企業でデータ活用が進まない背景には、さまざまな原因があります。これらの障害を克服するためには、人材育成、適切なインフラの整備とツールの導入、データの管理と統合の改善、組織文化の変革、経営層の理解とサポートの確保、そしてデータガバナンスの強化が必要です。
【人材の不足】
専門知識の欠如: データサイエンスやデータ分析の専門知識を持つ人材がいない。
トレーニングの不足: データ活用スキルを習得するためのトレーニングや社内教育がない。
【技術的な問題】
インフラの不足: データの保存、処理、分析を行うための適切なインフラが整備されていない。欲しいデータがどこに保管されているのかがわからない。誰から貰えばよいのかもわからない。
ツールの未整備: データ分析ソフトやデータ編集ツールが揃っていない。どのようなツールを選べばよいのかもわからない。
【データ品質と統合の問題】
データのサイロ化: データが部門ごとに分散していて、統合が難しい。他部門がどのようなデータを持っているかを知らない、知っていても部門が違うのでアクセスできない。
データ品質の問題: データが不完全であったり、エラーが含まれていたり、信頼性に欠ける。
【データガバナンスの課題】
データのセキュリティとプライバシー: データの管理とセキュリティに関する懸念がある。
法規制の遵守: データ利用に関する法規制やコンプライアンスの遵守が求められる。
ライトウェルには20年以上に渡るインフラ基盤構築とデータ分析の実績があります。長年培った知見を活用して、お客様の課題解決をお手伝いたします。
【人材の不足】
専門知識の欠如:お客様のプロジェクトが軌道に乗るまでの期間、弊社SEがプロジェクトに参加してお客様が不慣れな作業をサポートいたします。PoC(Proof of Concept:概念実証)を実施したいが進め方がわからない等の場合は、弊社の無償PoCサービスをご活用ください。
トレーニングの不足: お客様が必要とされるレベルに応じた各種教育サービスがございます。お客様のご予算・日程に合わせて柔軟に対応いたします。
【技術的な問題】
インフラの不足: 経験豊富な営業員とSEがお客様環境をヒアリングのうえで、最適なインフラ基盤(オンプレ・クラウド・ハイブリッド)をご提案いたします。
ツールの未整備: データの分析と編集に優れたソフトウェア IBM SPSS Modelerを社内標準ツールとしてお奨めします。
【データ品質と統合の問題】
データのサイロ化: 部門間を横断するデータを一元管理可能なデータ分析基盤をご提案いたします。
データ品質の問題: お客様データの品質を確認のうえ、具体的な解決方法を提案させていただきます。データ分析ツールやETLツールに備わる機能によってデータ品質の向上が可能ですが、より大規模な環境に対しては、データ品質と情報ガバナンスへの取り組みを支援するソフトウェア IBM InfoSphere QualityStageによって効率的にデータ品質を改善・向上させることができます。
【データガバナンスの問題】
データのセキュリティとプライバシー、法規制の遵守: データ品質と情報ガバナンスへの取り組みを支援するソフトウェア IBM InfoSphere QualityStageや一気通貫型のデータ分析基盤を提供するIBM Cloud Pak for Dataの利用で高度なデータガバナンスを確保できます。
IBM SPSS Modelerはデータの分析、予測モデリング、およびデータマイニングのためのツールであり、ビジネスインテリジェンス、統計分析、データモデリングを行うための包括的なプラットフォームです。ドラッグアンドドロップによる直感的な操作でデータ分析フローを構築できるので、コードを書く必要がありません。分析の専門家だけでなく、ビジネスユーザーでも利用しやすい製品です。またデータ分析だけではなく、データの加工、編集、欠損値の除去などの前準備、分析結果のデータベースへの格納などの機能も兼ね備えています。
※さらに詳しい情報については、日本IBM株式会社のホームページをご覧下さい。 詳細サイトへ |
【研究開発現場での原材料の調合】
IBM SPSS Modelerの予測・分析機能を利用して、原材料の配合比率を最適化します。
【スーパーマーケットでの顧客クラスタリング】
IBM SPSS Modelerのクラスタリング機能を利用して、お客様の客層をさまざまな指標でグループ分けできます。
最大5日間の無償PoCで、お客様のアイデアを検証できます。教育サービス、プロジェクトへの伴走サービスもご用意しております。各サービスの詳細につきましてはHP問い合わせ窓口より、お問い合わせください。