パイプラインと倉庫
データエンジニアリングと分析
信頼性の高い取り込み、変換、およびサービスの各レイヤーを設計および運用することで、製品チームと分析チームが大規模な数値を信頼できるようになります。
- dbt/SQL のモデリングとテスト
- CDC、バッチ、オーケストレーション
- データの品質、契約、系統
- コストを意識した倉庫設計
導入チーム
私たちを頼りにしている組織
規制された企業、急成長する製品会社、プラットフォーム チーム — 当社は、安心して実行できるデータ システムを出荷します。
能力
最新のデータスタック全体にわたる 1 つのパートナー
チームが実稼働環境でシステムをどのように導入、保護、実行するかを見失うことなく、重要な部分に深みをもたらします。
混乱のないスループット
ビッグデータとストリーミング
バックプレッシャー、リプレイ、可観測性を含め、成長に対応する分散処理とイベント ストリームを設計します。
- Spark / Flink ワークロード
- Kafka / Pub/Sub トポロジ
- レイクハウス形式とオープンテーブル形式
- パフォーマンスのチューニングと容量計画
スケーラブルなランディング ゾーン
クラウド基盤
マルチアカウント構造、ネットワーキング、アイデンティティ、ガードレール — チームが本番環境を中断することなく迅速に行動できるように構築されています。
- AWS / GCP / Azure ランディング ゾーン
- コードとしてのインフラストラクチャのベースライン
- セキュリティ、IAM、およびコンプライアンスのパターン
- FinOps の可視性とガードレール
リピートできる配送
DevOpsとプラットフォーム
英雄的なリリースを予測可能なリズムに変える CI/CD、環境、プラットフォーム API。
- GitOps とプログレッシブデリバリー
- Kubernetes プラットフォームとサービス
- SRE プラクティス、SLO、およびインシデント学習
- 安全レールを備えた開発者のセルフサービス
生産中のモデル
AI および ML システム
特徴ストアから推論まで、責任を持ってモデルをトレーニング、デプロイ、監視、廃止するシステム。
- MLOps パイプラインとレジストリ
- モニタリング、ドリフト、評価
- GPU、バッチ、ベクトル推論パターン
- 責任ある AI とガバナンスのフック
数秒が重要なときの新鮮なデータ
リアルタイムおよびイベント駆動型システム
明確な SLA と運用ハンドブックを使用して、取り込みから提供までのストリーミングおよびイベント駆動型のアーキテクチャを設計します。
- ストリーム処理とステートフル パターン
- イベントのスキーマ、契約、および進化
- CQRS、読み取りモデル、マテリアライズド ビュー
- バックプレッシャー、リプレイ、インシデントのランブック
ユーザーが信頼する前にパイプラインを信頼する
データの可観測性と信頼性エンジニアリング
パイプラインとウェアハウスを計測して、鮮度、ボリューム、スキーマ ドリフトを実現します。SLO、アラート、およびデータ システム向けに調整されたインシデント プラクティス。
- パイプラインとタスクの可観測性
- データ品質モニターとSLI
- インシデント対応と責任のないレビュー
- エラーバジェットと明確な所有権
スパゲッティを使わずにシステムを接続する
データ統合 / API レイヤー
データ製品の統合統合と API パターン — チームが再利用できる同期、非同期、およびイベントベースのインターフェイス。
- データプロダクトのAPI設計
- ETL、ELT、およびリバース ETL パターン
- コネクタ、イベント ハブ、iPaaS
- 契約のテスト、バージョン管理、および SLA
ドラマなしでレガシーから脱却する
データの移行と最新化
最新の倉庫、レイク、パイプラインへの移行を計画して実行します。カットオーバー戦略、検証、ロールバックの考え方が組み込まれています。
- 移行戦略と順序付け
- スキーマとパイプラインのパリティ チェック
- ゼロダウンタイムと段階的カットオーバー
- 検証、調整、承認
レポートから信頼できる決定まで
分析と BI の高速化
