当社では、データ活用のためのクラウドデータ分析基盤/CDP/DMP構築支援を行なっています。データ分析基盤の構築は、データを活用して課題解決に役立てていくための第一歩目となります。
データ分析基盤とは、以下の4つの要素が合わさったものです。
近年企業が抱えるデータの量は急速に増えています。
一方で、サービスやテクノロジーの成長・変化に従来のデータ分析基盤では対応できないため、データの管理・活用に手が付けられていない状態になっていることも多いものです。
私たちは組織のデータ管理とデータ活用の課題を解決できるプロフェッショナルファームです。以下のような悩みを抱えるお客様は、ぜひ私たちまでご相談ください。
- 顧客情報のデータが全く活用できていない
- データが各システムに留まっており統合されていないため、分析に必要なデータを取り出せる状態にない
- データが散在しており、必要なデータがどこにあるかわからない
- データを活用できている社員はごくわずか
- データ分析の専門家や専門部署が社内にない、あってもうまく機能していない
- 会社全体の数字の見える化が出来ていない
- 事業部ごとにツールの使い方がバラバラで活用方法も共有されていない
- それぞれの部署でデータを管理するシステムがバラバラ
- 紙印刷のレポートを見ているため、見ている数字やデータに即時性がない
- 経営層向けのレポートやデータ分析においてExcelでの手打ちやデータ加工に多くの工数がかかっている
提供するクラウドデータ分析基盤構築支援
様々な業務やシステム、プラットフォームと複雑に絡みあうクラウドデータ分析基盤/CDP/DMPは、既存のシステムや状態、ビジネス特性に合わせた構築が不可欠です。データビズラボではお客様の状況をプロフェッショナルがさまざまな観点で精緻にレビュー・把握し、最適ないくつかのパターンをご提示します。
3ステップで実装から運用までご支援
お客様が抱えていらっしゃる課題を解決し、クラウドデータ分析基盤構築後の導入や運用までをお手伝いいたします。
第1ステップ:要件定義
課題のヒアリング
- データベースを一元化したい
- レガシーシステム問題を解決したい
- 外部システムとの連携性が低い
- データがどこにあるかわからない
- データが多すぎて処理しきれない
第2ステップ:実装
適切なクラウドデータ分析基盤の選択
- Amazon Web Services(AWS)
- Snowflake
- Google Cloud Platform
- Microsoft Azure
- Treasure Data
データ分析基盤を構築
- 既存データの新システムへの移行
- ダッシュボード
- 外部システムとの連携
第3ステップ:運用
データ分析の社内推進
- ツール導入研修
- データ分析研修
- レビュー研修
- 社内ワークショップ
分析基盤のアップグレード
- 新しいツールとの連携
- 作業の自動化・効率化
- 目的に応じたカスタマイズ
当社の公開できる実績はこちらです。非公開案件もありますので詳細はお尋ねください。
構築をご支援しているプラットフォーム
- Google Cloud Platform
- AWS
- Azure
- Snowflake
- Treasure Data
クラウドデータ分析基盤を構築しないリスクとは?
クラウドデータ分析基盤構築を、ビジネス視点を理解したプロフェッショナルが行うことで、以下のようなリスクを回避することが可能です。
1.生産性と収益力の低下
良いデータ分析基盤は手入力データや複数マスタからコピペ生成データをなくし、ヒューマンエラーを防止します。一つの会社で多くの人が同じレポートを手作りすることをなくします。
2.競争力の低下
今後増え続けていくデータ量へ適応し、データをすぐに見て理解し即座にアクションを取れる環境をつくることは競争力の維持に直結します。自社にフィットしたクラウドデータ分析基盤であれば、マーケティングへの活用もスムーズで、機会損失を防止します。
3.セキュリティの低下
平仄の合ったクラウドデータ分析基盤は、データを一元管理しデータガバナンスを強化することが可能です。データが散在している状態では、近年ますます重要度を増すセキュリティの課題にスピーディに対応できません。
参考:当社オウンドメディア『データプラットフォームとは?導入に向けて組織が知るべき基礎知識』
クラウドデータ分析基盤/CDP/DMP構築のよくある質問と回答
クラウドデータ分析基盤/CDP/DMPについて、特に多いご質問とご回答を以下にご紹介いたします。他にご不明な点などあれば、問い合わせメールフォームにてお尋ねください。
- データ構造
- データ粒度
- パフォーマンス(レスポンス)
- データ統合の必要性
- データ加工の必要性
- 行いたいことや要件が変わることが多い
- そもそも変化を前提に企画・設計する方が便益が大きい
- 集めるデータは将来どんどん増えていく