DataBee、ODS中核のデータ連携基盤「DataBeeプラットフォーム」提供開始

公開日:2026年08月06日

BIツール(ビジネスインテリジェンス)

DataBee株式会社は、企業内に散在する業務データを統合し、高品質な状態に整える「DataBeeプラットフォーム」の提供を2026年8月3日に開始しました。このプラットフォームは、システム間を1対1でつなぐ従来の方式ではなく、ODS（データ格納庫）を中央に置くハブ＆スポーク型アーキテクチャを採用しています。データ連携の複雑化や保守コストの増大といった課題を根本から解決し、AI活用にも耐えうるデータ品質の確保を目指します。

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ポイント

1
ODSを中心に据え、システム間の依存関係を排除するハブ＆スポーク型構成
2
4段階のバリデーションで「正のデータ」だけを蓄積し、AI学習にも活用可能
3
YAMLによる宣言的設定とプラグイン方式で、開発者の生産性を大幅に向上

データ連携の「負債」を解消する新アーキテクチャ

多くの企業では、業務ごとに導入したSaaSやシステムが乱立し、データのスパゲッティ化やサイロ化が深刻です。連携先が増えるほど構造が複雑になり、どのデータが正しいか分からなくなる問題が起きています。従来のETLツールやiPaaSは、1対1の接続を前提とするため、連携本数が膨れ上がり保守負荷が高まるという限界がありました。DataBeeプラットフォームは、ODSを中心に据えることで、システム同士を直接つなぐのではなく、すべてのデータを一度ハブに集約します。これにより、接続先が増えても連携パスが指数的に増えることを防ぎ、システム間の依存関係を解消します。

4段階のバリデーションでデータ品質を確保

DataBeeプラットフォームでは、単なる形式チェックにとどまらない多層的なバリデーションを実施します。スキーマチェック、整合性チェック、クロスリファレンス、業務ルールの適用という4段階の検証を経て、「正のデータ」だけをODSに格納します。エラーとなったデータは内容とともに管理され、後続の連携には正常なデータのみが流れる仕組みです。これによって、会計システムやAI学習にも耐えうる高いデータ品質を担保できます。

開発者目線の柔軟な拡張性

DataBeeプラットフォームは、開発者がデータ連携を構築することを前提に設計されています。ワークフローはYAML形式で宣言的に定義し、汎用的な処理はプラグインとしてテンプレート化されています。個別要件が強いマッピング処理などはプログラムとして実装し、新たなジョブステップとして登録可能です。このローコードとプロコードの組み合わせにより、ノーコードツールでは難しい複雑なデータ変換や業務ロジックにも対応できます。

約1億レコードのバッチ処理とサーバーレス基盤

DataBeeプラットフォームは、AWSのマネージドサービスを活用したサーバーレス構成を採用しています。データをチャンクに分割して並列処理する方式を共通化し、約1億レコード規模のバッチ処理を想定しています。通信とストレージの暗号化に加え、テナント専用のAWSアカウントによる分離構成にも対応しており、セキュリティ面も考慮されています。DataBee社の試算では、バッチ処理時間を最大75%削減し、開発工数を約2/3に圧縮できるとしています。

多様なユースケースと柔軟なデータ管理

DataBeeプラットフォームは、顧客データの統合によるCustomer 360の実現や、サプライチェーンの最適化、AI・BI基盤の整備など、幅広い用途を想定しています。共通データモデルへの標準化を強制せず、分析用データは標準フォーマットに変換し、バックアップなどのデータは任意形式のまま保持できるハイブリッド運用が可能です。これにより、既存の業務フローを尊重しながら段階的なデータ統合を進められます。