Burnette Data Consulting
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代表が直接担当するデータ・AIコンサルティング

Snowflakeによるモダナイゼーション
とAI。
事業の優先課題から、
実際に動くシステムへ。

Brad Burnetteが直接お話を伺い、事業の優先課題を実務に即した技術上の判断につなげます。アーキテクチャ設計、管理・運用、エンジニアリングにわたる20年の経験をもとに、プリセールスや課題・要件の整理から、プロトタイプ、概念実証(POC)、開発・導入、引き継ぎまで、リーダーの皆様を支援します。

Brad Burnette、社長兼フィールドCTO
BRAD BURNETTE経験に裏打ちされた判断。
自ら実務に関わる。

社長兼フィールドCTO
アーキテクチャと専門組織の統括

20年アーキテクチャ設計、管理・運用、
エンジニアリング
Snowflake認定資格SnowPro Advanced Architect
SnowPro Specialty: Gen AI
Oracleの専門性アーキテクチャ設計、管理・運用、
性能エンジニアリング
全工程を一貫して支援プリセールス・課題把握 → プロトタイプ・POC
→ 設計・開発・導入・引き継ぎ

モダンデータスタックを幅広くカバーする認定資格。

認定資格を見る

「Bradは一貫して、高いプロ意識と技術者としての誠実さを示していました。一つひとつのプロジェクトに細部まで丁寧に取り組み、お客様にとって最善となる対応を、正確かつ丁寧に行っていました。」

Patrick Buell · Bradの元勤務先Hakkodaの共同創業者 · ElizaのChief Deployment OfficerBradのHakkodaでの仕事についての推薦文です。英語の推薦文からの翻訳です。 英語の原文を読む

主なプロジェクト実績

難しい課題に、
機能する解決策を。

これまでのコンサルティング業務での実績を紹介します。事業とケアの優先課題を、アーキテクチャ、信頼できるプラットフォーム、そして実行力のあるチームにつなげてきました。

医療サービス組織

1か月未満

一連の診療・ケアを把握する
実際に動く概念実証システム。

Hakkoda在籍時のプロジェクト

停滞していたユースケースを、稼働するパイプラインへ

ケアの履歴を、より明確に。
早期対応を支える基盤へ。

当初の課題
全米で、十分な支援が届きにくく、リスクを抱える10代の若者にサービスを提供する医療サービス組織が、データ全体から一連の診療・ケアのまとまり(エピソード・オブ・ケア)を特定する必要がありました。それまでに7者の外部委託先が取り組んでいましたが、このユースケースは未解決のままでした。
担当した役割
この概念実証では、アーキテクトとエンジニアの両方を一人で担う役割を任されました。主にCIOとの対話を通じて課題や要件の整理を主導し、部門責任者や開発・導入チームと連携しながら、事業上のニーズをソリューション、データ、プラットフォームのアーキテクチャに落とし込みました。そのうえで、パイプラインとエピソード・オブ・ケアの算定ロジックを実装しました。
実現した成果
概念実証として、エピソード・オブ・ケアの算定ができるパイプラインを1か月未満で構築・提供しました。予測分析と先を見据えたケアに向けたデータ基盤を整え、新たに生じるリスクの把握や若者への早期支援を目指す取り組みを支えました。

対象範囲は概念実証です。成果は稼働するデータ基盤であり、予測に基づくケアの効果は、その先に目指していたものです。

連邦政府の医療データプラットフォーム

大規模な基盤を設計する。
開発・導入を担えるチームへ。

Opera Solutions / ElectrifAIのプリンシパルアーキテクト兼チームリードとして、全米の多くの人々を対象とする連邦政府の医療データプラットフォームのアーキテクチャを策定し、開発・導入を主導しました。同時に、20人を超えるシニア技術者の育成とマネジメントを担当しました。

20+シニア技術者の
育成・マネジメント
数百TB医療プラットフォームでの
月間処理量

オンプレミスからAWSへの移行では、AWS Snowballを用いて、機密性の高い個人識別情報・保護対象医療情報(PII/PHI)を移行しました。クラウドアーキテクチャ、セキュリティ、性能エンジニアリングに加え、安定した運用を担うチームの育成を一体として進めた取り組みです。

