データ分析を行う際に
こんなお悩みはありませんか？
- 社内にデータが散在し、集計・加工に手間がかかっている
- 大量のデータが扱えず困っている
- リアルタイムな情報共有ができない
- データだけの資料で現状がわかりづらい
- 情報セキュリティが心配
お客様の現環境を維持しながら、段階的に進めることで、
データを効率的に収集・蓄積・可視化します！
課題解決
- 社内に散在するデータを手作業なしで自動収集・蓄積し、リアルタイムな可視化・共有化が可能
- データの増減に応じた、柔軟かつ迅速なDB、ストレージのスケーリングが可能
- BI（Amazon QuickSight） でデータをわかりやすくビジュアル化
- AWSが持つ強固なセキュリティサービス活用により機密情報を保護
長年の実績・経験値を活かした最適な分析環境をご提案します！
- お客様固有の要件をカスタマイズ開発可能
- 機械学習、AI、セキュリティサービスなどを組み合わせてご提案
基盤構築の核となる
2つのAWSサービスデリバリープログラム認定を取得
DWH：Amazon Redshift
BI：Amazon QuickSight
AWSアドバンストティアサービスパートナー
データ分析基盤構築例
- AWS Glue（ETLサービス） を用いてソースDBと直接接続し、DWHにデータ連携を行う
- ①の類似パターンとして、データレイク 「Amazon Simple Storage Service（Amazon S3）」 を介してのデータ連携も可能
- データレイク（Amazon S3）に保管したデータを Amazon Redshift の機能（Amazon Redshift spectrum）を用いて直接ロードすることも可能
- 分析基盤として Amazon QuickSight を用いる場合には、DWHとの接続のみならず、Amazon S3への直接参照等も可能
- CloudWatch、CloudTrail、GuardDuty によるセキュリティ対策を実施
導入事例
事例1：住宅設備総合商社様
(従業員：2,000〜2,500名、取り扱い商材1万点以上)
既にAWS上に存在する複数システムのサーバー内のデータベースから ETLジョブ（AWS Glue） を用いて DWH（Amazon Redshift） にデータを連携。
これを基に Amazon QuickSight でデータの可視化を実施。
DWH構築・データ移行からAmazon QuickSightでの可視化までオールインワンでお任せいただいた。
データセット作成時に加工を行うことで、複数テーブルを参照する複雑な分析にも対応。
需要予測等のAI活用も視野に、継続してブラッシュアップを続けている。
導入目的
- 各店舗におけるお客様の購買パターンを知り、効率的な販促につなげることで売上を向上させたい。
- 自社でかかえる在庫の圧縮（余剰在庫、不動在庫の削減）をしたい。
- データを横断的に活用することで、データドリブンな意思決定を実現したい。
導入効果
- データを横断的に利用できるようになり、データ管理の手間が削減できた。
- 脱Excelを実現できた為、Excelで表現できなかったような高度な分析も実現可能となった。
- データに基づいた在庫管理を実現することで在庫圧縮に成功した。
- 各担当者が日常的にデータを見る癖がつき、データドリブンな意思決定ができるようになった。
事例2：医療機器総合商社
(従業員数：600〜800名、全社員のうち8割が営業である営業会社)
オンプレミス環境に存在するパッケージ製品のデータベースから ETLジョブ（AWS Glue） を用いて DWH（Amazon Redshift） にデータを連携。
これを基に Amazon QuickSight でデータの可視化を実施。
DWH構築・データ移行からAmazon QuickSightでの可視化までオールインワンでお任せいただいた。
パッケージ製品に入力されていない情報については、S3→Amazon Redshift（Spectrum）を経由してパッケージ製品の情報と結合してデータセット化。AWSならではの柔軟性をフル活用している。
導入目的
- 営業担当者が属人的に管理しているExcelを減らすことでデータの正確性を担保したい。
- 今後さらに増加していくデータ量に耐えうる基盤を構築したい。
- クラウド型のBIツールを選定することで今後のデータを活用のしやすさを追求したい。
導入効果
- 属人化していたExcel管理から脱却。正確かつリアルタイムなデータを利用が可能になった。
- データを横断的に利用できるようになり、データ管理の手間を削減できた。
- これまでExcel管理では実現ができなかった高度な分析も実現可能となった。
- 各担当者が日常的にデータを見る癖がつき、データドリブンな意思決定ができるようになった。
事例3：専門商社
(従業員数：約100名、全社員のうち8割が営業である営業会社)
既にAWS上に存在するシステムのデータベースを直接参照し、Amazon QuickSight でデータの可視化を実施。
既存資源からそのまま可視化を行うことで、初期構築コストを軽減。
販売システム管理画面に QuickSightダッシュボード を埋め込み、参照効率をアップさせている。
他事例同様、データセット作成時に加工を行うことで、複数テーブルを参照する複雑な分析にも対応。
ブラッシュアップを継続し、動向分析だけでなく、業務効率向上の為の分析作成にも取り組んでいる。
導入目的
- 各業務におけるExcel業務を減らすことでデータの正確性を担保し、業務を効率化したい。
- データの見える化を実現し、いつでもどこでも各担当者がデータに基づく意思決定ができる環境を用意し、データ活用を促進したい。
導入効果
- Excel管理を減らすことに成功した結果、各業務の正確性が向上し、業務も効率化することができた。
- 各担当者が日常的にデータを見る癖がつき、データドリブンな意思決定ができるようになった。
