Microsoft Fabric Lakehouseによるデータ統合・AI活用基盤の構築 本プロジェクトでは、複数の内部・外部データをMicrosoft Fabric Lakehouseへ統合し、リアルタイム処理とAI活用に適したデータ基盤を構築しました。プロジェクト規模は20人月、開発期間は5カ月で、テキスト・画像・音声・動画などの多様なデータ形式に対応しました。 プロジェクト概要 構築対象 データ統合・AI活用基盤 プロジェクト規模 20人月 開発期間 5カ月 対応データ形式 テキスト・画像・音声・動画 従来の課題 01．データの分散 データが複数の場所に分散していたため、必要なデータの収集に多くの時間と労力を要していました。 02．意思決定基盤の整備 データ活用に必要な最新型DWHの整備が急務となっていました。 ソリューション 01．データの一元化 内部・外部の構造化データと非構造化データをLakehouseへ集約しました。 02．リアルタイム処理 Delta Tableを活用し、最新データの処理を支援する基盤を構築しました。 03．AI活用基盤 データ分析とAI活用に適したLakehouseアーキテクチャを構築しました。 データ活用の仕組み 01．データ統合：内部・外部のさまざまなデータをLakehouseへ集約しました。 02．データ処理：集約したデータをETLで変換・整理し、Delta Tableで管理しました。 03．分析・AI活用：処理したデータをPower BIとAzure AI Foundryへ展開しました。 使用技術 Python｜pandas｜PyTorch｜Microsoft Fabric｜Azure AI Foundry｜Azure AI・データ活用について相談する AIソリューション実績集をダウンロードする