ORACLEの性能改善とプラットフォーム設計

毎日の処理時間枠に収める。
復旧の余裕も確保する。

重要なOracleの処理サイクルに36時間近くかかっており、業務上は余裕を持って24時間以内に収める必要がありました。性能改善の対象は、数百のストアドプロシージャ、Oracle Exadata、AWS RDSに及びました。

性能を妨げていた要因に対応する設計判断によって、新たな実装を最小限に抑えながらボトルネックを解消しました。処理時間を日次の上限より短くするとともに、可用性、耐障害性、復旧性、コストを改善しました。

36時間近く改善前の処理時間
24時間未満日次処理の要件を達成

安定した運用時間枠と、より経済的なプラットフォームを実現し、障害発生時に復旧できる余裕を確保しました。

前進を支える4つのサービス

必要な判断から始める。
取り組む範囲を定める。

AI活用の要請、レガシープラットフォームの課題、開発・導入チームの方向づけなど、ご相談の出発点はさまざまです。まずはお客様の制約条件と、前進に必要な判断を整理し、そのうえで取り組む内容を定めます。

01 / 方針策定

次の判断を、
より明確に。

何に投資し、何を先送りし、何を技術検証すべきかを明確にします。経営の優先課題をアーキテクチャ上の判断と、エンジニアリングチームが実行できるロードマップへと具体化します。

初期支援の成果物
  • 現状評価と事業の優先課題の整理
  • 目標アーキテクチャとトレードオフの明確化
  • 実施順序を示したロードマップ、責任分担、開発・導入の範囲
ロードマップについて相談する

02 / モダナイゼーション

より良いプラットフォームへ。
目的と手順を明確にした移行を。

移行の規模を広げる前に、代表的なワークロードを使って、移行やモダナイゼーションの進め方を見極めます。既存の業務ロジックをSnowflakeのアーキテクチャにつなぎ、検証と本番切り替えの方針を明確にします。

初期支援の成果物
  • 移行元と依存関係の評価
  • 段階的な移行、データ照合、本番切り替えの計画
  • Snowflakeのアーキテクチャ、性能、ガバナンス
モダナイゼーションについて相談する

03 / AIの実装・活用

AIで実現したいことを、
役立つ業務の仕組みへ。

対象のワークフローがAIへの投資に適しているかを見極めます。合意したプロトタイプを構築して挙動を評価し、本番導入に必要な条件を明らかにします。

初期支援の成果物
  • ユースケース選定、データとアクセス権の確認、プロトタイプ
  • 評価用の事例と今後の進め方の提言
  • 本番運用の要件、サポート、責任分担の計画
AIの取り組みについて相談する

04 / 技術リーダーシップ

チームに方向性を示す。
取り組みを着実に進める。

経営層とエンジニアが共有できる実行計画を作ります。技術的な方向性を定め、依存関係やリスクを明らかにし、意思決定、レビュー、責任分担を明確にします。

初期支援の成果物
  • 開発・導入の方向づけとアーキテクチャ上の判断
  • 技術レビュー、標準策定、メンタリング
  • 経営層とのコミュニケーションと運用引き継ぎ
プロジェクトの技術統括について相談する

最初の一歩を明確に

論点を絞って話し合う。
支援内容を具体化する。

  1. 状況を共有する。目標、現在の環境、制約条件、進行を妨げている未決事項を確認します。
  2. 取り組む内容に合意する。範囲、成果物、必要なアクセス、責任分担、時期、受け入れ基準を定めます。
  3. 次の一手を明確にする。意思決定資料、検証済みのパターン、評価済みのプロトタイプ、実行計画など、合意した支援内容に応じた成果物をお渡しします。
現在の状況を相談する

日々使い込み、エンジニアリングに活かす。

エンジニアリングに、
AIを組み込む。

Snowflakeのアーキテクチャ設計、エンジニアリング、調査、コーディング、デバッグ、プロジェクト文書の作成に、ChatGPT Pro、Claude Pro、Gemini Proを毎日幅広く活用しています。また、これらのツールを実務のワークフローにつなぐMCPサーバー、再利用可能なスキル、プラグインも開発しています。

