開発担当者からのメッセージ
私たちEvastは、数理科学やデータサイエンスのバックグラウンドを持つメンバーを中心に、データ基盤構築からシステム開発、導入後の活用・定着までを手掛けています。
システム開発やWebアプリケーションの本質は、「データベースにあるデータをいかにきれいに整理し、業務で活用できる状態にするか」にあると考えています。どれだけ便利なシステムを作っても、その土台となるデータが整っていなければ十分に活かせません。きれいに整ったデータ構造こそが企業DXの根幹です。
AIについても、土台となるデータの重要性は変わりません。どれほど賢いAIが登場しても、企業が持つデータを正しく読み込ませる土台が必要です。だからこそ、これからのAI活用も見据えた「AI Ready」な環境づくりを大切にしています。
たとえば、売上や在庫、勤怠などが別々に管理され、毎月の集計に多くの時間を使っているのであれば、そこにはまだデータを活かせる余地があります。散らばったデータを一カ所に集め、手作業を減らし、必要な情報をすぐに判断へ活かせる環境をつくります。
環境を整えた後も、必要に応じて企業様へ伺って研修を行うなど、現場の方々が自らデータを使える状態まで支援しています。「データをもっと経営や業務に活かしたい」「AI活用に向けた土台を整えたい」とお考えでしたら、ぜひご相談ください。
大量データを扱うクラウドに強み。データ量や既存環境に合わせ、スムーズな蓄積・分析を支える最適な環境をご提案します。
大量のデータを蓄積・分析するためのクラウド基盤づくりは、当社が専門性を発揮できる領域です。企業内のさまざまなシステムから集めたデータをクラウド上の一カ所に蓄積し、必要なときに取り出して分析・活用できる環境を整えます。AWSやGCPをはじめ、BigQuery、Redshift、Snowflakeなど、企業様のデータ量や既存環境、用途に合わせたサービスの選定からご相談いただけます。
クラウド基盤を設計する際は、「どこにデータを蓄積するか」だけでなく、「どのような形で持たせ、どう処理するか」まで考えることが重要です。設計次第でデータ処理にかかる時間やクラウド利用料も大きく変わるため、当社ではデータ領域の専門性を活かし、処理速度とコストのバランスまで考慮して設計します。
小売、製造、広告、ECなど、多くのデータを扱う企業様の支援にも対応しています。「データ量が増えて処理に時間がかかる」「蓄積したデータを分析・活用しやすいクラウド環境へ整えたい」といった課題についても、現在のデータ量や既存環境、用途を踏まえてご相談いただけます。
クラウドコストが従来の約5分の1になったケースも!データの処理方法まで見直し、「速さ」と「コスト」を最適化します。
「データが増えるにつれて処理が遅くなり、クラウドの利用料金も上がってきた」。そんな課題に対して、当社ではクラウドの構成だけでなく、データの処理方法まで細かく見直し、処理速度とコストの両面から改善を図ります。
特に強みを持つのが、大量のデータから必要な情報を取り出す処理の最適化です。同じデータを扱っていても、データの持ち方や処理のさせ方によって、処理時間やクラウド利用料は大きく変わります。当社では、SQLと呼ばれるデータを取り出す命令の書き方なども細かく調整。余計な処理を減らし、クラウドのリソースを効率よく使える環境へ改善します。
実際のプロジェクトでは、こうしたチューニングによってクラウドコストが従来の数分の1、多いケースでは約5分の1になった実績もあります。「処理が重い」「クラウド費用を見直したい」という企業様に、データとクラウド双方の知見を活かして改善策をご提案します。
「将来は自社データをAIで活用したい」に応えます。社内データを整理・集約し、「AI Ready」な状態へ整えます。
「将来的に自社のデータをAIで活用したい」。そのための土台となるクラウド・データ環境づくりも、当社が力を入れている領域です。AIの性能がどれだけ向上しても、売上や在庫、顧客情報など、企業が持つデータをAIへ適切に渡せる状態になっていなければ、その力を十分に活かすことはできません。
当社では、社内のさまざまなシステムに分散したデータをクラウド上へ集約し、用途に合わせて整理・加工。必要なデータを取り出して活用できる「AI Ready」な状態へ整えます。現在のデータ分析やダッシュボードでの活用はもちろん、その先でAIとデータをつなぐことまで見据えて設計します。
「AIを導入したいが、自社のデータが整理されていない」「今後のAI活用に備えてクラウド環境を整えておきたい」という段階からご相談いただけます。将来の活用方法まで考えながら、AI時代を支えるデータの土台づくりをご支援します。