非構造化データの価値を引き出す
最近の組織は、接続されたデバイス、アプリ、トランザクション、その他のソース（ビデオ、オーディオ、テキスト、画像）から大量のデータを保存しています。
しかしながら、このデータのほとんどはおそらく複数のサイロ化されたリポジトリにそのまま放置されており、データに基づく意思決定を行う企業の能力が大幅に制限されています。市場動向、顧客のニーズ・行動、ビジネス運営、リスクなどの重要な洞察をほとんど把握していないため、データ分析を強化した競合他社に対して競争上の不利な立場にあります。
ビッグデータ・ソリューションは、これらの制限を克服し、最先端の機能を活用して新たな競争上の優位性とイノベーションを構築するのに役立ちます。
大手データおよび分析コンサルティング会社の 1 つである Trianz は、隠れたパターンや新しい相関関係を特定し、市場動向を明らかにすることで、企業がデータを意思決定に役立てる支援を専門としています。
ビッグデータをお届けするために私たちが取り組んでいること
当社では、組織内を毎日流れる生の情報からリアルタイムの洞察を引き出すために、5 つのフェーズにまたがる 8 段階のプロセスを採用しています。
著作権 © 2024 Trianz
ビッグデータ分析プロセス
著作権 © 2022 Trianz
当社のビッグデータ分析コンサルティングの専門家とデータ・サイエンティストは、実績のあるフレームワーク、テクノロジー、ツール、プロセスを使用して、顧客の組織をデータ主導の企業へと変革します。
発見から高度な分析とデータサイエンスへ
ビッグデータ戦略策定における評価とロードマップ
ビッグデータ分析ラボで概念実証（POC）を設計および実行する
製品の評価と意思決定をサポート
パイロットの制作と管理
ビッグデータの価値を最大限に引き出すための「3つのV」をマスターする: 量、速度、多様性
- ビッグデータアーキテクトによるシステム設計
- Cloudera、Hortonworks、その他のHadoopディストリビューションのインストールと設定
- Hive、Sqoop、Pig、Spark を使用したデータ処理
- Java、Python、Scalaを使用した開発
- Amazon Web Services (AWS) および Microsoft Azure クラウド環境との統合
- MongoDB、HBase による NoSQL 処理
- Redshift、Vertica、Teradata を使用したリレーショナル分析
- Spark、R、Python による分析
- Tableau、Datameer、Qlikview などを使用した視覚化と分析
× ![]()
