DXが本格化する中、企業が扱うデータは、基幹系システムや業務システムだけでなく、自社サイトやEC、SNSログ、IoTデータ等多種多様になり、データ量も爆発的に増えています。そこであらゆるデータを蓄積するデータレイク、データをもとに意思決定を行うデータドリブン経営が注目されています。

国や地方公共団体がインターネットを通じて公開しているオープンデータを分析しようとしましたが、月ごとに別のファイルを手作業でダウンロードしてから一つのデータに結合したり、データ間で統一されていない表記を修正することに想像以上の手間がかかりました。こうしたときにデータ整備サービスが役に立った事例です。

老朽化と運用コスト削減のため、オンプレミスERPからクラウド型ERPシステムへのデータ移行を行った弊社の解決事例です。高速データ整備システムを活用したことで高速データ移行を行うことができました。

業務システムをExcelやAccessで開発していたが、データ量が増えるにつれてレスポンスが悪くなってきている。このような問題を弊社のデータ整備サービスを使うことで時間の短縮に成功しました。また、開発業務を運用を行う担当者であれば誰でも行えるように簡略化することに成功した事例です。

毎月のデータ移行業務にかかる時間を100時間から20時間に短縮することができた事例です。弊社のデータ整備サービスは、データのクリーニング処理や、データの一括移行の大きな時間短縮を実現することができます。

インハウスで行っていたAI用の機械学習（学習データ、適用データ、テストデータ）のデータ整備には、品質にばらつきがあり、AIで思うような結果が得られないといった問題がありました。そこで弊社のデータ整備サービスを導入したことによって、現場の誰もが簡単にビッグデータの前処理を高速に行うことができました。

工場のDX化促進に弊社のデータ整備サービスを活用し、IoT化を行いました。製造ラインの見える化や、ビッグデータの高速処理を実現し、生産ラインだけでなく工場全体や海外拠点との連携も見据えた見える化を実現いたしました。