Databricks導入支援・コンサルティング：レイクハウス、データエンジニアリング、AI

Databricksはデータチームに大きな力を与えます。オープンなテーブル形式、規模を問わないSpark、ストリーミングとバッチの一元化、そしてデータのすぐそばで動く機械学習。しかしその自由さこそが、よくある問題の原因にもなります。設計がないままでは、ワークスペースは誰も管理していないノートブックであふれ、クラスターは必要以上に長く稼働し、3つのチームが同じテーブルを3通りに作ってしまいます。

当社のDatabricks導入支援・コンサルティングは、プラットフォームに秩序をもたらします。明確なレイヤーを持つレイクハウスアーキテクチャ、すべてのテーブルとモデルを管理するUnity Catalog、手作業ではなく宣言とテストで動くパイプライン、そして費用を価値に見合った水準に保つコンピュートポリシーです。作業はお客様のクラウドアカウントとワークスペース内で行い、お客様のエンジニアが自ら管理できるコードをお引き渡しします。

当社はこうした支援の多くを製薬・ライフサイエンス企業向けに行っています。創業者のHarsh KhubchandaniはZSで製薬の営業・マーケティング領域のコンサルティングに携わってきたため、パイプラインの先にあるデータ（処方データ、スペシャリティファーマシーのフィード、レセプト、HCPマスター）も熟知しています。

どちらも優れたプラットフォームで、両方を運用している企業も多くあります。選択は通常、誰が作業を担い、どのような作業なのかで決まります。

当社はどちらでも構築し、最適な方をご提案します。もう一方についてはSnowflakeコンサルティングをご覧ください。

あるスペシャリティ医療の提供企業では、ソース間で識別子が一致しないまま、ペイシェントアクセスのレポートを毎回手作業で作り直していました。当社はクリーンな識別子とMDMの構造を整え、ケースのパイプラインを自動化し、レポートとダッシュボードを標準化しました。その結果、手作業は60～80パーセント削減され、レポーティングも安定しました。Databricksでは、同じパターンが、管理されたマスターとゴールドのレポートテーブルにデータを供給する宣言型パイプラインに対応します。マスターデータについては患者マスターデータ管理をご覧ください。

レイクハウスの周辺レイヤーについてはデータアーキテクチャとデータ取り込み、プラットフォームを超えたユースケースについてはAIコンサルティング、FabricとあわせてAzure Databricksを運用している場合はMicrosoft Fabric・Azureコンサルティングをご覧ください。