02 DATA PLATFORM

データが分断されたままでは、
本質的なデータ活用はできない。

EC、店舗、営業、会員、広告、基幹システム——
分断された顧客データを統合し、全社で活用できるデータ基盤を構築します。

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データ統合とは、
単なるシステム連携では
ありません。

データ統合の目的は、
分断されたデータを統合し、
顧客理解・AI活用・経営判断に
繋げるための基盤です。

システムを「繋ぐ」だけでは、データは使われません。
誰が・何に・どう使うかを設計した上で、

活用から逆算したデータ基盤を構築します。

データ基盤が変えること

BEFORE

EC / 店舗

CRM / MA

行動ログ

基幹システム

データがバラバラ・活用できない

基盤構築

AFTER

統合
データ基盤

CRM活用 AI分析 KPI管理経営ダッシュボード

データが繋がり・活用が動き出す

PROBLEM

なぜ、データ基盤は
「作ったのに使われない」のか

CDPやDWHを構築したのに、CRMもAIも動かない——その原因は、技術の問題ではなく「活用設計なき構築」にあります。

CDPを構築したが
誰も使っていない

データは集まったが、誰がどのKPIにどう使うかが設計されておらず、ツールとして機能していない。

部門ごとにデータが
分断されたまま

EC・店舗・CRM・基幹がバラバラのまま。顧客IDが統一されておらず、全体像が見えない。

データ品質が低く
AIに使えない

欠損・名寄せ未整備・定義不統一のデータをAIに投入しても、信頼できる結果が出ない。

レポート作成に
時間がかかりすぎる

集計・加工をエンジニアが手動対応。意思決定に必要なデータがリアルタイムで見えない。

何をどう構築すべきか
整理できていない

CDP・DWH・データレイクの違いが曖昧なまま、ベンダーの提案任せで要件が定まらない。

構築後の運用が
属人化している

特定の担当者しか触れず、異動・退職でデータ活用が止まる。組織として機能しない。

これらは、すべて「技術の問題」ではなく「活用設計の問題」です。

データ基盤の目的は「データを貯めること」ではなく「CRM・AI・分析に活かすこと」。何に使うかを起点に設計しなければ、どれだけ高機能な基盤を構築しても、成果につながることはありません。

CONCEPT

活用されるデータ基盤を設計する

私たちが定義するデータ基盤構築とは、顧客データを「使える状態」にするための統合・整備・接続の設計と実装です。

CDP・DWH・データレイクの「どれを選ぶか」より先に、「何のために、誰が、どのデータを使うか」を明確にすることが出発点です。

CRMの顧客分析、AIの予測精度、経営ダッシュボードのリアルタイム化——これらはすべて、データ基盤の品質に依存します。

私たちは、活用から逆算したデータ基盤を設計・構築します。ITインフラの整備ではなく、顧客理解・KPI・AI活用を主語に置いた「使われる基盤」をつくります。

活用から逆算するデータ基盤設計

活用目的・KPIの定義

何に使うか・誰が使うかを先に決める

↓

データ統合・ID統一設計

顧客IDを軸にデータソースを接続

↓

基盤アーキテクチャ構築

CDP / DWH / データレイクを目的に応じて設計

↓

CRM・AI・分析への接続

活用システムと連携し、成果を創出

WHY US

「繋ぐ」だけでなく、
「使われる基盤」を設計する

私たちが他のITベンダーと異なる点は、活用目的を起点に設計し、CRM・AI・データドリブン経営まで一気通貫でデータが機能する状態をつくることです。

顧客活用を起点とした設計力

「どのシステムと繋ぐか」ではなく、「顧客をどう理解し、どのKPIに活かすか」を起点に設計します。CRM・AI・経営判断に使われることを前提に、データモデル・統合ルール・更新設計まで一体で整理します。

戦略から実装・運用まで一貫支援

構想策定・グランドデザイン・要件整理から、RFP作成、ベンダー選定、実装PMO、運用定着までワンチームで支援します。戦略と構築が分断されない、一貫した推進体制が強みです。

ベンダーニュートラルな最適設計

特定ベンダーに依存せず、目的・予算・運用体制に応じて最適なアーキテクチャを設計します。必要以上に複雑化せず、本当に必要な機能を見極めた現実的な構成をご提案します。

