Capabilities
データを整える、6 つの専門領域。
散らばった帳票、属人化した Excel、表記の揺れだらけのマスタ。データ整備を専門とするチームとして、棚卸しからパイプライン構築まで 6 つの領域でカバーします。必要な領域だけを組み合わせ、段階的に導入できます。
データ棚卸し・診断
Before ─ 整理前
社内外のデータ源を洗い出し、品質・鮮度・利用可能性を評価します。
帳票・Excelの構造化
Before ─ 整理前
紙の納品書
※手書きメモ「次回まとめて」
紙の帳票やローカル Excel を、OCR やパーサーを使って構造化データに変換します。
表記ゆれ・名寄せ
Before ─ 整理前
取引先・商品・人物のマスタを統合し、表記の揺れと重複を解消します。
欠損・異常値の検知
Before ─ 整理前
ルール・統計・機械学習を組み合わせて異常を検知し、補完ロジックまで設計します。
マスタ統合
Before ─ 整理前
複数システムにまたがるマスタを統合し、共通 ID で横断的に参照できる状態にします。
ETL/ELT パイプライン
Before ─ 整理前
整えたデータを継続的に流す、再現性のあるパイプラインを構築します。
How we deliver
Phase 0 から 5 の順番で、段階的に導入します。
一気にすべてを揃えるのではなく、データの棚卸しから整えていく順番で。各フェーズで現場に使える成果を残しながら、継続的に整備できる運用へつなげていきます。
Phase 0
データ棚卸し・診断
現場とシステムを横断して、どこにどんなデータがあり、どれだけ整っていないのかを洗い出します。すべての出発点となる、現状把握のフェーズです。
Phase 1
帳票・Excelの構造化
紙の帳票、ローカルExcel、メール添付ファイル。構造化されていない情報を、データベースで扱える形式に変換します。
Phase 2
表記ゆれ・名寄せ
「(株)A商事」と「A商事株式会社」を同一として扱えるよう、取引先・商品・人物などのマスタを統合し、表記の揺れを解消します。
Phase 3
データ品質ルール設計
必須項目・データ型・値の範囲・欠損補完など、業務に合わせた品質ルールを設計し、自動チェックの仕組みに落とし込みます。
Phase 4
データ基盤・パイプライン
整えたデータを継続的に流す ETL/ELT パイプラインとデータウェアハウスを設計し、再現性のある運用に載せます。
Phase 5
活用への接続
整ったデータを、BI ダッシュボードや自動レポート、業務システムへ接続します。ご要望に応じて、AI 活用（予測モデル・RAG/LLM）への橋渡しも行います。
まずは、データの現状把握から始めませんか。
多くの場合、Phase 0「データ棚卸し・診断」からのスタートをおすすめしています。 「データはあるけれど、何から整えればよいか分からない」段階からでも、お気軽にご相談ください。