SKI E&S Data Intelligence Platform構築

背景

今日の企業環境ではAIとDTの導入が不可欠となっています。大量データの蓄積だけでなく、効果的な探索・分析によって事業価値へ変えることが重要な課題です。

SKI E&SはAI・DTの基盤整備と実践的な活用拡大に向け、全社統合データプラットフォームを推進しました。社内の構造化・非構造化・リアルタイムデータと外部データを収集し、クラウドの共通保存先と分析・探索・活用環境を整えることで、データに基づく業務を高度化しました。

事業範囲

• データ収集：社内外の構造化・非構造化・リアルタイムデータ収集体系
• 処理・保存：全社データレイクハウスおよびDW・DM構築
• 分析・可視化：個人分析環境とBI分析・可視化環境の提供
• カタログ：Biz Data Catalogとデータ探索体系の構築
• ガバナンス：原則・方針・プロセスの定義
• インフラ：クラウド基盤の構築・運用

実施内容

1. データ収集体系の構築：

社内外に分散する構造化・非構造化・リアルタイムデータを統合収集し、全社資産化の基盤となるRaw Zoneへ安定的に格納しました。大容量の定期バッチとリアルタイム収集の自動化も実現しました。

2. データ処理・保存：

– データレイク・マート：原データを加工・精製して分析と意思決定に使えるレイク・マートを構築し、データライフサイクルに応じた保存構造と保持方針を設計しました。

– Airflow開発：バッチ・周期別の収集・格納・処理フローを実装し、パイプラインのスケジュール、再処理、監視を整備しました。

– プラットフォーム移行・統合：既存の再生可能エネルギーサービスを新基盤へ移し、データ整合性の検証と並行運用を経て安定化しました。

3. データ分析・可視化：

主要指標に基づくダッシュボードとレポートで、インサイトを一目で把握できるようにしました。個人分析環境とBI可視化により、アクセス性と活用性を高めました。

4. データカタログ：

IT技術メタデータとBiz Data Catalogを構築し、自動生成・韓国語化・API連携により、探索しやすく理解しやすい環境を整えました。

5. データガバナンス：

管理状況を分析し、原則・方針・中核プロセスを定義して、全社データ管理の基盤を体系化しました。

成果と期待効果

SKI E&Sは、収集・加工・精製・分析・活用・ガバナンスの全工程を網羅する全社Data Intelligence Platformを構築しました。

分散データを統合資産化し、ライフサイクルを考慮した保存と自動化パイプラインで効率・拡張性を確保しました。再生可能エネルギー基盤の安定移行により、一つの基盤で全社データを管理・活用できるようになりました。

直感的なカタログとBI環境により、必要なデータを容易に探索し即座に活用でき、迅速で正確な意思決定を支援しました。

明確なガバナンス原則とプロセスにより、信頼性・品質を維持する制度的基盤を整え、全社AI・DTと継続的なデータ主導の事業革新を支える土台を築きました。