CRM・AI活用まで見据えた接続設計

データ基盤は、CRM・AI・分析が機能して初めて価値を持ちます。顧客分析・予測モデル・BIダッシュボードまで含めた活用シナリオを前提に、接続設計を行います。

運用定着と組織自走まで支援

構築後の属人化・活用停滞を防ぐため、データ管理ルール・ガバナンス体制・運用フローまで設計。継続的に成果を生み出せる、組織が自走できる基盤を支援します。

SCOPE

支援領域

構想設計から実装・運用まで。「使われるデータ基盤」を実現するために必要な全フェーズを支援します。

データ基盤構想・設計

活用目的・KPIを起点に、CDP/DWH/データレイクの最適アーキテクチャを構想。要件定義・ベンダー選定まで支援します。

データ基盤構想アーキテクチャ設計要件定義ベンダー選定 RFP作成

顧客データ統合・ID統一

EC・店舗・CRM・基幹などに分散した顧客データを統合。名寄せ・IDグラフ設計・チャネル横断の顧客プロファイル構築を実施します。

顧客ID統合名寄せ設計 CDPデータモデルチャネル横断統合

データパイプライン・ETL構築

各データソースからの収集・変換・ロードを自動化。リアルタイム連携・バッチ処理・データ品質チェックの仕組みを構築します。

ETL/ELT設計データパイプライン構築リアルタイム連携データ品質管理

分析・AI活用基盤の整備

顧客分析・AI予測・経営ダッシュボードが機能する分析レイヤーを整備。BIツール連携・機械学習基盤の接続設計まで対応します。

分析基盤設計 BIツール連携 AI/ML基盤接続 KPIダッシュボード

HOW WE WORK

データ基盤構築の進め方

活用目的の定義から始め、設計・構築・接続・運用定着まで段階的に推進。「作って終わり」にならない基盤をつくります。

STEP 1

現状把握・課題整理

データソース・システム構成・現行の活用状況を棚卸し。どのデータが・どこに・どんな状態で存在するかを可視化します。

STEP 2

活用目的・KPI定義

CRM・AI・経営KPIなど、基盤が最終的に何を実現するかを定義。活用から逆算した要件を整理します。

STEP 3

基盤設計・構築

アーキテクチャ設計・データモデル定義・パイプライン構築を実施。CDP/DWH/データレイクを目的に応じて最適な構成で実装します。

STEP 4

CRM・AI接続・検証

CRMツール・分析基盤・AI/MLシステムとの接続を実装。実際の活用シナリオで動作を検証し、品質を担保します。

STEP 5

運用定着・継続改善

データ管理ルール・ガバナンス体制・担当者育成を整備。組織が自走できる運用設計を行い、継続的なデータ活用を支援します。

データ統合アーキテクチャイメージ

データソース

EC / 店舗

CRM / MA

行動ログ

基幹システム

アプリ

ETL / ELT
パイプライン

統合データ基盤

CDP 顧客プロファイル統合
IDグラフ・名寄せ

DWH 分析・KPI用データ蓄積
BigQuery / Snowflake 等

Data Lake ロウデータ・AI用データ保存
S3 / GCS 等

API連携・
データ配信

活用先

CRM活用

AI / 予測分析

BI / ダッシュボード

MA / 施策実行

プロジェクト全体支援だけでなく、構想策定・要件定義・ベンダー選定・実装PMOなど、特定フェーズのみのご支援にも対応しています。

CASE

支援事例

小売・EC・製造・金融・通信など、様々な業界でデータ基盤構築を支援してきた実績の一部をご紹介します。

小売・EC

EC・店舗・アプリの顧客IDを統合するCDP構築

チャネルごとに分断されていた顧客IDを統合し、全チャネル横断の顧客プロファイルを構築。CRMとMA施策へのリアルタイムデータ配信を実現しました。

顧客ID統合 CDP構築リアルタイム連携

製造業

AI活用を見据えたDWH・分析基盤の再設計

散在するトランザクションデータを統合したDWHを構築。顧客分析・需要予測AIのデータ基盤として整備し、BIダッシュボードへの自動連携を実現しました。

DWH構築 AI基盤整備 BI自動連携

通信・サービス

データ品質改善とCRM活用基盤の整備

欠損・重複・定義不統一のデータをクレンジング。名寄せルール・データ品質ルールを整備し、CRM活用とAI予測精度の大幅改善を達成しました。

データ品質改善名寄せ設計 CRM接続

INDUSTRIES WE SERVE

小売・EC 通販アパレル外食チェーンドラッグストア製造業自動車メーカー化粧品メーカースポーツ用品通信・サービス航空ケーブルTV 金融・保険人材サービス医療・ヘルスケア教育・予備校

FAQ

よくあるご質問

データ基盤構築に関して、よくいただくご質問にお答えします。

Q CDPとDWHの違いは何ですか？どちらを選べばいいですか？ ∨

用途によって異なります。大まかには以下の使い分けが一般的です。

CDP：顧客IDを統合し、CRM・MAにリアルタイムでデータを連携するための基盤
DWH：各データソースを統合し、分析・レポーティング・AIに使うための分析用データ蓄積基盤

ただし最終的には、「何のために・誰が使うか」によって最適な構成は変わります。

当社では、活用目的・KPIを起点に最適なアーキテクチャをご提案しています。

Q 構想策定から依頼できますか？ ∨

はい。むしろ構想段階でのご相談を推奨しています。

データ基盤の設計は、

何に使うか（CRM・AI・分析）
誰が使うか（マーケ・営業・経営）
どのKPIを実現するか

によって大きく変わります。

当社では、活用目的の整理から始め、最適な基盤設計をご提案します。

Q 既存のCRM・MAと接続できますか？ ∨

はい。Salesforce・HubSpot・Adobe・karte等の主要CRM/MAツールとの接続実績があります。

既存ツールの構成を踏まえた上で、最適な統合設計をご提案します。

Q 特定フェーズだけの支援は可能ですか？ ∨

可能です。

構想策定・要件定義のみ
ベンダー選定・RFP作成支援のみ
実装PMO支援のみ
データ品質改善・運用定着のみ

プロジェクトの状況に応じて、必要なフェーズからご支援します。

データ統合から、
成果につながる基盤構築へ。

データ基盤の構想整理から始めます。
まずは現状の課題と目指す姿を、一緒に整理しませんか。

CDPやDWHの構想を整理したい分散したデータを統合したい AI・データドリブン経営を支えるデータ基盤を構築したい

まずはご相談ください。

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データが分断されたままでは、本質的なデータ活用はできない。

データ統合とは、単なるシステム連携ではありません。

なぜ、データ基盤は「作ったのに使われない」のか