。チームの効率を最大化し、目標達成に向けて戦略を立て、プロジェクトを成功に導くための重要な役割を担います。
データアナリスト
膨大なデータから有益な情報を抽出・解析し、ビジネスの意思決定をサポートする専門家。データを通じて組織の課題を明確にし、戦略的な洞察を提供することで、ビジネスの成長と効率化を促進する重要な役割を果たします。
データエンジニア
効率的なデータ基盤の構築と管理を担い、情報を最大限活用するための高度なエンジニアリング技術を持つ専門家。データの収集、保管、アクセスの最適化を行い、ビジネスのデータ分析と意思決定を強力にサポートします。それにより組織のデータ活用能力を飛躍的に向上させます。
機械学習エンジニア
最新のAIおよび機械学習技術を駆使して、データからの学習を通じて新たな価値を生み出す専門家。複雑なデータセットを分析し、予測モデルや自動化されたデータ処理システムを構築します。その技術と知見によりデータを戦略的資産へと変え、ビジネスのイノベーションを加速させます。