ChatGPT ProClaude ProGemini Pro

ツールをつなぐ

MCPサーバーと
各種連携

AIアシスタントを実務のエンジニアリング機能やワークフローにつなぐ、Model Context Protocolのサーバーとツールを開発します。

実践手法を再利用可能にする

スキル、プラグイン、
再現可能なワークフロー

実績のある手法を組み込んだClaudeやChatGPTのスキル、指示、プラグインを作成し、複雑なタスクでも一貫した進め方を支えます。

利用体験を形にする

対話によるデータ活用と
AIの実装・活用

Snowflake Cortex、Cortex Analyst、セマンティックモデル、Streamlit、音声によるワークフローを組み合わせ、業務利用者向けの価値実証を行います。

SNOWFLAKEのAI・機械学習

AIを活用したエンジニアリングから、
企業向けAIアプリケーションへ。

ユースケースを具体化し、プラットフォームの機能を選定したうえで、開発、評価、運用の進め方を定めます。

01

AIを活用したエンジニアリング

Snowflake CoCo(Cortex Code)を、SQL・Pythonの開発、データ探索、パイプラインの構築、エージェントのワークフローに活用します。

02

分析とエージェント

Cortex Agents、Cortex Analyst、セマンティックビューにより、業務上の問いを、定義された指標や企業データにつなげます。業務利用者向けのエージェント体験にはSnowflake CoWorkを活用します。

03

検索と根拠に基づく回答

Cortex Searchによる企業内検索と検索拡張生成(RAG)で、AIの回答を関連する業務コンテンツに結びつけます。

04

文書の理解・情報抽出

AI_PARSE_DOCUMENTとAI_EXTRACTを用いたCortex AIの文書処理により、文書内のテキスト、レイアウト、表を、活用できる構造化データに変換します。

05

データパイプラインでのAI活用

SQLとPythonからCortex AI Functionsを利用し、データパイプライン内で分類、抽出、要約、埋め込み生成などの言語処理を行います。

06

機械学習と特徴量

Snowflake ML、Feature Store、Model Registry、ML Jobsを活用し、再利用できる特徴量の整備からモデルの開発・デプロイまでを支えます。

07

アプリケーション・評価・運用

Streamlit in SnowflakeとSnowpark Container Servicesでアプリケーションを構築し、AI Observability、評価、アクセス制御、ガードレール、コスト管理を開発・導入計画に組み込みます。

AI実践の一例

業務の問いを、
データで答える仕組みへ。

Snowflakeの価値実証では、セマンティックモデル、Cortex Analyst、Streamlit、音声によるワークフローを組み合わせ、業務利用者がデータに対して質問できる仕組みを構築してきました。

価値実証での経験です。本番運用への適合性は別途評価します。

  1. 01問いかける

    自然言語や音声で質問します。

  2. 02つなぐ

    セマンティックモデルを通じて、業務上の意味と結びつけます。

  3. 03回答する

    アプリケーション内でSQLまたはレポートによる回答を返します。

  4. 04評価する

    利用を広げる前に、代表的な質問と結果を検証します。

大切にしている基準

課題を定義し、結果を確認する。
別のチームが理解し、活用できる成果を残す。

アーキテクチャとエンジニアリングの統括

技術リーダーシップ
実装まで、
一貫して支える。

事業の優先課題、投資、リスク、成果を軸に、経営層と対話します。技術的に複雑な課題をわかりやすい選択肢と提案に整理し、リーダーの皆様が主体的に、自信を持って判断できるよう支援します。その判断に沿ってチームの方向性をそろえ、実行につなげます。

経営とビジネスを踏まえた判断

プリセールスでの課題把握、経営層向けプレゼンテーション、プロトタイプ・概念実証、ソリューションのトレードオフ、スコープ、人員計画、見積もり、作業範囲記述書(SOW)。

アーキテクチャと専門組織の方針策定

ソリューション、データ、プラットフォームのアーキテクチャ、エンジニアリング標準、再利用可能な資産、技術レビュー。目の前の課題を解決しながら、依存関係、運用リスク、将来の拡大も見据えます。

実装と責任ある遂行

自ら手を動かすエンジニアリング、開発・導入時の難題への対応、検証、運用文書の整備、知識の引き継ぎ。

目指す姿を定め、意思決定を主導するのは、お客様のリーダーです。私は、判断に必要な情報や選択肢を明確にし、次に必要となることを見据えながら、組織の実行力を育てる役割を担います。

