現状の課題／実現したいこと／データ整備状況／組織・人材の状況／現在のDatabricks 活用状況などを整理。
お客様の抱えている課題やフェーズに合わせて、最適なアプローチを設計します。
Process & Approach
Databricks 導入・活用のプロセス・アプローチ
Databricks 活用の進め方は、お客様の現在地によって異なります。
これから導入を検討している企業から、導入済みで活用に課題を抱える企業まで、
TDSEはお客様の現在地に合わせて最適なアプローチをご提案します。
SERVICE CONTENTS
あなたはどの段階ですか？
現在地から
アプローチを確認する
構想策定から基盤構築、AI活用、運用高度化、内製化まで。
フェーズのみのご支援はもちろん、全体を通じた伴走支援も可能です。
全体を通じた伴走支援も可能
全体を通じた伴走支援も可能
導入フェーズ
ご支援内容
導入フェーズ
01
Databricks の導入を検討したい
- 何から始めればよいかわからない
- アナログ業務を効率化したい
- ユースケースを整理したい
- 投資対効果を検討したい
現状・与件整理の
ディスカッション
ご支援内容
構想策定
- 構想策定
- ユースケース整理
- ロードマップ策定
- ROI評価
導入フェーズ
02
Databricks を導入したい
- データが分散している
- 大量データを高速処理したい
- AI活用できる基盤を作りたい
- ガバナンスを整備したい
現状・与件整理の
ディスカッション
ご支援内容
基盤構築
- データ統合
- Lakehouse構築
- データパイプライン整備
- ガバナンス診断
- ルール策定
- Unity Catalog設計
導入フェーズ
03
AI・データ活用を進めたい
- AIエージェントを構築したい
- 需要予測を実現したい
- RAGを作りたい
- 非構造化データを活用したい
現状・与件整理の
ディスカッション
ご支援内容
AI・データ活用
- AIエージェント生成
- AI需要予測最適化
- 非構造データ活用
導入フェーズ
04
運用を高度化したい
- LLMやAIエージェントの精度が安定しない
- 利用者が増えず定着しない
- 利用コストが想定以上に増えている
- 運用を属人化させたくない
現状・与件整理の
ディスカッション
ご支援内容
運用の高度化
- 運用設計・MLOps
- エージェント運用改善
- 利用定着支援
- コスト最適化
導入フェーズ
05
内製化・全社展開したい
- 人材育成を進めたい
- 活用のための内製化組織を立ち上げたい
- 他部門へ横展開したい
現状・与件整理の
ディスカッション
ご支援内容
内製化・全社展開
- 育成計画策定
- トレーニング
- 内製化支援
- 活用定着支援
現状・与件整理の
ディスカッションとは
Our Philosophy
TDSEが大切にしている
3 つの考え方
01
現在地に合わせた
アプローチを設計する
導入検討、基盤構築、AI活用、運用高度化、内製化では、必要な進め方が異なります。TDSEは現状を整理し、お客様に最適なアプローチをご提案します。
02
ビジネス成果から
逆算する
Databricks導入そのものを目的にせず、業務課題や実現したい成果を起点にテーマを設計します。
03
継続的に活用できる
仕組みをつくる
導入・活用だけでなく、運用高度化や内製化まで見据え、持続的なデータ活用を支援します。
Consultation Flow
ご相談からプロジェクト
開始までの流れ
お問い合わせ後は、課題や目指す姿について丁寧にお伺いしながら、お客様の現在地を整理し、最適な進め方を一緒に検討します。
ご提案内容にご納得いただいたうえでプロジェクトを開始し、実現まで伴走します。
1
お問合せ
資料DL・お問合せフォームからお気軽にご連絡ください
2
初回ヒアリング
現状の課題・目指す姿を
お伺いします
3
ディスカッション・
与件整理
複数回の対話を通じて最適な進め方を検討
※必要に応じてNDA締結
4
ご提案・お見積り
支援内容とお見積を
ご提示します
5
ご契約
契約締結・
プロジェクト準備
6
プロジェクト開始
支援スタート
ワンチームで伴走します
Frequently Asked
Databricks
導入前のご相談から、
活用に関するお悩みまで。
まずは情報収集・壁打ち感覚でもお気軽にご相談ください。
お客様の課題や現在地を整理しながら、構想策定・基盤構築・AI活用・運用高度化・内製化まで、最適な進め方を一緒に検討します。
導入検討段階
自社にDatabricksが合うか、どのように進めればよいか判断したい
基盤構築
- 既存のDWHからLakehouseへ移行したい
- ガバナンス設計から支援してほしい
PoCから本番へ
PoCで成果は出たが、
本番運用への進め方が定まらない
AI・生成AI活用
AIエージェント、RAG、需要予測などを
業務に活用したい
運用高度化
- AIモデルの継続改善、精度維持
- コスト最適化、運用効率化を進めたい
内製化・全社展開
自社チームで運用できる状態を作りたい、
他部門にも横展開したい
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