NashTech

データソリューション

お客様のビジネスが拡大中であろうと、安定化過程にある場合であろうと、私たちの目標は、お客様のデータが現在も将来も効果的に取り扱われるようにすることです。

ナッシュテックは、データの未開発の可能性を実現し、情報を知識へと変換することで、お客様のビジネス価値を効果的に最適化するお手伝いをします。 データは組織にとって基本的な資産であり、デジタルの世界で機能することを可能にする。 ナッシュテックでは、データの管理と活用が必ずしも一筋縄ではいかないことを理解しています。 当社の経験と規模を活かし、お客様の組織の中核となる包括的かつ統合的なデータ戦略を立案・実行します。

データ戦略とアナリティクス

過去10年間のデジタル分析の進歩は、商業オペレーションに革命をもたらした。 高度なアナリティクスは、マーケティング、価格設定、カスタマーサービス、製造など、今や多くの組織業務に不可欠である。 しかし、少なくとも今のところ、同じことが戦略についても言えるわけではない。 戦略策定には常に、創造的で思慮深い経営幹部が抱負を定め、大胆な選択をすることが求められるが、分析ツールはそれを優位に導くことができる。

ナッシュテックでは、データアーキテクチャとデータマネジメントのコンピテンシーを活用し、データエコシステムの現状と成熟度の把握、ケイパビリティとスキルの構築、プロセスの定着、データの整理・管理・統制に必要なテクノロジープラットフォームとツールの導入を支援します。

短期的なニーズに対応し、お客様の目標に基づいた将来の要件に向けたロードマップを提供します。 グリーンフィールドのデータ・プラットフォームを新たに構築する場合でも、レガシーから移行する場合でも、私たちは構造化され、明確に定義されたデータ・アーキテクチャを構築します。

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データガバナンス

現代のデータガバナンスは、組織がデータを認識し、ビジネスの文脈におけるその重要性を理解し、その品質、セキュリティ、価値を最大化するための戦略的かつ協力的な実践である。 データガバナンスは、デジタルトランスフォーメーションなどのデータ主導型プロジェクトを成功させるために必要である。 企業は現在、膨大な量の多様なデータを収集する機会を得ているが、その機会には、データの価値を最大化するための規律を身につける責任も伴う。
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データとデジタル・プラットフォーム

企業は、コストのかかる数年にわたるITの変更を始める代わりに、半分の時間と半分のコストで、3倍から5倍の価値を提供するデータとデジタル・プラットフォームを作成することができる。 企業は、デジタル・トランスフォーメーションの成功に不可欠なナッシュテックのデータとデジタル・プラットフォームを利用することで、新しいデジタル・サービスを実現し、コアITを近代化することができる。

NashTechでは、デジタルトランスフォーメーションを成功させるためには、データレイヤーをレガシーITから切り離すことが必要であり、企業がERPシステムを同時にアップグレードすることを余儀なくされ、コストと時間がかかり、安全でなくなることを防ぐ必要があると考えています。 企業は、データとデジタル・プラットフォームを統合し、従来のITからデータ・レイヤーを切り離すことで、コアITをアップグレードしながら、新しいデジタル・サービスをより迅速に拡張することができる。

SaaS、PaaS、クラウド・ソリューション、ローコード・プラットフォーム、オープンソース・コミュニティにおける数々の進歩のおかげで、デジタル・プラットフォームとスマート・ビジネス・レイヤーを既存のコアとは別に構築することが、最近になってようやく現実的になってきた。

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データベース管理

ナッシュテックでは、データリクエストに迅速かつ確実に対応することが、お客様のビジネスにとって絶対的に重要であることを理解しています。

私たちの熟練したチームは、お客様の個々のビジネス・ニーズに合わせて、信頼性の高い業務レポートを作成できるデータ・プラットフォームを提供し、運用します。 どのようなデータ・ソースであれ、私たちはそれらをすべて迅速かつ確実に照合できるソリューションを構築します。そして、タイムリーで正確なレポートが一貫して配信されるよう、応答性が高く、安全で、単一の真実のソースとなるように微調整します。

これはデータスペースにおける絶対的な核となるサービスだ。 データベースがリクエストに迅速かつ確実に対応する能力は、まさにビジネス・サービスの核心である。 これによって、まったく異なるデータソース(スプレッドシート、API、その他のデータベースなど)の集合を取り込み、それらすべてからフィードできるデータベースを作成することから始めることができる。 そして、クエリの種類に応じて、可能な限り応答するようにデータベースをチューニングします。