人を育て、専門組織を築く。

一人ひとりが、自らリードできるように。
一人ひとりの貢献が伝わるように。

成果を出す過程が、エンジニアやアーキテクトの成長にもつながることを大切にしています。成長する力と意欲を持つ人が、重要な役割と責任を担い、判断力を磨き、自分の力でリーダーとして活躍できるよう支援します。

  • 機会をつくる。コーチングや、成長につながる挑戦的な仕事、自らリードする機会を通じて支えます。私のやり方にとらわれず、より良い方法や自分なりのアイデアを仕事に取り入れられるよう後押しします。
  • 本人の活躍を後押しする。貢献を経営層に伝え、きちんと評価されるよう働きかけます。業績評価や昇進の検討の場でも、本人の実績が認められ、次の機会につながるよう後押しします。
  • 功績を分かち合う。成果を生んだ人が、その貢献を認められるようにします。方向性と結果に対する私自身の責任は果たしながら、これからのリーダーが「自分たちで成し遂げた」と実感できるよう支えます。

「彼は、お客様との関係を築けるプロジェクトで、特に力を発揮していました。率直でオープンなコミュニケーションと、一貫して誠実に責任を持って対応する姿勢が、そうした場面で最も大きな貢献につながっていました。」

Patrick Buell · Bradの元勤務先Hakkodaの共同創業者 · ElizaのChief Deployment OfficerBradのHakkodaでの仕事についての推薦文です。英語の推薦文からの翻訳です。 英語の原文を読む

最初から最後までつながるプロジェクト遂行

最初の対話から、
組織に根づく実行力まで。

最初のプリセールスの対話から、事業目標と技術選択を結びつけます。プロトタイプや概念実証で前提を検証し、アーキテクチャを具体化したうえで、開発・導入、運用責任の確立、引き継ぎまで一貫して進めます。

  1. 01

    課題把握・適合性確認

    事業の取り組み、関係者、システム、成功の条件を理解します。期待する価値、制約条件、必要な判断を踏まえ、プリセールス段階の提言をまとめます。

    得られるもの

    共通認識となった優先課題と
    成功基準

  2. 02

    試作・意思決定

    判断の根拠が必要なときは、対象を絞ったプロトタイプや概念実証を活用します。選択肢を評価し、範囲、実施順序、責任分担、トレードオフを明確にします。

    得られるもの

    検証済みの方向性と
    実行可能な開発・導入計画

  3. 03

    設計

    ソリューション、プラットフォーム、連携、データモデル、セキュリティを設計します。拡張、依存関係、復旧、運用コストが遂行の障害になる前に、設計に織り込みます。

    得られるもの

    目標アーキテクチャと
    実装パターン

  4. 04

    開発・導入

    チームを率い、成果物をレビューし、難しい課題を解決しながら、エンジニアと一緒に実装にも取り組みます。

    得られるもの

    稼働するソリューションと
    検証済みの成果

  5. 05

    自走への支援

    判断内容を文書化して知識を引き継ぎ、チームがシステムを運用し、発展させていけるようにします。

    得られるもの

    運用の責任体制と
    実行力を備えたチーム

実装まで活きる経験

実務を通じて培った、
専門性の深さ。

Oracle、Snowflake、クラウドモダナイゼーション、医療データの分野で、アーキテクト、管理・運用担当者、エンジニアとして20年の経験を積んできました。優れたリーダー、AI実践者、アーキテクト、エンジニアから学ぶ機会に恵まれました。そうした方々から寄せられた信頼や、仕事に向き合う姿勢、助言が、私の仕事の進め方を形づくってきました。いただいた学びを、今度は次の人へつないでいきたいと考えています。

職務経歴を見る
2025–2026

Data Ideology

プリンシパルアーキテクト兼Snowflakeプラクティスリード

Snowflakeのアーキテクチャ、AI戦略、プリセールスの助言、プラクティス標準、開発を効率化する資産、人員配置、作業範囲記述書(SOW)を担当。

2024–2025

Cleartelligence

データマネジメントプラクティスのテクニカルリード

アーキテクチャ、モデリング、AI導入、開発・導入計画、エンジニアリング標準、シニア技術者へのメンタリングを担当。

2022–2024

Hakkoda

リードソリューション・データアーキテクト/リードエンジニア

Snowflakeモダナイゼーション、自ら手を動かす実装、エンジニアリングチームの統括、顧客向けの開発・導入を担当。

2015–2022

Opera Solutions / ElectrifAI

プリンシパルアーキテクト兼チームリード

連邦政府の医療分野のアーキテクチャ、大規模データエンジニアリング、プラットフォーム運用、技術チームの育成を担当。

キャリアの基礎を築いた勤務先:Airpoints / Perks.com · Hewlett-Packard Enterprise Services · Crews & Associates

