データレイク構築の発注は、要件整理とRFP作成、ベンダー選定と見積もり比較、契約と管理の順に進みます。各段階で適切に判断することが、構築の成否を左右します。
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データレイク構築を外注する前の基本事項
発注側は、外注を決める前に社内のスキルや既存インフラを把握し、予算とタイムラインも確かめておきます。外注は専門知識の活用、構築スピードの向上、リスク軽減につながりますが、費用がかかり、自社にノウハウが蓄積しにくい面もあります。
外注が適しているケースと内製が向いているケース
外注と内製は、人材の状況と期間で判断します。データの機密性や運用方針も、あわせて見ておきます。
- 外注：専門人材が足りず、採用や育成に時間がかかる場合
- 内製：経験者が在籍し、継続的な運用を自分たちで担いたい場合
- 併用：外部の助言や技術支援を受けながら進める場合
初めての構築では、外部のベストプラクティスやノウハウを取り込めるため、外注が役立ちます。短期での立ち上げや、Databricks、Snowflakeなどの専門知識が必要な場面でも、外注のほうが効率的です。
経験豊富なデータエンジニアが複数おり、運用改善を続けたい企業では、内製が有力な選択肢になります。独自データの開示に制約がある場合も、内製化が適しています。
完全に内製で進める場合でも、外部コンサルタントの助言や技術サポートを受ける方法があります。併用は成功率を高める方法として有効です。どの形を選ぶにしても、長期的に社内の能力を高める視点が重要です。
発注先の種類と特徴
発注先は大きく4種類あり、必要な専門性と支援範囲に合わせて候補を絞ります。
- 大手SIer：大規模な実績や既存連携、長期保守に強み
- コンサルティングファーム：戦略立案から実装まで対応
- クラウド公式パートナー：特定クラウドの技術や割引に詳しい
- データ専門会社：基盤構築の専門性と、アジャイルな開発
大手SIerには、NTTデータ、富士通、NECなどがあります。幅広い支援が強みである一方、価格が高く、小規模な案件には対応しにくい場合もあります。
コンサルティングファームには、アクセンチュアやDeloitteなどがあり、データ戦略から実装まで対応します。グローバル企業や、戦略性の高い投資を求める企業が候補になります。
AWS Advanced Partnerなどの公式パートナーは、特定クラウドの最新技術や割引プログラムに詳しいため、コストを抑えることを重視する企業に合います。
riplaなどの専門会社は、技術力と費用対効果を重視する企業に適しています。一方で、会社の規模やサポート体制に不安を感じる場合もあります。
発注先を選ぶ前に、コストと速度のどちらを重視するかなど、自社の優先度を整理します。そのうえで、自社に合う発注先を選びます。
データレイク構築の発注手順
発注は、要件整理とRFP作成から始め、提案の比較を経て、契約と管理へ進みます。最初のRFPが後続の工程の前提になるため、作成には十分な時間をかけます。
要件整理とRFP作成
RFP（提案依頼書）を作る前に、関係部門と要件を整理しておきます。確認する情報は幅広く、目的から統制要件まで含まれます。
- 背景と成果：プロジェクトの目的と、期待するビジネス成果
- データと利用者：データソース、主要ユーザー、利用シナリオ
- 環境と計画：技術環境、体制、期限と予算規模
- 統制要件：セキュリティとコンプライアンス
対象データソースの一覧には、ソースシステム名、データ形式、データ量を入れます。更新頻度と現在の格納場所も、同じ一覧に書きます。利用者が誰で、何のためにデータを使うのかも、確認しておきます。
技術環境では、既存のクラウド環境や使用中のツール、IT部門の体制を整理します。目標の完了時期とマイルストーンを定め、予算の大枠も決めておきます。
IT部門、事業部門、経営企画などから情報を集め、合意した内容をRFPに反映します。RFPには会社概要と背景を記載し、機能・非機能要件と制約条件も書き込みます。
ベンダーに求める成果物とサービス内容を明記します。スケジュールと体制、ベンダーの評価基準も、RFPに盛り込みます。費用については、フェーズごと・項目ごとの内訳を出すよう求めます。
RFPが曖昧だと、精度の高い提案や見積もりを得にくくなります。詳細すぎるとベンダーの負担が増えるため、主要な要件を具体化しておきます。
分量の目安は、業界標準で10〜20ページ程度です。また、実現方法はベンダーの工夫を引き出せるよう、余地を残しておきます。
ベンダー選定・見積もり比較
RFPを送ってから提案を評価するまでの期間と、比較する観点を、あらかじめ決めておきます。
- 提案内容：設計、体制、費用、日程を総合的に評価
- 候補企業：実績、評判、認定、公開事例の確認
- 選定後：選定理由の合意と、落選先へのフィードバック
依頼先は3〜5社程度とし、候補の選定では、既存取引と業界の評判に加え、クラウド認定やWebサイトの事例も参考にします。
質問を受け付ける期間は1〜2週間設け、各社へ公平に回答します。また、提案書と見積もりの締め切りは、2〜4週間程度が一般的です。
技術提案では、アーキテクチャ設計の妥当性と採用ツールの適切さ、リスク対応策を確認します。加えて、担当エンジニアのスキルや管理体制も比べます。
費用は、総額に加えて内訳の透明性と追加費用の可能性を見ます。日程は、実現可能性とマイルストーン設計で評価します。
書類選考で絞った2〜3社には、提案説明会を依頼します。対話を通じて、社風との相性や担当者の能力を把握できます。
