データ分析・利活用、高度分析コンサルティング | 株式会社オージス総研
「データ利活用」を成功に導く

データ分析・利活用、高度分析コンサルティング

概要 データ利活用 プラットフォーム 継続的利用 事例 講演資料

ソリューションの概要

昨今、ビッグデータが注目されてきており、同時にビッグデータを活用し、分析するために、データマイニングが必要と言われております。しかし、ビジネス課題を明確にしないまま、データマイニングを行っているケースが多いと思われます。例えば、宝探しを行うときに、性能の高い道具(データマイニング技術)があっても、地図(ビジネス課題解決の道筋)がないと宝の山(ビジネス課題解決)は見つかりません。つまり、データマイニングをする前に、ビジネス課題を明確化し、その道筋を決めておく必要があります。オージス総研では、価値あるビジネス課題の創出からデータ分析、そして分析結果の活用まで幅広い支援を実施します。

ソリューションの概要

ソリューションの概要

このようなお悩みはありませんか?

  • データは蓄積しているが、何を切り口に分析してよいかわからない。
  • ビジネス課題はわかっているが、分析経験がないため何をしてよいかわからない。
  • 高度分析を行いたいが、分析ツールが高価であり、簡単に導入できない。
  • 高度分析を行う要員が自社にいない。

オージス総研では、上記のような課題を解決するためのソリューションをご提供します。

課題解決の方向性

1.お客様視点でのビジネス課題解決
  • データは蓄積しているが、何を切り口に分析してよいかわからない。
2.Openな立場
  • 特定の分析ツールに偏らないOpenな立場でサービスを提供します。
3.分析サポート
  • 弊社データサイエンティストがお客様のデータを頂き分析することに加えて、お客様が自ら高度分析が行えるようご支援することも対応可能です。

ソリューションの特長

データ分析でビジネス課題を解決するための知見や傾向を発掘をすることができます。

統計解析などの手法を用いて、業務課題を解決するための知見や傾向を発掘することができます。例えば、高度分析では、以下のような課題を解決できます。

データ分析でビジネス課題を解決するための知見や傾向を発掘

データ分析でビジネス課題を解決するための知見や傾向を発掘

データ分析・利活用プロセス

データマイニングの標準化手順CRISP-DMをベースにし、よりビジネス課題を解決を重視したプロセスでデータ分析を行います。

データ分析・利活用プロセス

データ分析・利活用プロセス

※CRISP-DM(CRoss-Industry Standard Process for Data Mining)とは、SPSS、NCR、ダイムラークライスラー、OHRAがメンバーとなっているコンソーシアムにて開発されたデータマイニングの標準化手順です。

主なソリューション内容

分類 分析方法
予測型 販売量予測
故障予測
過去トレンドや気温影響などから販売量を予測
機器使用年度、部品使用頻度から故障の可能性を予測
異常検知型 サイレント故障分析
サーバログ解析
正常時の状態値からの逸脱を検知
ログデータもとに異常を予兆
最適化型 車両配置最適化
在庫最適化
ワークスタイル分析
到着時間をシミュレーションすることで最適配置を探索
予想需要と品質期限から最適在庫量を導出
PC操作ログからアプリの使用状況を解析
自動化型 シフトスケジューリング
プラントオペレーション
労働条件を満たす勤務計画を自動生成
複雑なプラントの操業計画を自動生成
判断型 顧客ターゲティング
エリアマーケティング
Webサイトアクセス分析
ターゲット顧客を選定
ターゲットエリアを選定
各サイトにどれだけのアクセスがあるかを分析
発見型 口コミ分析
アクセスログ分析
コミュニケーション分析
商品分析
ブログなどのテキスト情報をマイニング
自社Webサイトのアクセス情報を分析
メールログから人の繋がりを可視化
同時に買う可能性の高い商品群を抽出
リスク計量型 倒産リスク計量
市場リスク計量
格付と倒産データから倒産リスクを算出
モンテカルロシミュレーションを用いたリスク計量
社外データ活用 気象データ活用
渋滞データ活用
販売量予測、プラント操業計画、売上予測などに活用
車両配置最適化、配送ルート最適化などに活用

十年以上、大阪ガス・グループ企業のデータ分析を担ってきた専門組織 大阪ガス「ビジネスアナリシスセンター」と共に データ分析を実施しており、その経験を活かします。

大阪ガス「ビジネスアナリシスセンター」との連携

大阪ガス「ビジネスアナリシスセンター」との連携

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