課題１
データ活用を推進する専門知識・スキルを持った人材がいない
課題２
データを活用したいが、何から手をつけて良いかわからない
課題３
プラットフォームの構築やツール導入の最適なプランがわからない
課題４
データ収集・加工の処理の高速化を実現したい
課題５
複雑な条件やデータ形式を用いた分析手段がわからない
課題６
サードパーティデータの購入と統合分析方法がわからない
大量のデータの分散処理を本番システムで構築・運用・分析している実績があり、
エンジニアリング・サイエンティストの両面から貴社ビッグデータ活用を支援可能です
事業・顧客把握
広告配信の最適化
施策の効果検証
マーケティング活用
サービス最適化
新規ビジネス
エンジニアリング × アナリティクスの技術で
データエンジニア
AIエンジニア
アナリティスト
ビジネス（契約）
膨大なデータ・大規模トラフィックを高速に収集・加工する技術
多種多様なデータを統合する技術
複合データをグラフやダッシュボードへ整形する技術
非定型や複雑な条件におけるアドホックなデータ分析・可視化技術
機械学習を用いた高度な分析
AWS アドバンストティア サービスパートナーに認定
AWSに関する営業・技術体制があり、AWSでのシステムインテグレーションやアプリケーション開発などの実績が非常に豊富なパートナーが受けられる認定
AWS認定資格保有者
AWS認定資格を84資格（2021年12月時点）保有
Lookerのコンサルティング
パートナーに認定
メディアプレックスではLooker活用によるスムーズな
構築の支援が可能です
＊「Looker」とは ビジネスインテリジェンス（BI）機能を
兼ね備えた分析プラットフォーム
【公式サイト】https://ja.looker.com/
利用実績のある技術要素（例）
（一例）
方針策定
- 活用可能なデータの把握
- データの収集・加工方法や分析方針の決定
構築
データ収集する
システム基盤の構築
・データレイク
・DWH
・DMP
分析
アドホック分析
一定のデータ量がある場合
初期からBIツール導入の検討も可能です
活用・発展
更なるデータ活用の検討
・BIツールによる可視化
・機械学習を用いた分析
・外部システムとの連携
どのような体制で支援していただけますか。
支援する領域に応じて、必要な専門知識を有するメンバーでプロジェクト体制を構築してご支援いたします。
データ基盤を構築後の運用・分析に不安があります。
データ基盤を構築した後に、そのデータをどのようにビジネスに活用するかが重要になります。弊社ではデータサイエンティストスタッフもおりますので、貴社のご状況にあわせてご支援いたします。
データ基盤を導入したいが社内の説得のハードルが高いのですが。
データを意思決定にどのように活かすかを把握していただくためのPoCなどからスタートすることが可能です。本来の目的達成のために、段階的なデータ基盤の導入や分析の自動化などもお気軽にご相談ください。