データが複数のシステムや部門に分散しており、「どのようなデータが存在するか」は把握できているものの、「どのデータを統合すべきか」「どの粒度で蓄積すべきか」「どのような加工・集計が適切か」といった設計方針の策定にお困りの企業様は少なくありません。

Tech Funでは実データや現行の運用を確認しながら、活用目的に沿った最適なデータモデル、ETL設計、DWH構成、加工プロセスを整理し、実務に耐える形で基盤化します。

生成AIを活用した自然言語によるデータ分析（対話型の分析支援等）を推進したい企業様に対しては、まずはPoCとして小さく導入し、生成AIの得意・不得意を検証したうえで、現場業務に組み込める運用フロー（入力情報、権限、レビュー、ガードレール設計等）まで含めて検討をご支援可能です。

コストを極力抑え、本格的な導入・開発の序章として、まずは実際に動くシステムで実効性や後続開発の課題を事前に検証することができます。

Tech Funは、IoT等のデバイスから送信される高頻度・大容量データの蓄積・維持を前提としたシステム構築の経験が豊富です。
POSデータのような大規模データに対しても、性能・コスト・運用性のバランスを踏まえ、十分に実用に耐えうるデータ基盤の構成をご提案します。

新規構築・刷新・部分的な拡張など、導入の入り口を問わず、現状に合わせた進め方をご提案します。