分析基盤構築

実績豊富なプロ人材によるデータ分析基盤構築サービス。システム開発からデータ活用支援、ソリューション導入などお気軽にご相談ください。

データ分析基盤構築にお悩みではありませんか

データ活用の進め方に困っている
データ利活用するための組織や体制を整えたい
セキュリティ対策が甘い
社内にデータが散在している
貯まっているデータを活用できていない
ビジネスの課題発見がうまくいっていない

エッジワークなら実績あるプロ人材がチームに参加して、お客様のニーズにあわせたデータ分析基盤構築を実現します。

データ分析基盤構築の支援内容

企画・構想

誰が、どこで、どんなデータを管理しているかの事前調査を行い、データ利活用の現状やデータを活用している上での悩みやニーズ、理想とするべき状態の洗い出しをします。

設計・開発

実際にデータを活用する環境下で必要な要件を定義し、その定義に沿って実務での検証やオペレーションの確認をしながらシステム開発を行います。

運用・保守

開発したシステムなどを稼働させるためには多くの継続的なデータが必要なため、データの量や質に対する評価をシステムの運用保守と同時進行で行います。

データ分析基盤構築について

データ収集: 例えば物流施設に設置したセンサーで気象情報や交通情報を取得するなど、あらゆる情報源からデータを取集します。

データ蓄積: 取得したデータを自動で蓄積して、保管できるような仕組みを作成します。また、組織全体で横断的にデータを抽出できるように整理を行います。

データ加工: 蓄積された生データを分析しやすいように加工し、保管された加工データを、売上分析や顧客行動の分析といった具体的な目的や用途に沿って抽出します。

データ分析・可視化: 抽出した加工データを経営者などが意思決定をしやすいようにチャートやグラフによる可視化をし、分析します。また、AIの機械学習に活用をします。

データ分析・可視化: 分析した結果をもとに新たな仮説立案や経営計画の作成などを行います。また、AI開発にデータサイエンティストが活用をするなどします。

データ分析基盤構築の要素

データレイク

加工されていない生のデータを保管する場所を指します。さまざまな形式のデータを保管でき、分析の際に生データが必要になった際の取得元という役割を担います。

データウェアハウス

データを整列された状態で保管する場所を指します。データレイクに保存された生データを分析のため抽出・加工処理を行う前段階として、整理し、特定のデータを抽出しやすくする役割があります。

データマート

データウェアハウスのデータから特定の目的に基づいて必要なものを分析しやすいかたちに抽出・加工を行い、保管する場所を指します。

様々な業界に対応

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