BI とセルフサービス分析を加速します。セマンティック レイヤー、メトリクス、パフォーマンス調整により、リーダーは 1 つの一貫したビューを確認できます。
- セマンティック層とメトリクス層
- ダッシュボード、KPI、セルフサービス設計
- ウェアハウスとBIのパフォーマンスチューニング
- 埋め込み型分析パターン
請求書が届く前の可視性には驚きます
コストの最適化 / データの FinOps
ウェアハウス、クラスター、パイプラインの適切なサイズ - 支出を予測可能な状態に保つための割り当て、予算、エンジニアリング習慣。
- コスト配分とショーバック
- クエリ、ストレージ、コンピューティングの最適化
- 自動スケーリング、スケジュール、階層化
- 予算、アラート、ガバナンスのガードレール
チームが実際に従うことができるポリシー
データガバナンスとコンプライアンス
実現を遅らせることなく、所有権、分類、アクセス、監査の準備など、実践的なガバナンス運用モデルを構築します。
- データカタログと管理
- ポリシーと標準の設計
- プライバシーと規制の調整
- リネージ、品質ゲート、アクセス制御
ガードレール付きのセルフサービスプラットフォーム
サービスとしてのデータ プラットフォーム (DPaaS)
オンボーディング、クォータ、API、ゴールデン パスなどのデータ プラットフォームを製品化して、ドメイン チームが一貫したパターンでより迅速に出荷できるようにします。
- プラットフォーム API と内部ポータル
- マルチテナントと分離パターン
- ゴールデン パス、テンプレート、CI
- 可観測性、クォータ、チャージバック
データを製品のように発見して利用する
データ製品と内部データ マーケットプレイス
データセットと API を製品 (検出、契約、SLA、ライフサイクル) として扱うことで、社内チームが必要なものを見つけて信頼できるようにします。
- 製品の境界と所有権
- ディスカバリーポータル、カタログ、メタデータ
- 契約、SLA、およびバージョン管理
- 非推奨パスと消費者とのコミュニケーション
モデルをスケールする前の基礎
AI への対応
AI 用のデータ、プラットフォーム、ガバナンスを準備します。機能の準備状況、評価ハーネス、安全な展開パターンなどです。
- ML のデータ品質と機能
- ベクトル、埋め込み、および取得戦略
- 評価、ベンチマーク、可観測性
- AI ワークロードのガバナンスとガードレール
リスク、コスト、規模についての正直なイメージ
データプラットフォーム監査
データ プラットフォーム (セキュリティ、信頼性、パフォーマンス、コスト) を構造的にレビューし、優先順位付けされた調査結果と修復オプションを提供します。
- アーキテクチャと統合のレビュー
- セキュリティとコンプライアンスの姿勢
- コストと FinOps の観察
- 実用的な修復のバックログ
現実との接触を生き抜くロードマップ
データ戦略
ビジネスの成果とデータ機能を連携させます。優先順位付け、運用モデル、経営陣とエンジニアが共有できる段階的な計画を立てます。
- 機会とギャップの分析
- ターゲットのアーキテクチャと原則
- ロードマップと投資の枠組み
- 関係者調整ワークショップ
退職後も残るスキル
トレーニングと能力向上
エンジニアとアナリストのための実践的なイネーブルメント - プレイブック、ペアリング、およびマテリアルを使用して、機能を社内に維持します。
- 役割ベースのワークショップとラボ
- 運用手順書、ドキュメント、標準
- ペアリング、レビュー、営業時間
- 知識の移転と引き継ぎの計画
私たちの働き方
独自の意見に基づいたエンジニアリング、共同提供
私たちは、エンジニアや関係者と連携して、短いフィードバック ループ、目に見える進捗状況、将来の自分が感謝するドキュメントを提供します。
- 01
発見する
制約、データドメイン、成功指標を関係者とマッピングすることで、範囲が現実と一致するようにします。
- 02
デザイン
リスク、コスト、価値実現までの時間のバランスを明確なトレードオフで考慮したアーキテクチャとバックログ。
- 03
建てる
テスト、可観測性、チームが継承できるドキュメントを含む増分配信。
- 04
操作する
ランブック、オンコールの準備、継続的な改善 - リリースは最良の方法で退屈なままです。
代表的なスタックとエコシステム