脆弱なパイプライン、ブラックボックス化した変換処理、そして2019年当時のビジネス規模で設計されたデータウェアハウス。私たちは、これらレガシーな負債を抱えたプラットフォームを、ビジネスを停止させることなく段階的にモダナイズします。

そのパイプラインは4年間、ブラックボックスのまま稼働し続けています。初期設計者も、複雑な変換処理の意図も、今や知る術はありません。一部を修正すればシステム全体が崩壊するリスクを孕んでいるため、誰も手を付けられない——。

一方、データウェアハウスは5年前のビジネス規模で設計されたままです。クエリ速度は四半期ごとに目に見えて低下し、公式な集計を待てない現場チームは、ガバナンスの及ばない「独自のエクスポート（影のIT）」でその場を凌ぎ始めています。

脆弱なパイプラインは、場当たり的な対応を積み重ねていきます。データサイロは、チームが意図して形成するのではなく、システム間の統合コストが増大し続けることで発生します。その結果、ビジネスが必要とするペースで信頼できない分析能力しか得られなくなります。

モダナイゼーションは、技術的な好みに基づくものではありません。それは、現在のプラットフォームがビジネスに何を妨げ、それがどの程度のコストを伴うのか、という具体的な制約への対応です。私たちは、スタックの推奨から始めるのではなく、この問いから着手します。

当社の取り組み方

アセスメント → 段階的移行 → 引き渡し。一括での大規模な書き換えは行いません。

ディスカバリーワークショップ（3～10日間）は、移行を決定する前にアセスメントを必要とする組織にとって、一般的な最初の接点となります。すでに移行すべき内容を把握している組織に対しては、直接移行のスコープを定義します。

提供価値

ターゲットアーキテクチャの選定

ベンダーの好みに左右されず、実際のユースケース、データ量、チームの能力、既存の投資に基づいて推奨を行います。各選択肢は文書化され、お客様のチームが独立して評価できるようになります。

お客様の既存のスタックを活用するか、状況に応じて最適なものを推奨します。ツールよりも、移行の規律が重要であると考えています。

データコントラクト設計

スキーマ、配信頻度、許容される変更通知について、プロデューサーとコンシューマー間で移行開始前に明確な合意を形成します。これにより、上流で何かが変更された場合でも、下流の壊れたダッシュボードで偶発的に発見されるのではなく、検知可能かつ説明責任が伴うものとなります。

中断のない段階的移行

移行期間中、レガシーシステムと最新システムは常に並行して稼働します。各コンポーネントは、トラフィックが移行される前に本番環境の負荷下で検証されます。書き換えが完了するまでビジネスが数週間にわたり信頼できるデータを利用できない、といった事態は発生しません。常にロールバックが可能です。

チームへの引き渡しと運用性

当社が構築したシステムは、Gradionが運用する必要はありません。ランブック、アーキテクチャドキュメント、意思決定ログ、そして実践的なトレーニングにより、お客様の社内チームがプラットフォームを独立して保守、拡張、デバッグできることを保証します。

移行中のデータガバナンスとデータレジデンシー

移行期間は、データレジデンシーのリスクが最も高まる時期です。レガシーシステムと最新システム間、そして場合によっては異なるインフラプロバイダー間でデータが移動する際には、あらゆる段階で明確なガバナンスが必要です。

DACH地域のクライアント様や規制の厳しい環境向けに、当社はデータレジデンシー要件を移行先だけでなく、移行プロセス全体で維持する移行パスを設計します。GDPR要件、同意ロジック、アクセス制御は移行レイヤーで確実に適用されます。データ主権によりEUインフラが必要な場合でも、レガシー環境と最新環境の両方が移行期間中、コンプライアンスに準拠した境界内で運用されます。

実稼働実績

スイスの銀行テクノロジープロバイダー - 300以上のアプリケーション、FINMA準拠の移行厳格なFINMAデータ主権要件の下、300以上の基幹銀行アプリケーションを対象に、1日あたり50万件のトランザクションを処理する複数年にわたるクラウド移行プロジェクトでした。Gradionは、これら300すべてのアプリケーションのアーキテクチャレビューを実施し、AzureとGoogle Cloud上に準拠したマルチクラウド基盤を設計。移行期間を通じて、レガシーシステムと新しいクラウド環境が共存して稼働可能なハイブリッド運用フレームワークを構築しました。社内チームはトレーニングを受け、認定されました。このアーキテクチャは、主要な監査法人によるセキュリティおよびコンプライアンス監査を修正なしで通過しました。これこそが、規制された大規模環境における段階的移行の姿です。

ハイランズコーヒー - 4つのデータベースを統合、売上12%増ベトナム最大のコーヒーチェーンは、928店舗を運営していましたが、連携を想定されていない4つの独立したデータベースを使用しており、財務、物流、販売データは手作業で照合されていました。Gradionは、これら4つのデータベースすべてを中央データウェアハウスに統合し、カスタムAPIを通じて主要システムを接続。さらに、営業チームと運用チームが全店舗の状況をリアルタイムで把握できるレポーティングレイヤーを構築しました。その結果、以前は1週間のデータ準備が必要だった意思決定が同日中に可能になり、3ヶ月以内に売上が12%増加しました。

記載されている数値はすべて実際のプロジェクトからのものです。追加のリファレンスはNDA締結後にご提供可能です。

AI対応

最新のデータプラットフォームは、あらゆるAIイニシアチブの前提条件です。データインフラの断片化がAIパイロットプロジェクトの停滞原因となっている場合、あるいは投資前にプラットフォームがAIワークロードをサポートできるか確認したい場合は、データアセスメントが適切な出発点となります。

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