ヒトモノカネが企業資産だといわれていたのはむかし。
情報を加えて4つの資産をどう活用するかが昨今の企業の成功の成否を分けます。
私達はビッグデータの時代特有の課題に解決法をご提供します。
データを経営に活用したいが
どんなデータを扱うのか分からない
データを用いて課題を「見える化」するだけでなく
次の経営戦略に活かしたい
IoTやビッグデータ、AI、機械学習など
何を活用すべきか分からない
社内に知見のある人物がいないので
専門スキルを有する人物に任せたい
趣味・嗜好が近いユーザー群が選択・購買する可能性の高い商品を推薦、自分がこれまで選んだ商品に近い系統で、意外性のある商品を表示させることが可能となり、売上向上につながります。
テキストマイニングによりSNS上で投稿されるユーザーの意見の傾向（肯定・否定など）を判断し、ユーザーの意見を商品やサービスの改善に役立てます
人間では気づかない特徴を数値化し、目に見える特徴量として扱うことができます。これにより製造業での作業を自動化、工数や人件費の削減を行うことができます。
ビッグデータ活用においては、以下7つのレイヤーの知識･経験が欠かせません。
NHN テコラスでは、複数レイヤーに跨った知識・経験を持つメンバーを育成する仕組みを有しており、
シームレスなご支援が可能です。
ご要望に応じてワンストップ or 項目単体のサービス提供が可能です。
分析、レポーティングで終わるのではなく、社内へのスキル定着までご支援します。
コンサルティング、導入、データ整理、活用までワンストップで提供できるチーム体制でお客様のビジネスをサポートします。
10年以上にわたり経営コンサルタントとして中堅・中小企業のデータ活用支援に従事し、J-SOX法対応、マイナンバー法対応等、法制度の改定に伴うITガバナンス構築経験が豊富。
また、業務改善プロジェクトに伴うITシステムの構築・改善について戦略策定からデータ分析の実務及びユーザー現場への定着支援までワンストップで対応可能。
数値計算、CG/CV、機械学習、HPCなどの研究に従事。その後、複数の企業にてビッグデータ分析システムの設計開発及び導入を担当。企業・高校・高専・大学等での講演多数。起業経験も持つ。日本数学会、情報処理学会、応用数理学会、IEEE/CS、ACM、SIAM等各会員。博士（理学）。
大手企業のデータ統合プロジェクトで基盤設計及び先行開発を担当。その後、ゲーム・ウェブ漫画・ECサービスのKPI設計からHadoop エコシステムを用いたデータ分析環境構築までを行う。現在はAWS環境でコストを主としたデータを分析中。
先進基盤・先端ライブラリ言語を駆使した常に学習進化し続ける分析プラットフォームを活用し、
データ収集・集積、加工整理、可視化、分析/コンサルティングを通したデータ活用を支援します。
IoTやBI、データ蓄積・高速集計などの分野に幅広く対応します。
| 対話的システム | Tableau / Apache Zeppelin / Jupyter Notebook |
|---|---|
| 機械学習ライブラリ（深層学習） | TensorFlow / BigDL / Deeplearning4j |
| 機械学習ライブラリ（一般） | scikit-learn / Apache Mahout / OpenCV |
| プログラミング言語 | C++ / R / Python / Scala / Java / Ruby |
| 高速処理基盤 | Apache Hadoop / Apache Spark / CUDA / OpenMP |
| 実行環境 | AWS / Azure / GCP / オンプレミス |
