TDSE株式会社

データ分析・データ利活用

デジタルトランスフォーメーションへの取り組みやビジネスが多様化し、ニーズの変化が著しい昨今、データをビジネスに利活用することの必要性が高まっています。データ分析は「将来の予測」「価値の発見」「プロセスの高速化」を可能にします。またデータ分析には繰り返しプロセスがあり、関係者間でのコミュニケーションと理解が重要であり、TDSEではそのようなプロセスの基づいてデータ分析・データ利活用を支援いたします。

データ分析をビジネスに活用することやデータ利活用への必要性は高まっている

昨今、デジタルトランスフォーメーション(DX)への取り組みが進むなか、多くの企業でデータを保有するようになり、そのデータをビジネスに利活用することの必要性が高まっています。また、ビジネスが多様化し、ニーズの変化が著しい現代では、経験や勘に頼ったビジネスでは、市場から取り残される可能性があり、そこでデータを分析に基づいた意思決定や価値創出の重要性が増しています。

データ分析によって「将来の予測」「価値の発見」「プロセスの高速化」を実現する

データ分析といえば、AIや機械学習をイメージされる方も多いかと思います。AIや機械学習は、データに基づいて精度の高い予測をすることが出来ます。データ分析による予測は、市場動向や売上推移に活用されています。また、統計解析や相関/因果分析になどのデータ分析では、経験や勘ではなかなか難しい問題点や新しいビジネス価値を発見することが可能です。さらには、経験や勘によって行われる意思決定では、関係者間で何度も摺り合わせが行われ、時間がかかることがあります。しかし、データ分析による客観性の高い情報を示すことで、そのような時間は削減され、意思決定を高速化するができます。

データ分析には繰り返しプロセスがあり、関係者間でのコミュニケーションと理解が重要である

図にありますように、データ分析のプロセスは、思考錯誤による「繰り返し」が発生します。それは、データ分析を進めて行く中で、業務課題やデータの本質が詳しくみえてくることがあるためです。そのような「繰り返し」が適宜発生するため、データ分析ではステークホルダーとしっかりコミュニケーションをとって、データ分析者とステークホルダー双方の十分な理解のもとで進めて行く必要があります。そのようなプロセスに基づいてビジネスにおけるデータ分析・データ利活用をTDSEは支援いたします。

TDSEが提供する分析・データ利活用サービス

創業より企業におけるデータ利活用を支援するエキスパート集団として、数多くのデータ利活用プロジェクトに参画しお客様を支援して参りました。ビジネスの理解・経験を通じて蓄積されたノウハウ・実績と高度な解析力によって、分析・データ利活用サービスをご提供いたします。

特長1 経験・実績豊富なデータサイエンティスト

各業界ごとに経験・豊富なデータサイエンティストが在籍しています。

特長2 先端技術のノウハウ

社会に必要とされる新しいサービス構築に向け、先端技術習得に向けた啓蒙や研究開発に力を入れています。

特長3 経験と実績

ビックデータ黎明期より、様々な業種や業務領域でのクライアントを支援してきた経験と実績があります。

データ分析・データ利活用サービスの特長と強み

わたしたちのデータ分析・利活用サービスは、様々なデータに対して、「将来の予測」「価値の発見」「プロセスの高速化」の観点で、あらゆる分析手法や手段を考え、最適な手法を活用し、企業のビジネス課題を解決します。

データ分析・データ利活用サービスの強みと特長

異常検知

これまでヒトの目で行ってきた製品やインフラ設備の異常検知をAIに代替することで、作業効率化や判断精度向上につながります。
「AIによる異常検知」はこちら

自動制御

「シミュレーション」と「強化学習」によって運転・操作の自動制御を実現し、業界が抱える課題を解決します。
「自動制御」はこちら

需要予測

需要予測は、将来のビジネス需要を予測し、在庫を最適化することで、販売機会の損失や過剰在庫を抱えるリスクを減らし、売上向上をはかります。

NLP(業務効率化)

⾃然⾔語処理技術を使って社内の非構造データを利活用することができ、より業務の効率化をはかります。
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因果推論(ビジネス効果検証)

因果理論の手法を使うことで、ビジネス施策に対するビジネス的価値を正しく評価します。
因果推論(ビジネス効果検証)はこちら

意思決定と可視化

データ分析結果を高速に可視化し、ビジネスの意思決定を高速・高度化します。
「意思決定と可視化」はこちら

AI構築自動化

AutoMLを活用し、自動化することで、より早く、より簡単にデータ分析・モデル構築することができます。
「AutoML(AI構築自動化)」はこちら

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