私たちについて
ArchDataは2010年に千葉で設立されました。創業者たちは、多くの企業がデータの価値を十分に活用できていないという課題に直面していました。データサイロ、一貫性のない定義、複雑な統合要件により、ビジネスの意思決定が遅れ、機会が失われていたのです。
この認識から、私たちは技術的な実装だけでなく、ビジネス戦略とデータアーキテクチャを整合させることに焦点を当てたコンサルティングサービスを開始しました。初年度から、金融機関や製造業のクライアントと協力し、データガバナンスフレームワークとエンタープライズアーキテクチャの基盤を構築しました。
数年にわたり、私たちはクラウドベースのデータプラットフォーム、リアルタイム分析、機械学習統合など、進化する技術トレンドに適応してきました。しかし、私たちの核となる信念は変わりません。それは、効果的なデータアーキテクチャは技術的な卓越性とビジネス価値創出の両方を追求すべきだということです。
現在、ArchDataは日本全国のエンタープライズクライアントにサービスを提供し、120以上のプロジェクトを成功裏に完了してきました。私たちの使命は、組織がデータを戦略的資産として活用し、競争優位性を獲得できるよう支援することです。
私たちの方法論
業界標準に基づく体系的なアプローチで、持続可能なデータアーキテクチャを実現します
戦略的整合
すべてのプロジェクトは、ビジネス目標の理解から始まります。ステークホルダーとの詳細なワークショップを通じて、技術投資がビジネス成果に直接貢献することを確保します。TOGAF ADM（Architecture Development Method）を適用し、ビジネスアーキテクチャとデータアーキテクチャの整合性を維持します。
レイヤードアーキテクチャ
データアーキテクチャを概念層、論理層、物理層に分離することで、変化への柔軟性を確保します。この分離により、ビジネス要件の変更が技術実装に与える影響を最小限に抑え、長期的な保守性を向上させます。
ガバナンスフレームワーク
DAMA-DMBOK（Data Management Body of Knowledge）の原則に基づき、データ品質、メタデータ管理、セキュリティ、プライバシーを包括するガバナンスフレームワークを確立します。明確な役割と責任の定義により、データスチュワードシップを組織文化に統合します。
反復的改善
アジャイル原則を適用し、段階的な実装とフィードバックループを通じて継続的な改善を推進します。各フェーズで測定可能な成果を提供し、学習内容を次のイテレーションに反映させることで、リスクを管理しながら価値を最大化します。
専門的な標準と認定
経験豊富な専門家チーム
多様な業界経験と深い技術的専門知識を持つアーキテクトが、お客様のデータ変革を支援します
橘 慎太郎
18年間のエンタープライズアーキテクチャ経験を持ち、金融、医療、製造業界で大規模なデータ統合プロジェクトを主導してきました。TOGAF認定アーキテクトとして、ビジネス価値とテクニカルエクセレンスのバランスを追求しています。
宮本 菜々美
データ品質管理とメタデータマネジメントの専門家として、15年以上の経験を持ちます。GDPR、個人情報保護法などの規制要件に対応するガバナンスフレームワークの設計と実装を専門としています。
永瀬 健介
マスターデータ管理とデータ統合の分野で12年の経験を持ち、複雑なデータハブアーキテクチャの設計と実装を得意としています。リアルタイムデータ同期とデータ品質自動化の技術的リーダーです。
ArchDataの価値と専門性
コアバリュー
ビジネス成果への集中
技術的な実装だけでなく、測定可能なビジネス価値の創出を最優先します。すべてのアーキテクチャ決定は、ROIとビジネス目標達成の観点から評価されます。
長期的視点
短期的な解決策ではなく、組織の成長と変化に対応できる持続可能なアーキテクチャを設計します。将来の拡張性と適応性を常に考慮します。
透明性と協働
クライアントとの密接な協力関係を構築し、意思決定プロセスの透明性を維持します。知識移転とチーム育成を通じて、内製化能力の向上を支援します。
継続的学習
急速に進化するデータ技術のトレンドを追跡し、クラウドネイティブ、機械学習、リアルタイム分析などの最新アプローチを積極的に取り入れます。
専門領域
エンタープライズデータアーキテクチャ
組織全体のデータランドスケープを設計し、データサイロを解消し、統合されたデータエコシステムを構築します。Zachman Framework、TOGAFなどの確立された方法論を適用し、ビジネス戦略と技術実装の整合性を確保します。
マスターデータ管理
顧客、製品、従業員などの重要なビジネスエンティティに対する信頼できる単一情報源を確立します。データ品質ルール、マッチングアルゴリズム、スチュワードシップワークフローを実装し、データの正確性と一貫性を維持します。
データウェアハウス・ビジネスインテリジェンス
分析ワークロード用に最適化されたディメンションモデルを設計し、高速なクエリパフォーマンスと保守性を両立させます。Kimball、Inmonなどの方法論に基づき、組織の文化とニーズに適したアプローチを選択します。
データガバナンス・コンプライアンス
規制要件への準拠を確保しながら、データの価値を最大化するガバナンスフレームワークを構築します。ポリシー、標準、手順を定義し、データスチュワードシップを組織文化に統合することで、持続可能なデータ管理を実現します。