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運用面を最適化し
データの分析・活用を促進する pN-Ops (ピー・エヌ・オプス)

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よくある課題： 「データ環境の運用が回らない」を
解決します

ビジネス課題解決に向けたデータ活用基盤運用

データの活用を継続するには、導入したデータ活用環境の運用が鍵になります。
pN-Opsでは、運用コストが高くなりがちな部分を、プロが巻き取り設計・自動化。活用やメンテナンスがしやすい基盤を構築します。
データガバナンスを意識した分析基盤を維持する 「DataOps」と、良質なデータをもとに、機械学習で更なる価値創出を目指す「MLOps」の2種を提供しており、 「データの品質維持」と「アドバンスドな活用促進」の両面からサポートが可能です。

サービスの特長

POINT 01

煩雑なOps領域の課題を根本から解決し、
データの分析・活用に集中できる環境を提供

データにまつわるOpsの作業領域は、カバーするべきスキル・知識が広範にわたります。エンジニアリング知識を要する部分も多く、運用〜改善のフローを実現するだけでも、かなりの工数を取られてしまうのが実情です。
pN-Opsでは、工程の自動化はもちろん、管理・監視の透明性や導入後の拡張性も意識した運用基盤を構築。運用・保守にかかりきりな状態を脱却し、真に集中したい業務に取り組める状況へと導きます。

DataOps データ基盤運用

パイプライン処理自動化/データリネージュ・ポリシーの自動化/メタデータ管理 データのカタログ化/データ品質担保/データガバナンス対応 etc.

監視・組み込み

MLOps 機械学習機構

EDA環境構築/データセット管理/ビジュアライズ/学習用サーバースペック管理/学習モデル管理/AutoML/デプロイ・エンドポイント設定 etc.

監視・組み込み

適切な運用基盤構築でカバー

POINT 02

データガバナンス要件を満たす
最適な運用設計で、データを利用しやすく

データガバナンスを意識した適切な運用設計を行うことで、データ活用で直面するあらゆる課題にアプローチすることが可能です。

  • データ品質の維持
  • データにまつわるインシデントの防止
  • 適切な権限管理・セキュリティの担保
  • ゾーニング設計で、誰もがデータを利用しやすくなる環境の実現

データ分析基盤導入後も、安心してデータを活用できるような運用環境をご提案いたします。

POINT 03

品質のDataOps・活用のMLOpsの両輪から運用フローを整えて
データ活用の相乗効果を生み出す

DataOpsでデータ品質を高めることで、MLOpsで品質の高いデータを用いた高精度な機械学習が実現できます。また、機械学習の結果を親データとして活用できるようにDataOps基盤に連携すれば、更なるビジネス価値に貢献できるフローが構築可能です。
DataOps / MLOps両面からアプローチして、ビジネス貢献度の伸び率が高いデータ環境を作り上げます。

連携

DataOps データ分析基盤運用

データパイプラインにおける処理の自動化を行い、 組織内で共通的にデータを扱うことができる基盤を検討・構築します。

パイプラインの自動化
基盤・品質監視

  • ETL/ELT処理
  • データの集約/管理
  • データの可視化

品質の高いデータ環境維持
継続したデータ活用の実現

MLOps 機械学習基盤運用

連携されたデータをインプットとして、機械学習における 探索～モデリング～組み込みまでを行える基盤を検討・構築します。

処理の自動化
基盤・精度監視

  • 学習/再学習モデル管理
  • 機械学習用前処理
  • 推論組み込み

精度の高いMLの実現
オペレーションコスト低減