NashTech

データソリューション

お客様のビジネスが拡大している場合でも、安定化の過程にある場合でも、当社の目標は、現在および将来にわたってお客様のデータが確実に効果的に処理されるようにすることです。 

NashTech は、データの未開発の可能性を認識し、情報を知識に変換して、ビジネス価値を効果的に最適化するのに役立ちます。データは組織にとって基本的な資産であり、デジタル世界での活動を可能にするものです。NashTechでは、データの管理と活用が必ずしも簡単ではないことを理解しています。当社の経験と規模を活用して、お客様の組織の中心となる包括的に統合されたデータ戦略を作成および実行します。

データ戦略とアナリティクス

過去 10 年間にわたるデジタル分析の進歩は、商業業務に革命をもたらしました。 高度な分析は現在、マーケティング、価格設定、顧客サービス、製造などの多くの組織タスクに不可欠です。 しかし、少なくとも現時点では、同じことが戦略にも当てはまるとは言えません。 戦略的開発には常に創造的で思慮深い経営者が目標を設定し、大胆な選択をする必要がありますが、分析ツールは優位性をもたらします。

NashTech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

最新のデータ ガバナンスは、組織がデータを認識し、ビジネス コンテキストにおけるその重要性を理解し、その品質・セキュリティ・価値を最大化できるようにする戦略的かつ協力的な実践です。デジタルトランスフォーメーションなどのデータドリブンプロジェクトを成功させるには、データガバナンスが必要です。企業は現在、膨大な量のさまざまなデータを収集する機会を持っていますが、その機会にはデータの価値を最大化するための規律を持つ責任も伴います。

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データとデジタルプラットフォーム

企業は、費用のかかる複数年にわたる IT 変更を開始する代わりに、半分の時間と半分のコストで 3 ~ 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できる可能性があります。 企業は、NashTech データとデジタル プラットフォームを使用することで、新しいデジタル サービスを実現し、コア IT を最新化できます。これらはどちらもデジタル変革の成功に不可欠です。

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には、企業が ERP システムを同時にアップグレードすることを強制されるのを防ぐために、データ層をレガシー IT から分離する必要があると考えています。これはコストと時間がかかり、安全ではありません。 企業は、データとデジタル プラットフォームを統合し、データ層を従来の IT から分離するときにコア 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スケールアップする可能性があります。

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ました。

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データベース管理

NashTech では、データ リクエストに迅速かつ確実に応答できることがお客様のビジネスの中核となることを理解しています。その鍵となるのは、データ ストアが適切に維持され、適切に管理されていることを確認することです。

当社の熟練チームは、お客様の個別のビジネス ニーズに合わせて、信頼性の高い運用レポートを作成できるデータ プラットフォームを提供および運用します。 データ ソースが何であれ、当社はそれらすべてを迅速かつ確実に照合し、応答性が高く安全な単一の信頼できる情報源になるように微調整できるソリューションを作成し、タイムリーで正確なレポートを継続的に配信できるようにします。

これは、データスペースにおける絶対的な中核サービスです。データベースがリクエストに迅速かつ確実に応答する能力は、ビジネス・サービスのまさに核心です。そのため私たちは、全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ます。そして、このデータベースが応答するクエリの種類に基づいて、可能な限り応答するように調整します。

  • 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、最新のデータ管理への戦略的アプローチであり、デジタル変革に向けた組織の取り組みをサポートする戦略です。 データ メッシュの主な目標は、データ ウェアハウスやデータ レイクを使用する確立された集中データ管理手法を超えて進歩することです。 データ メッシュは、データ レイクやデータ ウェアハウス チームに関与する手間をかけずに、データ プロデューサーとデータ コンシューマーがデータにアクセスして処理できる機能を提供することで、組織の俊敏性の概念を強調します。 Data Mesh の分散アプローチは、データを製品として使用、制御、管理する業界固有の組織にデータの所有権を分散します。

テクノロジー面では、NashTech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以下の3つの重要な新領域に注目しています。

  • 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の移行

強力なフェデレーション データ ガバナンス モデルや非技術ユーザー向けのセルフサービス ツールなどの他の重要な問題は、他のより集中化された従来の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も重要です。

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データレイク

データ レイクの概念は、構造的および空間的に異種データ 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す。 これらのデータ ソースには、いつでもアクセスして、最適なビジネス上の意思決定をサポートできます。

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す。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が次のステップとして避けられません。

この「ビッグデータ」の変化は、データストレージに対する概念的に異なる新しいアプローチをもたらしました。つまり、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能力を使用して、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ます。 このアプローチにより、お客様は現在のシステムへの負荷を最小限に抑えながら、許容可能な時間内で大量のデータを処理できるようになります。

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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。

集約および要約されたデータの信頼できる単一のソースを持つことが重要です。 そのデータの品質と一貫性を強化することで、ビジネス インテリジェンスと意思決定を向上させ、組織の競争上の優位性を確実に維持できるようになります。 NashTech では、データ ウェアハウジングとデータ 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、よくある落とし穴を回避し、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拡張性を活用し、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利点を得ることができます。

複数の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です。 最新のシステムのほとんどは、成長と信頼性をより適切に管理するために、これらをクラウド上に展開します。 膨大な規模のデータセットを最適に処理できる方法でこれらを設定できるかどうかは、このタイプのソリューションの展開における重要な懸念事項です。

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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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