データ分析基盤構築・運用サービス
AEGISCORE : Data Platform™

NRIネットコムだから
できること

1. 

   データ活用の目的整理や既存データの分析など、上流工程からの支援が可能

   データ分析基盤の構築は、以下のようなプロセスですすめます。
   まず重要なのは、お客様が保持しているデータの内容を分析し、データ活用の目的やゴールを整理するフェイズです。お客様の課題認識やすでにお使いのデータ分析ツールなどについても伺いながら、構築プロジェクトの方針をお客様と一緒に検討します。

   また、こうしたプロジェクトは構築途中に要件の変更が必ず発生するもの。そうした変更にも臨機応変に対応します。加えて、たとえばデータレイクとデータウェアハウス（DWH）をしっかり分離しておくなど、今後の拡張に備えて検討しておくべきアドバイスも行います。

   
2. 

   データ活用に有効なAWSサービスの深い知識と理解

   AWSには、Amazon Athena、Amazon Redshift、Amazon Kinesisなど、様々なサービスが用意されており、そのどれを選択するのかなど、分析基盤のアーキテクチャの工夫が重要です。

   トップレベルのエンジニアのAWSのサービスに関する深い知識と理解があるからこそ、適材適所のサービスを用いて、高い生産性、セキュリティの分析基盤を構築することができます。

   データ分析基盤のアーキテクチャ構築例

   • Amazon Athenaを活用した
     ELT基盤例
   • Amazon Redshiftを活用した
     ELT基盤例
   • Amazon Kinesisを活用した
     ストリーミングデータ分析基盤例

   主に社内蓄積データを簡単に整形・分析・レポーティングしたい場合に適します。SQLベースで整形と分析を行えるため、非エンジニアの方でも独自に利用できます。

   
3. 

   デジタルマーケティングチームと連携してMAツールの導入などの同時検討・構築も可能

   データ分析基盤を構築する際には、データをビジネスに生かすためMAツールやBIツールの導入が必要なケースもあります。
   そんな場合には、NRIネットコムのデジタルマーケティングチームがプロジェクトに参画し、お客様が保有するデータから、導入すべきツールをご提案することも可能です。

   データ収集頻度やデータ項目からまで詳しくヒアリングしながら、データ基盤とMAツールのデータ連携方法を、お客様と共に検討し構築いたします。

   こんなデータがあるが、どう活用できるのかわからないとお悩みの方には、ビジネスゴールをお伺いしながら活用方法と最適な手段をご提案します。

   関連ウェビナー

   • 「データ分析基盤セミナー(1/2)　AWS Analytics サービスのご紹介」

     

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