  • APIデータ取り込み
  • スプレッドシート・データの取り込み
  • データベースのパフォーマンス・チューニング
  • データセキュリティ・コンプライアンス
  • データのコンテナ化
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データ・メッシュ

データメッシュは、最新のデータ管理に対する戦略的アプローチであり、デジタル・トランスフォーメーションに向けた組織の旅をサポートする戦略である。 データ・メッシュの第一の目標は、データ・ウェアハウスやデータ・レイクを利用した、確立された中央集権的データ管理手法を超えることである。 データレイクチームやデータウェアハウスチームを巻き込む手間をかけることなく、データ生産者とデータ消費者がデータにアクセスし、処理する能力を提供することで、Data Meshは組織の俊敏性というコンセプトを浮き彫りにしている。 Data Meshの分散型アプローチは、データの所有権を、データを製品として使用、管理、コントロールする業界固有の組織に分散させる。

テクノロジー面では、ナッシュテックはデータ・メッシュについて、データ駆動型アーキテクチャの3つの重要な新領域に注目している:

  • データ収集、データイベント、データ分析などのデータ製品を提供するツール
  • マルチクラウドやハイブリッドクラウドコンピューティングを採用し、モノリシックなアーキテクチャから移行することを選択した企業や、グローバルに分散した方法でビジネスを行う必要がある企業をサポートする、分散された分散型データアーキテクチャ。
  • バッチ指向の静的で一元化されたデータから、よりタイムリーな分析を可能にするリアルタイムのデータイベントのためのイベント駆動型のデータ台帳とストリーミング中心のパイプラインへと移行する。

強力な統合データガバナンス・モデルや、技術者でないユーザーのためのセルフサービス・ツールのような他の重要な問題は、他の、より集中化された、伝統的なデータ管理アプローチと同様に、データ・メッシュ・アーキテクチャにとって極めて重要である。

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データレイク

データレイクのコンセプトは、構造的にも空間的にも異質なデータソースを、複雑なストレージモードで確実に保存することである。 これらのデータソースはいつでもアクセスでき、最適なビジネス上の意思決定をサポートする。

データレイクは事実上、最新のデータウェアハウスと同義である。 エンドユーザーが技術革新やテクノロジーの進歩によって、より大きく複雑な課題に直面するようになると、データ・ストレージ・システムにも新たな要求が課されるようになり、データ処理とストレージの進化は、このような発展に対応するための必然的な次のステップとなる。

この「ビッグデータ」のシフトは、データ・ストレージに対する新しい、そして概念的に異なるアプローチをもたらした。つまり、サイズや複雑さに関係なく、あらゆる種類のデータを単一の場所に保存し、大規模な並列化と分散処理によって増大したコンピューティング・パワーを使用する。 このアプローチにより、顧客は大量のデータをわずかな時間で処理することができ、現在のシステムへの負荷も最小限に抑えることができる。

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データウェアハウス

ますます複雑化し、競争が激化する世界において、私たちはデータから適切な情報を抽出し、その力を十分に活用することの重要性を認識しています。

データの質と一貫性を高めることで、ビジネスインテリジェンスと意思決定を改善し、組織の競争優位性を維持することができます。 ナッシュテックでは、データウェアハウスとデータレイクに対するクラウドファーストのアプローチの利点を認識しており、主要なクラウドベンダーが提供するソリューションに精通しています。 当社の経験と専門知識により、一般的な落とし穴を回避し、ベストプラクティスを適用してクラウドネイティブ・プラットフォームのスケーラビリティを活用し、柔軟な価格設定、ストレージ、データウェアハウスのパフォーマンスで優位に立つことができます。

複数の異なる巨大なデータソースがある場合、データソースをそのままにしておき、データの利用方法に応じてデータウェアハウスやデータレイクとして収容するのが最善策であることが多い。 最近のシステムのほとんどは、成長性と信頼性をよりよく管理するために、クラウド上にこれらを展開している。 データセットの膨大な規模を最適に処理できるようにこれらをセットアップできるかどうかが、この種のソリューションの展開における重要な懸念事項である。

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よくある質問

データコンサルティングは、企業のデータ管理プロセスを分析するプロセスである。 データ・コンサルタントは、クライアントのデータを最善の方法で管理する方法をアドバイスする。 テーラーメイドで方法論的なアプローチがしばしば用いられる。

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