— DATA PLATFORM

データ基盤

The insights.

データを意思決定につなぐ基盤を、設計・構築する。
収集、蓄積、加工、可視化、活用まで、
データドリブンな経営を支えるための基盤づくり。

ISSUE

データ活用の
よくある課題

データは多くの企業に存在しますが、
それが意思決定に直結する形に整っているケースは決して多くありません。

  • ×データがシステムごとに分散している
  • ×データ整備が手作業で、属人化している
  • ×BI/可視化ツールが活用できていない
  • ×データの品質・信頼性に課題がある
  • ×データドリブンな意思決定の文化が育っていない

データ活用は、ツールを導入するだけでは実現しません。データの収集、整備、分析、可視化、そして意思決定への接続を、ひとつの基盤として設計することが必要です。レベニューシェアは、Cloud Centric の思想で、データドリブン経営を支える基盤を構築します。

APPROACH

私たちのアプローチ

データは、企業の意思決定を支える「血液」です。

レベニューシェアは、データウェアハウス・データレイクの設計、ETL/ELT パイプライン、データモデリング、BI ダッシュボード、機械学習基盤まで——データの流れ全体を一体で設計します。技術選定は、データの量・更新頻度・利用目的に応じて最適化し、「使われるデータ基盤」を構築します。

クラウド三層思想の最上層に位置する Cloud Centric の領域として、データを意思決定につなぐ役割を担います。

SUPPORT

支援内容

データの収集から可視化まで、4つの領域で支援します。

01
データウェアハウス設計

BigQuery / Snowflake / Redshift を用いたDWH設計。データレイクと組み合わせた構成も対応します。

BigQuery Snowflake Redshift
02
ETL/ELT パイプライン

データ収集・変換・ロードのパイプラインを構築。dbt を中心とした再現性のある設計を行います。

dbt Airflow Fivetran
03
BI・可視化

Looker / Power BI / Tableau による可視化を設計。データを意思決定につなぐダッシュボードを構築します。

Looker Power BI Tableau
04
機械学習・分析基盤

機械学習を活用した予測・分析基盤を設計。MLOpsの考え方を取り入れた運用設計も支援します。

Databricks Vertex AI MLOps
STACK

使用技術

BigQuery Snowflake Amazon Redshift Databricks Microsoft Fabric dbt Airflow Fivetran Looker Power BI Tableau Vertex AI
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