クラウド化でデータ利活用を最適化！スケーラブルなデータ分析基盤で効率化と信頼性を両立

課題：

• オンプレでデータ分析業務をしていたが、リソースを拡張する際のコスト効率や性能限界に課題があった。

支援内容：

• データレイクの構築

• 業務データ変換（csv→parquet）ジョブの作成

• セキュリティ対策

概要：

• 導入前は、データ分析基盤をオンプレミスで運用しており、業務データ量の増加に伴うデータベースの拡張やサーバのCPU/メモリを増加させる際に、コスト効率・性能限界という面で課題があった。

•  導入後は、クラウドリフトにより、業務データ量の増加に伴う拡張性や処理能力の調整を柔軟にできるようになった。処理のデータ量に応じて、メモリ/CPUなどのスペックを動的に割り当てることができ、全体の処理時間が短縮された

製品・開発ツール・手法（一部）：

• AWS

• Python

• Shell