WHAT'S DATABRICKS?
とはDatabricksは、データウェアハウスとデータレイクを統合したレイクハウスアーキテクチャーを提供し、
BIからAIまで、幅広いユースケースに対応するオールインワンの統合プラットフォームです。
Databrickは、データウェアハウスとデータレイクの利点を融合した「データレイクハウス」アーキテクチャを採用しています。構造化・非構造化データを同一基盤で一元管理できるため、用途ごとにデータをコピーしたり、個別システムで分断されることなく、常に最新かつ統合されたデータにアクセス可能です。これにより、データの整合性を保ちながら、分析やAI活用をスムーズに進めることができます。
データレイク | データウェア | |
|---|---|---|
| 分析用途 | AI/ML | BI |
| データ対象 | 構造化データ、 非構造化データ | 構造化データ |
| データ品質/整合性 | 低い | 高い |
| データコスト | 安い | 高い |
| データ処理速度 | 遅い （バッチ処理中心） | 高速 （クエリ処理を最適化） |
データレイクハウス |
|---|
| AI/ML+BI |
| 構造化データ、 非構造化データ |
| 高い |
| 安い |
| 高速 （クエリ処理を最適化） |
Databricksは、データの収集・加工から分析やAI活用までをEnd to Endで提供。従来のような複数のサービスやツールの組み合わせが必要なく、ツールの乱立による運用負荷やガバナンス課題を根本から解消します。また、コア技術をオープンソース化しており、ベンダーロックインを避けながら柔軟なデータ活用が可能です。
DatabricksにはBI機能があり、ダッシュボードによる定型的な可視化が可能です。さらに自然言語による柔軟なデータアクセスにも対応しており、ビジネスユーザー自身が可視化・深掘り分析までをSQLを使わずに行える環境を提供します。
PROBLEM
PROBLEM01
大規模データ処理の効率化ができず、コストや時間がかさんでいる
PROBLEM02
基盤は構築したが、活用ユースケース創出の進め方がわからない
PROBLEM03
非構造化データやAI活用をしたいが、知見やリソースが足りない
基盤構築のみならず、Databricks導入に向けたロードマップの策定から、基盤導入後の利用拡大や内製化支援までトータルサポートします。
プロジェクトアプローチ
提供サービス
当社
SIer
コンサル
○
実行フェーズまで見据えた、
業務定着を前提とした計画（マイグレーション＋活用）
○
客観的な評価の提示
◎
ビッグデータ処理基盤を
構築してきた実績
△～○
利用拡大に向けた支援（ワークショップによる定着支援やAI/データサイエンスなど高度な取り組みまでカバー）
×
○
○
△
○
×
×
△～○
FEATURE
アジアNo.1※のマーケティングリサーチ企業であるインテージグループでは、毎日数億件、数十GB規模の複数データを収集・加工し、データ量にするとTB（テラバイト）を越えるデータのリアルタイム集計を行っています。約400名の専門エンジニアが在籍し、処理性能・安定性・コスト最適化を支える高いデータエンジニアリング力を提供しています。
※ESOMAR Global Top Insights Companies 2025に基づく
インテージテクノスフィアでは、業務での活用まで見据えたデータ基盤構築のロードマップ策定から、基盤構築後のユースケース創出やワークショップ開催など、ユーザー拡大・利活用促進まで伴走します。「何から始めればよいか分からない」「構想はあるが具体化できない」といった課題にも対応し、着実な推進を支援します。
BI領域のユースケース創出に留まらず、AI等を利活用した高度な分析の仕組み化は今後のデータ基盤構築のプロジェクトでは必要不可欠です。
インテージテクノスフィアでは、60年以上に及ぶデータ分析のノウハウに加え、AIエンジニアやデータサイエンティストなどの専門人材による支援も対応しています。
CASE STUDY
株式会社フォーデジット様
過去に実施した多数のユーザーリサーチデータを可視化する仕組みがなく、各メンバーがスプレッドシートで個別に解析していた。
デザインデータや仕様書など、膨大な非構造化データが存在し、ユーザーに必要な情報を探索するのに多大な労力を要していた。
DWH、ETL、BIなど複数製品の組み合わせが不要なDatabricksのワンプラットフォームにより、システム管理者の負荷を低減できるため。
AI利活用のテーマが喫緊に複数ある中で、DatabricksがAIに強いアーキテクチャであり最短で実現ができるため。
過去のユーザーリサーチデータを可視化できるダッシュボードを構築。自然言語によりビジネスユーザーもアドホックな分析が可能に。
生成AIを活用したペルソナやカスタマージャーニーの作成、過去データに対するRAG構築など、更なる活用も見据え業務効率化を目指す。
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