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データ活用総合支援サービス

散在データの整理から可視化・活用定着まで、データドリブン推進を総合支援します。

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サービス概要

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
こんなお悩みはありませんか？

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！

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
01
経営意思決定の迅速化
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業務効率化
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組織ビジョンの統一化

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！

20年以上の受託開発実績
  • お客様固有の要件をカスタマイズ開発可能
10年以上のAWSサービス活用実績
  • 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

aws PARTNER

データ分析基盤構築例

データ分析基盤構築例
  1. 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
  2. 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
  3. 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
  4. 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
  5. 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)

事例1：住宅設備総合商社様

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)

事例2：医療機器総合商社

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)

事例3：工事機械商社

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。

お見積りのご依頼、構築のご相談など、大小問わずお気軽にご相談ください。
AWSを熟知した弊社スタッフがお応えします。

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