サービス内容

• データ品質チェック
  顧客データ、売上データ、業務データなどを対象に、データの誤りや抜け、不整合を確認し、修正が必要な箇所を特定します。

• データのクレンジング（修正・統一化）
  データに含まれるエラーや欠損を修正し、正確なデータに整えます。これにより、データの一貫性と信頼性が向上します。

• 重複データの削除
  重複しているデータを検出し、整理・削除を行うことで、データの正確性を高め、処理時間を短縮します。

• 不整合の修正
  異なる形式のデータや、フォーマットが一致しないデータを統一して整理し、効率的なデータ処理ができる環境を整えます。

メリット

• データ分析による意思決定の信頼性向上
  データ品質が向上することで分析結果の信頼性が高まり、的確な意思決定ができるようになります。

• 業務の効率化
  データの誤りや不整合を修正することで、データ処理のスピードが向上し、業務全体の効率が大幅に改善されます。

• ミスや再作業の削減
  データの正確さを維持することで、エラーやミスが減り、再作業の手間がなくなります。結果として、業務全体のスムーズな進行を支援します。

一般的なケーススタディ

ケーススタディ1：データの精度向上で売上予測の信頼性が20％向上

顧客データに誤りや重複が多く、売上予測の信頼性が低下していたケース

• 施策後：
  データクレンジングを行い、データの精度が上がったことで、売上予測の信頼性が20％向上しました。

• 理由：
  データ品質の改善が分析の正確性に影響を及ぼすことは多くの企業で確認されており、Gartnerの調査でも、データの信頼性が上がることで売上予測の精度が平均20％改善することが報告されています。

ケーススタディ2：データ不整合の修正で処理速度が50％向上

売上データが複数の形式で存在し、データ処理が遅延していたケース

• 施策後：
  データ形式を統一することで処理速度が50％向上し、レポート作成にかかる時間も短縮されました。

• 理由：
  Forresterの調査によると、データ不整合の解消により平均30〜50％の処理時間削減が見込まれています。統一されたデータフォーマットはデータ処理を大幅に効率化します。

ケーススタディ3：重複データの削除で処理時間を30％削減

大量の重複データが処理時間を増加させていたケース

• 施策後：
  重複データを削除し、処理時間が30％削減。分析がより迅速になりました。

• 理由：
  IBMの調査では、重複データの削除により平均で25〜30％の処理時間短縮が達成できるとされています。重複がなくなることで、データ処理が迅速化し、全体の分析速度が向上しました。

導入プロセス

• Step1

  

  ヒアリング

  まずは課題、お客様のビジネスについてヒアリングさせてください

• Step2

  

  ご提案/お見積り

  ヒアリング内容をもとにご提案書・お見積りをお出しします

• Step3

  

  契約締結

  もろもろすり合わせさせていただきご契約

• Step4

  

  サービス開始

  お客様のニーズにぴったり合わせたサービスをご提供

お問い合わせ・ご相談

サービスに関するお問い合わせや、詳細なご相談は、以下のフォームからご連絡ください。企業ごとのニーズに応じて、最適なデータ活用サポートをご提供いたします。