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【データ分析基盤構築の教科書】運用可能かつ価値創出できる基盤の構築法を徹底解説
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■【データ分析基盤構築の教科書】価値創出できる基盤の構築法を徹底解説：概要
「データ分析基盤の構築」は、単にDWHやBIを入れる作業ではありません。生成AI・レイクハウス・データメッシュ・ハイブリッド/マルチクラウドの潮流を踏まえ、価値の早期創出と継続拡張を同時に満たす“運用可能な設計”が求められます。
そこで本資料では、国内外のリファレンスと最新トレンドを踏まえて、最短で成果を出すロードマップ、クラウド（GCP/AWS/Azure）別の設計要点、ガバナンスとコスト最適化までを体系的に解説します。
読み終える頃には、要件定義から初期MVP構築、定着化のKPI設計まで、自社に適用できる実装の道筋が明確になります。
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【データ分析基盤構築の教科書】運用可能かつ価値創出できる基盤の構築法を徹底解説
＜こんな方におすすめ＞
- "データ分析基盤構築"に興味のある方・活用を検討されている方
- 自社にあるデータが活用できない状態にある方
- 自社にあるデータを活かしていきたい方
- 自社にあるデータを活用し、AIの導入・推進していきたい方
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■【データ分析基盤構築の教科書】価値創出できる基盤の構築法を徹底解説：目次
- はじめに- データ分析基盤の定義といま
- - 生成AI・レイクハウス・データメッシュの現在地
- - 典型アーキテクチャ（GCP/AWS/Azure）と役割分担
- - 構成要素（収集/蓄積/処理/提供/ガバナンス）
- 90日で価値を出す構築ロードマップ
- - 戦略・要件定義：ビジネス合意から始める
- - MVP構成：まずは1ユースケースで回す
- - スケール設計：運用・自動化・SLO/KPI
- リファレンス設計とベストプラクティス
- - データガバナンス/セキュリティの土台
- - データ収集～変換の標準化（ELT/ETL/ストリーム）
- - 提供層（DWH/Lakehouse/BI/ML/GenAI）の実装勘所
- クラウド別実装ガイド（比較と使い分け）
- - GCP（BigQuery中心の統合）
- - AWS（モダンデータアーキテクチャ）
- - Azure（Purviewと設計原則）
- コスト最適化・SLA・拡張性
- - コスト設計：TCO/ユニットコスト/ガバナンス連動
- - 可用性・DR/BCP・SLO設計
- - マルチクラウド/ハイブリッドでの分散最適
- ケーススタディ（サンプル設計図と運用KPI）
- - 売上・単価・粗利の“単一の定義”確立
- - リアルタイム活用：ストリーム×機械学習
- - 生成AI接続：プロンプトに“正しいデータ”を供給
- よくある質問（FAQ）
- - DWH/レイク/レイクハウスの違い
- - どこまで自動化できる？どこから人手？
- - 最初の一歩（予算・体制・期間）の目安
- まとめ
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■ パタンナーの提供する人気のコンテンツ
[画像3: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/105601/86/105601-86-2fb09b795e155b26d5884428729acfec-1200x630.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]"データ活用"お役立ち資料3点セット【データ活用者・DX担当者必見】
"データ活用"に必要なナレッジを網羅した
『データ活用お役立ち資料3点セット』
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パーフェクトガイド3点セット【"データ"と"AI"理解の決定版】
生成AI×データ戦略に必要なナレッジを完全網羅した『大人気パーフェクトガイド3点セット』
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Excel×AIで実現するデータ分析入門書3点セット【"Excel×AI"を分析にフル活用】
Excel×ChatGPT・Copilot・Pythonを活用したデータ分析を行う際の参考になる『データ分析入門書3点セット』になります。
■ 世界で一番はじめやすいデータカタログ「タヅナ」
データカタログは情報システム部が社内のデータを管理するために、データ分析のプロがデータを探すために開発されたソフトウェアでした。そんなデータカタログを「どんな企業でも・どんな職種でも・すばやく・簡単に使える」ソフトウェアに再発明しました。
[画像6: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/105601/86/105601-86-9d132417556990689187c461fb760428-427x303.jpg?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
POINT１.：設計書を自動でつくるBIツールで誰かが頑張って開発してくれたダッシュボード。
表示されている指標の意味は答えられますか？
表示されている数値が間違っている気がしたときに、あなたがすぐに調べる手段はありますか？
タヅナなら、すべて一目瞭然です。
[画像7: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/105601/86/105601-86-92730420b1f387211b6e9d8049b0161b-425x303.jpg?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
POINT２.：データの背景を理解するタヅナはデータだけではなく、その先にいるヒトを探せます。
誰が・どんなデータ資産（データ・ダッシュボード・用語と定義）に詳しいのか？データに関して誰とどんなコミュニケーションを取ってるのか？を個人単位で把握できます。
タヅナなら、人材配置の最適化に活用できます。
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POINT３.：基盤を作る前に活用する私たちは、データを整備する縁の下の力持ちが、大きな労力をかけてデータ基盤をつくる苦労を知っています。そんなデータ基盤が全社員に利用されないなんてもったいない。
だから、整備してほしいデータを具体的に把握できるようにデータカタログを再発明しました。
タヅナなら、開発と現場がひとつになります。
■ 会社概要
会社名：株式会社パタンナー代表者：深野 嗣
所在地：東京都品川区北品川5丁目5−15
事業内容：
- データカタログ「タヅナ」の企画・開発・運営データ戦略コンサルティング
- データ人材育成・組織開発
コーポレートサイト：https://pttrner.co.jp/
データカタログ「タヅナ」：https://tazna.io/
