支援例
Databricks PoC 計画・実行支援
業種: PoC
背景
Databricks導入を検討していたものの、既存データとの適合性、性能、運用コスト、業務価値を短期間で確認する必要がありました。PoCで見るべき範囲を絞り、導入判断に使える検証計画を作成しました。
課題
Databricks 導入前に、技術的な適合性と業務価値を短期間で確認する必要がありました。
想定スコープ
- 導入判断に必要な代表データ、代表処理、BI接続、権限管理をPoC範囲に設定。
- 性能、開発効率、運用性、コスト、ガバナンスを評価対象に含める。
- PoC後の本番化判断に必要な残課題整理まで実施。
支援内容
PoC の目的、対象データ、評価観点、実施スコープ、次フェーズへの判断基準を整理しました。
技術ポイント
- PoC対象データ、処理、BI利用、AI利用候補を絞り、検証目的を明確化しました。
- Delta Lake、Databricks SQL、Workflows、Unity Catalogのうち、導入判断に必要な要素を優先しました。
- 成功条件を性能だけでなく、運用性、権限管理、開発効率、業務利用価値まで含めて定義しました。
進め方
- 関係者ヒアリングを行い、PoCで確認すべき業務シナリオを整理しました。
- 小さなデータセットで構成を作り、代表処理の実装、BI接続、権限設定を検証しました。
- 検証結果、残課題、本番導入時の前提条件を整理し、次フェーズの判断材料を作成しました。
成果物
- PoC計画書、評価項目、成功条件一覧。
- Databricks環境の初期構成と代表処理サンプル。
- 検証結果レポート、課題一覧、次フェーズ提案資料。
リスクと対策
- PoC範囲が広がりすぎないよう、検証テーマと対象データを限定。
- 性能だけで判断しないよう、運用・権限・コストも評価軸に含める。
- 本番化できない構成にならないよう、PoC段階からセキュリティと運用を確認。
使用技術
成果
導入判断に必要な検証観点を明確化し、本番導入に向けた課題とロードマップを整理しました。
- PoCの目的と評価軸が明確になり、単なる技術検証で終わらない進め方になりました。
- 本番導入時に必要な設計・運用課題を早期に洗い出せました。
- 導入判断に必要な情報を関係者間で共有しやすくなりました。
次フェーズ
- PoC結果をもとに本番アーキテクチャを設計。
- 優先ユースケースを選定し、段階導入計画を作成。
- 利用部門向けトレーニングと運用体制を整備。