非構造化データの価値を引き出す
最近の組織は、接続されたデバイス、アプリ、トランザクション、その他のソース（ビデオ、オーディオ、テキスト、画像）から大量のデータを保存しています。
しかしながら、このデータのほとんどはおそらく複数のサイロ化されたリポジトリにそのまま放置されており、データに基づく意思決定を行う企業の能力が大幅に制限されています。市場動向、顧客のニーズ・行動、ビジネス運営、リスクなどの重要な洞察をほとんど把握していないため、データ分析を強化した競合他社に対して競争上の不利な立場にあります。
ビッグデータ・ソリューションは、これらの制限を克服し、最先端の機能を活用して新たな競争上の優位性とイノベーションを構築するのに役立ちます。
大手データおよび分析コンサルティング会社の 1 つである Trianz は、隠れたパターンや新しい相関関係を特定し、市場動向を明らかにすることで、企業がデータを意思決定に役立てる支援を専門としています。
ビッグデータをお届けするために私たちが取り組んでいること
当社では、組織内を毎日流れる生の情報からリアルタイムの洞察を引き出すために、5 つのフェーズにまたがる 8 段階のプロセスを採用しています。
著作権 © 2024 Trianz
ビッグデータ分析プロセス
著作権 © 2022 Trianz
当社のビッグデータ分析コンサルティングの専門家とデータ・サイエンティストは、実績のあるフレームワーク、テクノロジー、ツール、プロセスを使用して、顧客の組織をデータ主導の企業へと変革します。
発見から高度な分析とデータサイエンスへ
ビッグデータ戦略策定における評価とロードマップ
ビッグデータ分析ラボで概念実証（POC）を設計および実行する
製品の評価と意思決定をサポート
パイロットの制作と管理
ビッグデータの価値を最大限に引き出すための「3つのV」をマスターする: 量、速度、多様性
- ビッグデータアーキテクトによるシステム設計
- Cloudera、Hortonworks、その他のHadoopディストリビューションのインストールと設定
- Hive、Sqoop、Pig、Spark を使用したデータ処理
- Java、Python、Scalaを使用した開発
- Amazon Web Services (AWS) および Microsoft Azure クラウド環境との統合
- MongoDB、HBase による NoSQL 処理
- Redshift、Vertica、Teradata を使用したリレーショナル分析
- Spark、R、Python による分析
- Tableau、Datameer、Qlikview などを使用した視覚化と分析
当社のビッグデータ機能
弊社の深い業界専門知識により、顧客があらゆるビジネス機能において新たな俊敏性を発揮できるよう支援できます。当社のサービスは以下のようです。
ビジネスサービス
- ビジネスケースの開発を伴う戦略ロードマップ
- ユースケースの視点
- 高度な分析のユースケース
- データサイエンス
- 高度な分析とデータサイエンス
建築サービス
- 技術評価と選択
- ビッグデータ移行
- Trianz リファレンス・アーキテクチャ
- ソリューション・アーキテクチャの最適化
- ソリューション・アーキテクチャの調整と最適化
ビジネスへの影響・変革の成果
ビッグデータ分析を適切に使用すれば、データに基づく意思決定を促進できるだけでなく、非常に短期間でビジネスに付加価値をもたらす方法で従業員を支援することもできます。これらの改善には次のようなものがあります。
- 主要な顧客指標に応じた顧客サービスの向上
- 見逃してしまう可能性のある新たな収益機会
- 証拠に基づくアプローチを活用したより効果的なマーケティング
- これまでの慣行の改善に基づく、より効率的な運用
- 後発のライバルに対する競争上の優位性
組織は、ビッグデータ分析を使用して収集された証拠に基づいて、方向転換、再焦点化、さらには新規ビジネスの創出を検討できます。多くの場合、分析アプローチから発見された情報は長い間存在ししていましたと言っても良いです。
これまで見逃されていたつながりや関係性を明らかにするには、ビッグデータの専門知識が必要になります。
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