ビッグデータ解析

TMAでは、ビッグデータと呼ばれる大量のビジネスデータを処理し、
リアルタイムレポートを提供するようなBIおよび分析ソリューションの構築において、数多くのサポ​​ートをしてまいりました。

12年の経験

400名のエンジニア

100を超えるプロジェクト経験

自社のクラウドベースの
ソリューション運用

サービス

データ
マイグレーション

データ
ビジュアライゼーション

標準レポート・
カスタムレポート

データ分析・予測

構造化データ・
非構造化データの分析

データウェアハウス
・データマイニング
設計と実装

リアルタイムデータ
収集と分析

テクノロジー

データ
ウェアハウス

  • SSIS, SSRS, AWS Glue, AWS SQS, AWS DMS, AWS Kinesis Stream, AWS Kinesis Firehose, AWS EMR
  • Hbase, HDFS
  • MongoDB, CouchDB, Cassandra, Teradeta, AWS RedShift, AWS Aurora, AWS Athena, AWS Dynamo Database

BI・
データビジュアライ
ゼーション

  • Tableau, Splunk, Pentaho, QuickSight, PowerBI, PowerApp, Cognos, Jasper, Qlikview, Pentaho BI, Power View, Datazen

プログラミング

  • Python, R, Java, Hive, Scala, SAS, SPSS

フレームワーク

  • Hadoop, Spark
  • Kafka, Storm, Sqoop, Flume
  • Mahout, Drill, Solr
  • Druid, SnappyData, Cassandra
  • Map Reduce, Pentaho

予測・分析

  • Regression
  • Classification
  • Clustering
  • Time Series

Case Studies

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医療分析におけるビッグデータの活用

【クライアントの課題】

  • 私たちのクライアントである、革新的なヘルスケアソリューションの提供に注力するアメリカの大手ヘルスケア企業は、会員の健康と福祉を向上させることを目的として、多様な健康保険プランと関連サービスを提供しています。
    彼らは毎日、何百万もの医療記録を処理しており、それぞれの医療記録には患者のケアと健康管理に不可欠な情報が含まれています。彼らは広範な医療サービスをサポートし、既存のデータを移行および検証し、診療所や保険サービス向けの強力な分析システムで、大量のデータを処理するためのデータプラットフォームを作成したいと考えていました。

【解決策】

  • 外部パートナーや内部ソース、会員からの医療記録のデータを収集し、システムに安全に転送される仕組みを構築。

【結果】

  • このプラットフォームにより、1,500万件の医療記録を効率的に管理し、重要な情報に簡単にアクセスして整理できるようになりました。

高度な分析のための大規模な集中データ リポジトリ

【課題】

  • オーストラリアの農業系会社であるクライアントは、遺伝データを分析、保存、保護して繁殖結果を最適化する新たなプラットフォームの構築に対し、以下のような課題を抱えていました。
    • 複数のソースからの多様な遺伝データを統合することが困難であること。
    • 既存の保管および管理手法では、安全なセキュリティプロトコルが欠如しており、危険にさらされていること。
    • 生物学的親子関係を検証する従来の方法は時間がかかり、多くの場合不正確であるため、育種決定の妥当性を確保することが困難であること。

【解決策】

  • 複数のソースから大規模なデータを収集、整理、保存し、分析の際には効率的にアクセスできるようにデータを整理する、セントラルデータリポジトリ (CDR)を構築。
  • DNAデータを処理して、生物学的親子関係を検証することによって系統の追跡を行い、育種プログラムの完全性を確保し、遺伝的関係に基づく決定をサポートする遺伝的評価システム (GES)の構築。
  • 遺伝データを分析して育種価値を予測し、望ましい形質を特定し、最適な家畜育種結果を得るために、遺伝子選択の精度を高める機械学習アルゴリズムを構築。
  • 長期的な研究開発の機密性を確保するために、安全で大容量のオンプレミスデータウェアハウスを実装。

【結果】

  • CDRの実装でデータアクセスシビリティを強化することにより、整理されたデータへの簡単なアクセスが容易になり、分析を含む効率的なサポートが可能となりました。
  • GESの実装で、生物学的親子関係の正確な追跡を可能にし、効果的な決定とプログラムの完全性をサポートすることが可能となりました。
  • 機械学習アルゴリズムを実装することで、正確な育種値を提供し、最適化された育種プログラムにつながり、育種精度の向上へとつながりました。
  • オンプレミスデータウェアハウスは、機密情報を強力に保護し、データの機密性と整合性を長期的に確保することが可能となりました。

パーソナライズされたマーケティングのための一元的なデータプラットフォーム

【課題】

  • ベトナムのマーケティング企業であるクライアントは、複数の顧客データを活用して、顧客に対して一元管理できるようなマーケティングツールを望んでいました。
  • さまざまなソースからの顧客データを効果的に組み合わせることができず、各個人に対して統一されたビューを取得することが困難でした。
  • 一般的なマーケティング戦略に依存すると、多様な顧客層を取り込むことができず、パーソナライゼーションの機会を逃し、キャンペーンなどの効果が低下することに悩んでいました。

【解決策】

  • 複数のソースからの顧客データを統合して、各個人に対して統一されたビューを提供し、顧客の行動についての洞察を提供します。
  • 動的セグメンテーションを実装して、詳細な分析レポートを備えた統合ダッシュボードにてサポートし、特定の顧客セグメントに合わせてマーケティング戦略を調整することで、チャネル全体でパーソナライズされたコンテンツ配信を実現します。
  • マルチチャネル マーケティング オートメーションにより、チャネル全体でマーケティングを自動化し、アクティビティを最適化、そして顧客を効果的に引きつけ、適切なタイミングでメッセージを配信することを実現します。

【結果】

  • パーソナライズされた効果的なマーケティング戦略により、顧客エンゲージメント、コンバージョン率、収益を向上。
  • 販売やマーケティングなど、顧客サービスにわたる詳細な洞察を提供し、より多くの情報に基づいた意思決定と戦略的な計画をサポートしています。

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