契約・プロジェクト管理のポイント
契約と管理では、次の項目を事前に取り決めておきます。
- 契約条件：作業範囲、成果物、日程、支払い条件、変更管理、知的財産権、秘密保持
- データ管理：利用範囲、マスキング、返却・削除
- 進行管理：責任者、定例会、課題共有、受け入れ基準
追加要件の見積もり、承認、実装の流れが曖昧だと、後半で費用超過や納期遅延が生じることがあります。
開発やテストで使うデータ、本番データのマスキング、終了後の返却や削除は、具体的に定めておきます。個人情報保護の観点からも必要です。
発注者側では、意思決定を担うプロジェクトオーナーと、日常の管理を担うプロジェクトマネージャーを明確にします。週次の定例会や月次の進捗レビュー、課題管理票の共有で、日々の連絡を保ちます。受け入れテストの基準と方法も、事前に合意しておきます。
完了後の保守と引き継ぎ資料も、契約に含めておきます。資料には、アーキテクチャ図、パイプライン仕様書、運用手順書などがあります。
外注時の注意点とよくある失敗パターン
失敗の多くは、技術そのものより、プロセスや体制に起因します。そのため、要件定義とデータ品質の備えを中心に、事前の対策を整えておきます。
要件定義の不足による手戻り
要件が曖昧なまま構築を進めると、設計変更や再作業につながります。そのため、承認やレビューを重ねて、双方の認識をそろえておきます。
- 成果物を合意：双方の正式な承認を得てから進む
- 節目で確認：次の工程の前に、認識のずれを解消
- 小さくレビュー：要件の変化への早い対応
「とりあえずデータを集める」形で進めると、必要なデータや格納形式が曖昧なまま残り、再加工や再取り込みが大量に発生します。また、アクセス権限の設計が不明確なままだと、セキュリティレビューの後に大幅な設計変更が必要になることもあります。
要件定義に全体の20〜30%程度の時間を投じると、手戻りのリスクが下がります。要件定義書とデータソース一覧も、双方で承認します。
データフロー図やアーキテクチャの概念図も、成果物として合意しておきます。各フェーズの終了時にレビューを行い、次の工程に進む前に確認し直します。さらに、2週間単位のスプリントで成果物を確認するアジャイル方式なら、要件変更にも柔軟に対応し、手戻りを抑えられます。
データ品質問題への対処
品質の低いデータは分析や機械学習に使えず、データレイクの活用を妨げます。そのため、調査と仕組みづくりを構築と並行して進めます。
- 現状を調査：取り込み元データのプロファイリング
- 品質を検査：パイプラインでの検査とクレンジング
- 責任を明確化：オーナーとスチュワードの体制を整備
ソースデータに欠損値や重複があると、大量のクレンジング作業が発生します。型の不整合やコード体系の不統一も、手直しの対象になります。
構築と並行してデータプロファイリングを行い、問題のあるデータには、パイプライン内でのクレンジングルールを定めます。Great Expectationsやdbt testsなどで品質チェックを自動化すると、基準を満たさないデータが後工程に渡るのを防げます。
各データの品質に責任を持つ部門や担当者を、あらかじめ特定しておきます。アナリストやデータサイエンティストから品質についての意見を集める仕組みがあれば、問題を早く見つけて対処できます。
ベンダーの作業範囲には、品質管理の設計と実装を明記します。パイプラインの実装に加えて、継続的な維持と改善も求めます。
まとめ
外注と内製のバランスを考えたうえで、精度の高いRFPを使って複数社から提案を集め、総合的に評価して発注先を選びます。
要件定義に十分な時間を投じ、変更の進め方を明確にしておくと、手戻りのリスクを大幅に減らせます。データ品質の管理も契約の範囲に含めると、「データを集めたが使えない」という失敗を防ぎやすくなります。
発注先選びやRFP作成、見積もりの確認など、データレイク構築に関する相談に対応しています。初回相談は無料で受け付けておりますので、検討の際はriplaへお問い合わせください。
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会社紹介
株式会社riplaでは、お客様の事業・ユーザー・業務に最適化したオーダーメイド型システムを、構想策定・要件定義から開発・改善まで一気通貫で支援。事業会社でIT・DXを経験したプロフェッショナルによる高い要件定義力・システム設計力を活かし、事業成果の最大化に伴走します。
また、当社独自の開発テンプレート「Boxシリーズ」による標準機能の高速開発と、AI駆動開発の独自フレームワーク「GoDD」による独自機能のAI実装を組み合わせることで、低コスト・短期間で開発を実現いたします。
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株式会社ripla 代表取締役CEOとして、システムパッケージ活用、システム開発、データ分析、生成AI活用、SaaS開発、アプリ開発、EC構築など、幅広い領域で企業のDX推進と事業成長を支援している。事業会社でIT・DXを経験したプロフェッショナルが集う株式会社riplaにおいて、お客様の事業・ユーザー・業務に最適化したオーダーメイド型システムを構想策定・要件定義から開発・改善まで一気通貫で支援し、単なるシステム納品にとどまらず、クライアントと同じ目線で事業成果の最大化に向けた伴走支援を行う。早稲田大学卒業後、ラクスル株式会社、LINEヤフー株式会社にて事業開発やDX推進などに従事した後、株式会社riplaを創業。