外部パートナーごと・システムごとにサイロ化したユーザーデータを、systemN ™を活用することで一つの基盤に統合。同時に、より高度なマーケティング施策をクライアントに提案するためDMP(Data Management Platform)のスクラッチ開発を並行して支援しました

汎用データエンジニアリングサービスであるsystemN ™を活用することで、月間数百億のトランザクションを難なく処理しながら、インフラ領域のコスト最適化をも実現しています。

数百拠点それぞれに設置されたデバイス情報を集約し、ハードウェアの状態分析・最適なデバイス使用回数の提案・交換推奨時期の予測を行いました。また、同時にこれらの情報を可視化するWebダッシュボードを構築しました。

systemN ™のデータ収集・集計基盤を活用することで、データ収集構造のリニアな立ち上げとスケーラビリティの両立を可能にしています。

デジタルメディアの主力広告商品の一つとして、ユーザー属性を用いたターゲティングメニューがあります。一般的に広告反応率も高く人気の商品ですが、組み合わせ等を加味すると、その在庫管理は非常に複雑になります。

本プロジェクトでは、顧客企業の様々なデータとsystemN ™の機械学習モジュールを活用することで、乖離率は安定して数%未満という高精度の在庫数値予測を実現しています。

また、受注データを並行して更新し、在庫をリアルタイムに変動させることで、販売機会の損失や過受注を未然に防いでいます。

不動産事業を展開する企業様向けに、基幹システムやその他サービス上に点在している受発注履歴や顧客情報などのデータを分析用のDWH(データウェアハウス)に集約。担当者がBIツール上からGUIで分析を実現できる環境を設計・構築しました。

本環境の構築にあたり、ツール選定や設定支援のみならず、分析要件の詳細をヒアリングしデータマートを設計・構築する工程も含めた総合的な支援をいたしました。

分析基盤の刷新により、基幹システムDBやBIツール等のスペックに依存する集計パフォーマンスの課題が解消され、分析・運用工数の削減も同時に実現しました。