BI・データ活用

AI Ready Data

データを、
AI Readyに。

AIを入れても、成果が出ない。いちばんの原因はデータです。
バラバラ・数字が合わない・意味がわからない──そんなデータを、人もAIもすぐに使える形に整えます。

見える化(BI)

必要な数字を、必要な人が、すぐに見られるように。

AI Ready化

AIが読んで、考えて、動けるデータに。

データの骨をかじって、グラフに変えていくワトソン
AWS Data Hero
日本初のAWS Data Heroが在籍
対応規模
スモールスタート〜大規模
ポリシー
データは、ためるためではなく使うためにある。
AWS Data Hero

日本初のAWS Data Hero(2021年認定)が在籍。データエンジニアリングの上流から下流まで、最高水準の技術で支援します。

AIを入れる前に、こんなお悩みはありませんか?

意思決定の遅延

すぐにデータを抽出する仕組みがない。抽出依頼をしてから手元にくるまでにとても時間がかかる。

データ品質が低い

同じ販売数字のはずが、システムごとに値が異なりどちらを信じてよいかわからない。

BIの知識不足

検討しているがどうしたらいいのか…。ツールの違いやデータ構築について正しい情報が得られない。

データ喪失

1ヶ月分のデータしか閲覧できない。過去データは容量やコストの関係で削除してしまっている。

Excel依存

複数システムからデータを抽出しExcelで集約・加工する分析業務に膨大な時間がかかっている。

ライセンスコスト

導入中の分析ツールのライセンスコストがとても高額になってしまっている。

データを、AIが使える形へ。

AI Readyは、一度の準備では終わりません。使いながら育て続けることが、いちばんの近道です。

01
集める

バラバラのシステムに散らばったデータを、ひとつに。

02
整える

数字をそろえ、意味をつけて、AIが読める形に。

03
見える化する

人は画面で、AIはデータで。同じ数字で判断する。

04
育て続ける

一度きりで終わらせない。使いながら直して、毎日新しく。

AI Readyなデータの、3つの条件。

まとまっている

あちこちのシステムやExcelに散らばっていない。必要なデータが、ひとつの場所にそろっている。

正しい

どの画面で見ても、同じ数字になる。「どっちが正しいの?」が起きない。

意味がわかる

その数字が何を表すのか、説明がついている。AIが読んでも、取り違えない。

BI → AI
見える化で、終わらせない。

整ったデータは、そのままAIの燃料になります。見るだけのBIから、AIが考えて動く仕組みへ。

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導入事例

※ 掲載許可をいただいた企業のみ

Case 01
複数データ抽出システムの統合
Before

保守切れの複数データ抽出システムからデータをかき集め、個人でExcelを用いて分析業務を行っていた。

After

単一のBIにデータを集約しアドホック分析が可能に。AWSアーキテクチャ採用により過去データへのアクセスもコスト安く実現。

導入後の効果

具体的にやりたい絵姿をイメージしてもらうところから支援。リアルタイムPOSや過去分析の世界を構築し、現場からも「以前より使いやすくなった」との声があがっています。分析は今も育ち続けています。

Case 02
BIスモールスタート
Before

クラウドBIの導入を検討・独自調査していたが、なかなか実現の目処が立たなかった。

After

適切なサービス選定と教育を実施。担当者の育成にも繋がり、自走できる体制を構築できた。

導入後の効果

使わなくても費用が発生するライセンス型を避け、使った分だけ払うBIツールを採用。利用しないユーザーには費用がかからず、投資が無駄になる心配なく安心して導入できました。

BIの導入企業

生活協同組合コープさっぽろコープさっぽろ
J.フロントリテイリングJ.フロントリテイリング
オタフクホールディングスオタフクホールディングス
コープ東北サンネット事業連合コープ東北
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ワトソン

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データ活用にお悩みの方、スモールスタートでも大歓迎です。

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