2つの領域をカバーします
「整える」と「活かす」は補完関係。Informaticaで整え、Databricksで活かす構成にも対応します。
データを整える｜Informatica
複数システムに散在するデータの統合（ETL）、マスターデータ管理（名寄せ）、データ品質の担保とガバナンス設計。データ活用の前提となる「きれいなデータ」を作ります。
データを活かす｜Databricks
データの蓄積・加工・分析・機械学習・生成AI開発を1つの基盤で。レイクハウス構成で、BIから生成AI活用までを支えるデータパイプラインを構築・運用します。
こんな課題に応えます
データが散在している
「同じ顧客が3つある」名寄せ問題、部門ごとに食い違う集計値を、MDM・データ統合で解消します。
生成AIが動かない
RAGの精度が出ない原因の多くはデータ側にあります。文書整備・メタデータ設計・権限設計から支援します。
採用が追いつかない
データエンジニアの採用に依存せず、専任チームを月額でご提供します。ノウハウは並走で移転し、内製化を見据えた体制づくりまでご支援します。
データマネジメント支援の3つの特長
目的に合わせたデータ設計・
プラットフォーム構築
従業員・パートナー・顧客などステークホルダーの情報ニーズを起点に、必要なデータの在り方を共に定義。業務・組織構造・判断プロセスを踏まえた「使われるデータ」の収集と構造設計を行います。
日本語で進行できる
ハイブリッド開発体制
PM／PL・ブリッジSE・開発担当で構成するハイブリッド体制により、要件確認から進行管理まで日本語で完結します。仕様の認識齟齬を抑えながら、専任チームが継続して開発を担当します。
継続的な活用を見据えた
運用設計・運用保守支援
導入後の"放置"を防ぎ、継続的な活用・改善を前提とした運用支援を実施。活用状況の可視化・効果検証を通じて、データが成果に結びつく体制づくりまで伴走します。
個人情報・機密データを扱う企業様へ
「個人情報を扱うので外部・海外はNG」——その懸念は、データと作業を分離する設計で解決できます。
パターン | 設計 |
|---|---|
① マスキング | 本番データは国内に留め、開発環境には疑似・マスキングデータのみ配置 |
② 閉域網・VDI | データを移動させず、画面転送のみで作業。持ち出しゼロ設計 |
③ ハイブリッド | 機微処理は国内オンサイト、定型開発はコウェルグループ内で分担 |
④ 認証・監査 | プライバシーマーク等の体制で組織的に担保（保有認証：プライバシーマーク・ISO27001〔グループ会社CWA取得〕） |
導入の流れ
現状の棚卸し・課題定義
どこにどんなデータがあり、何が問題かを可視化します。
ユースケースの絞り込み
経営インパクトと実現性で最初の1テーマを選び、スモールスタートします。
基盤構築・データ整備
パイプライン構築、名寄せ、品質ルール実装、権限・カタログ整備を行います。
運用・横展開
品質監視・パイプライン保守を継続し、型化して次の領域へ広げます。
数字で見るコウェル
専門性と体制を、実績で裏づけます。
エンジニア体制
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4つの専門領域から、必要なものをお選びいただけます。
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