エンタープライズ・データ・エンジニアリング・プラットフォーム

話をしよう

企業組織が今日の市場で成功を収め、競争に打ち勝つためには、データだけでは十分ではありません。データをビジネスの洞察に変えるには、データを信頼し、統合し、実用的な洞察のために分析することが極めて重要です。

統合時の多様なデータ形式への対応、ストレージのデータ量の増大への対応、パフォーマンス問題への対応などが、企業のデータ管理における課題となっている。進化するデータ負荷に対応する柔軟なインフラが必要なため、スケーラビリティはさらに複雑になる。さらに、ガバナンスが不十分だと、組織内のデータの可用性、完全性、使いやすさ、セキュリティが損なわれる。このため、大規模なデータセットを収集、保存、管理、分析するための一元的で統合されたソリューションを提供するデータエンジニアリングプラットフォームに対する需要が高まっています。

NagarroのData Engineering Platformは、データ管理を簡素化し、標準化された取り込み、共有、保存によりデータ品質を向上させます。また、データのセキュリティ、統合、管理を強化し、社内外でのデータ共有を効率化します。DEPを活用することで、企業は迅速かつ効率的にデータを分析し、データ主導の意思決定を行うことができます。

なぜDEPなのか？

ローコード

データ統合パイプラインを直感的なビジュアルで迅速に開発し、開発コストを削減します。迅速なアプリケーション開発、生産性の向上、非技術系ユーザーへのアクセシビリティ、スケーラビリティ、柔軟性を実現します。

マルチクラウド・シングルコードベース

マルチクラウド環境での運用が容易で、一度コードを書けば、さまざまなクラウドプラットフォームにデプロイできるため、大規模な修正が不要になります。

クラウドにとらわれない

アーキテクチャ設計により、サービスを中断することなく複数のクラウドプラットフォーム間でシームレスに移行し、フルマネージドでサーバーレスのクラウドサービスによりオンデマンドで拡張可能

PaaSの統合

さまざまな PaaS サービスとシームレスに統合し、ユーザーが複数のサービスやリソースを利用できるようにします。データ統合ワークフローのカスタマイズと最適化が可能

Mindset shift

命令形から宣言形へ

宣言型プログラミングを活用して実行するプログラムを記述する。効率的なデータ処理とシームレスな変換を保証することで、望ましいデータの結果に焦点を当てる。

データ・メッシュ設計

活用分散型データ所有権、セルフサービス・インフラ、連携型データガバナンス、データ信頼性を活用し、協調的なデータ探索を可能にする。これにより、スケーラビリティ、アジリティ、分散型データ文化がさらに促進される。

Declarative AI integration

宣言的AI統合

プラットフォーム内でのAIのシームレスな統合を可能にし、望ましい結果に焦点を当て、柔軟性と拡張性を強化します。

Accelerated testing

開発とテストの迅速化

ワークフローを保存し、別の業務で編集できます。拡張済みワークフローで機能を拡張

プラットフォーム機能

データの取り込みと変換

様々なデータソースを単一の標準化されたフォーマットにシームレスに統合することを容易にする。

データパイプラインの自動化

データ処理ワークフローの効率性、信頼性、拡張性を向上

データの質

内蔵のデータ品質フレームワークがデータ品質の問題を評価し、自動改善を実行します。

前処理とリアルタイム処理

前処理により、データの品質と互換性を確保します。リアルタイム処理により、最小限の待ち時間でデータの取り込み、分析、変換が可能。

クラウドとリソースのプロビジョニング

クラウドとリソースのプロビジョニング

コスト削減と最適なクラスタ・スポーンニングのためにリソースを計画する関数と数式。

AI統合

AI/MLをETLプロセスやデータエコシステムに適用することで、有効性や効率性、自動化、洞察力を向上。

サクセスストーリー

1 1

統合データプラットフォームによる効率性と生産性の向上

Nagarroは、効率性、生産性、コラボレーションの向上、データの標準化を実現する統合データプラットフォームを構築しました。

サクセスストーリーを読む

データ・エンジニアリング・プラットフォーム

特集コンテンツ

トランスフォーム

データエンジニアリング・プラットフォームでデータの課題を解決する

データ管理を合理化するデータ製品の導入

連絡先

専門家とつながる