SNOWFLAKEの専門性

アーキテクチャの専門知識。
生成AIを活用する力。

プラットフォームの実務経験とAI開発の実践に、認定資格による裏づけも備えています。

技術スタック全体にわたる実務経験

Snowflake · Oracle · PL/SQL · Exadata · AWS RDS · Cortex · Streamlit · dbt · Coalesce · Matillion · Fivetran · Airflow · Shipyard · AWS · Azure · SQL · Git & CI/CD

その他の取得資格

SnowPro Core、AWS Cloud Practitioner、Developer Associate、Solutions Architect Associate、およびdbt、Coalesce、Fivetran、OCIの認定資格。

仕事を支える、人となり

Brad Burnette

社長兼フィールドCTOアーキテクチャと専門組織の統括

経営の重点施策を、事業の実情に即したソリューションを実現するための技術判断につなげます。Burnette Data Consultingを通じて、課題・要件の把握、戦略立案、ソリューション設計、アーキテクチャ、データモデリング、エンジニアリング、分析、AI、ガバナンス、コンプライアンスにわたってチームを率い、その技術力を育てます。経営層との最初の対話から開発・導入まで一貫して関われる専門性を活かし、戦略に沿う技術ソリューションの実現と、競争優位の構築を支援します。

理学士(応用数学)
セントラル・アーカンソー大学

職務経歴を詳しく見る

家族、言葉、人とのつながり

家族の一員として。
世界への視野を広げながら。

家族は私の暮らしの中心です。毎年7月に日本人の高校生を交換留学生として自宅に迎え、翌年6月までの1学年間を一緒に過ごします。到着のずっと前からやり取りを重ねてお互いを知り、どの生徒も家族の一員になっていきます。

日々の暮らしや旅行を共にし、自分の子どもにも望むのと同じように、思いやりを持って接し、励まし、家族の一員として安心して過ごせるようにしています。留学生を迎えることは、私にとってとても大切な家族の暮らしの一部です。今では、それがない生活は想像できません。

迎え入れる留学生をよりよく支えたいと思い、日本語を学び始めました。今もレッスンを続けています。2025年には中国語(マンダリン)も学び始めました。相手の言葉を学ぶことも、「自分を理解してくれている」「ここで安心して過ごせる」と感じてもらうための一つの方法だと思っています。

私は以前から、彼の人との接し方を高く評価しています。相手に「話をきちんと聞いてもらえている、大切にされている」と感じてもらえる人であり、考えを明確かつ簡潔に伝えることにも長けています。

Bradは、信頼でき、誠実で良識ある人だと知っています。どのようなチームや組織にとっても力になれる人として、自信を持って推薦します。

Mark C. Moore · 人柄についての推薦英語の推薦文からの翻訳です。 英語の原文を読む

技術的な視点

実践に活かす、
エンジニアリングの判断力。

Data Ideologyで公開された、Brad Burnetteによる技術記事を紹介します。

「彼は、仕事に真摯に取り組む姿勢と誠実さに加え、複雑な技術環境にも円滑に対応する力を備えています。どのような組織にとっても、貴重な人材となるでしょう。」

Patrick Buell · Bradの元勤務先Hakkodaの共同創業者 · ElizaのChief Deployment OfficerBradのHakkodaでの仕事についての推薦文です。英語の推薦文からの翻訳です。 英語の原文を読む

まずは、事業のことから

難しい課題こそ、ご相談ください。
優先課題を、事業の成果へつなげましょう。

実現したい事業成果と、その妨げとなっている制約をお聞かせください。重要なトレードオフを整理して判断を支え、経営層と開発・導入チームの方向性をそろえ、課題の把握から実装までを主導します。実行力の強化、リスクの低減、事業を前に進める技術の実現を目指し、進展を測れる形で取り組みます。

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BRAD BURNETTE

社長兼フィールドCTO
アーキテクチャと専門組織の統括
アトランタ都市圏
リモートでの協業

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