【データ分析基盤構築の教科書】運用可能かつ価値創出できる基盤の構築法を徹底解説を無料公開！

〜最新の実践とリサーチを踏まえて、MDMの基礎からガバナンス、技術選定、KPI設計、実装ロードマップまでを俯瞰し、明日から使える具体策に落とし込み〜

株式会社パタンナー

2025年11月11日 09時10分

■【データ分析基盤構築の教科書】価値創出できる基盤の構築法を徹底解説：概要

「データ分析基盤の構築」は、単にDWHやBIを入れる作業ではありません。
生成AI・レイクハウス・データメッシュ・ハイブリッド/マルチクラウドの潮流を踏まえ、価値の早期創出と継続拡張を同時に満たす“運用可能な設計”が求められます。

そこで本資料では、国内外のリファレンスと最新トレンドを踏まえて、最短で成果を出すロードマップ、クラウド（GCP/AWS/Azure）別の設計要点、ガバナンスとコスト最適化までを体系的に解説します。

読み終える頃には、要件定義から初期MVP構築、定着化のKPI設計まで、自社に適用できる実装の道筋が明確になります。

＜こんな方におすすめ＞

"データ分析基盤構築"に興味のある方・活用を検討されている方
自社にあるデータが活用できない状態にある方
自社にあるデータを活かしていきたい方
自社にあるデータを活用し、AIの導入・推進していきたい方

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■【データ分析基盤構築の教科書】価値創出できる基盤の構築法を徹底解説：目次

はじめに
データ分析基盤の定義といま
1. 生成AI・レイクハウス・データメッシュの現在地
2. 典型アーキテクチャ（GCP/AWS/Azure）と役割分担
3. 構成要素（収集/蓄積/処理/提供/ガバナンス）
90日で価値を出す構築ロードマップ
1. 戦略・要件定義：ビジネス合意から始める
2. MVP構成：まずは1ユースケースで回す
3. スケール設計：運用・自動化・SLO/KPI
リファレンス設計とベストプラクティス
1. データガバナンス/セキュリティの土台
2. データ収集〜変換の標準化（ELT/ETL/ストリーム）
3. 提供層（DWH/Lakehouse/BI/ML/GenAI）の実装勘所
クラウド別実装ガイド（比較と使い分け）
1. GCP（BigQuery中心の統合）
2. AWS（モダンデータアーキテクチャ）
3. Azure（Purviewと設計原則）
コスト最適化・SLA・拡張性
1. コスト設計：TCO/ユニットコスト/ガバナンス連動
2. 可用性・DR/BCP・SLO設計
3. マルチクラウド/ハイブリッドでの分散最適
ケーススタディ（サンプル設計図と運用KPI）
1. 売上・単価・粗利の“単一の定義”確立
2. リアルタイム活用：ストリーム×機械学習
3. 生成AI接続：プロンプトに“正しいデータ”を供給
よくある質問（FAQ）
1. DWH/レイク/レイクハウスの違い
2. どこまで自動化できる？どこから人手？
3. 最初の一歩（予算・体制・期間）の目安
まとめ