業者探しで迷わない。一括見積もりならアイミツ

お急ぎの方は
電話で即日相談

フリーダイアル

0120-917-819

通話無料 営業時間 10:00~19:00 土・日・祝休

ビッグデータ分析

最適業者がスグに見つかる

ビッグデータとは従来のデータベース管理システムなどでは記録、保管、解析が難しい巨大なデータ群のことで、単に量が多いだけでなく非定型でかつリアルタイム性が高いことが特徴です。ビッグデータの分析・解析を行う方法としては、分析ツールを導入する方法、社内で分析システムを構築する方法、分析をコンサル業者に委託する方法、分析システムの構築を開発業者に委託する方法があります。まず分析・解析の目的を明確にした上で、対象となるデータの種類、容量、連携が必要なシステムなどを確認し、自社の要件に合ったサービスを選択するようにしましょう。処理のスピードや操作性、導入コストが得られる成果に見合っているかも必ず確認しましょう。

お急ぎの方はこちら!

完全無料

優良企業で一括見積もり

ビッグデータ分析・解析業者一覧

67件中110件の業者を比較中

提供会社

注目このサービス(2Visualize)の詳細

かっこ株式会社のコンサルティング事業ページです。かっこ株式会社は、ちょっとだけ未来についての判断材料を提供するビッグデータカンパニーです。不正検知システムで御社の利益を不正アクセスから守り、組織構造の最適化でさらに利益を向上させます。

提供会社

注目このサービス(TopicStation)の詳細

ソーシャルメディアに対応した市場の声情報共有ポータル「TopicStation」のご紹介です。TopicStationは、市場の声を社内で共有する情報集約(ポータル)型のツールです。

提供会社

注目このサービス(CRM-SegMa(シーアールエムセグマ) )の詳細

「休眠後では遅すぎる」これがCRM-SegMaの鉄則です。顧客を正しくセグメントすると、通販の休眠対策は掘り起こしから予防に変わり、経費効率が飛躍的に改善します。大手通販企業も多数利用する顧客セグメントと実績管理で、通販事業の継続対策基盤は万全です。

提供会社

注目このサービス(テキストマイニング 見える化エンジン)の詳細

テキストマイニングツール「見える化エンジン」のご紹介。テキストマイニング(アンケート分析・収集、コールログ分析、ブログ分析・収集、クチコミ分析)のソリューションカンパニー-プラスアルファ・コンサルティング-

アイミツのコンシェルジュサービス

業者選び
にお困りですか?

簡単3ステップ

優良業者からの見積もりが集まります

提案表・見積もり書
  1. ヒアリング

    ヒアリング

    ご要望がまとまっていない、相場がわからない場合でも、業界のプロが適切にリードいたします。

  2. 優良業者を提案

    優良業者を提案

    基本的な比較情報はもちろん、推薦の理由、どんな評価を受けているかもご説明します。

    提案表
  3. 見積もり

    見積もり

    各社の見積もりが簡単に集まり、スムーズに業者選定を進めることが可能です。

    見積もり書

完全無料!一括見積もりはこちらから

サポートブックイメージ
お問い合わせで無料進呈中、完全保存版、見積もり・発注サポートブック

ビッグデータ分析・解析会社の選び方ガイド・比較のポイント

  • POINT 1 導入目的を明確にする

    情報を有効活用する為にもまずは目的を明確にした選び方をすること!
    ビッグデータを分析・解析する上で1番重要なのが、分析・解析をすることでどのような結果を得たいのかということです。せっかく優れた分析システムを構築したとしても、得られる情報を有効に活用できなけ… 続きを見る

  • POINT 2 対象となるデータの種類は?

    どのような種類のデータを解析するのか明確にすることも重要。
    ビッグデータとは単に量が多いだけでなく、非定型でかつリアルタイム性が高いことが特徴のデータ群で、例えば以下のようなデータを指します。 ▼ビッグデータを構成する各種データの例 … 続きを見る

  • POINT 3 データ容量や他システムとの連携

    他のシステムとの連携なども確認が必要!
    サービスによって扱えるデータの種類、容量が異なる他、リアルタイム解析の可否、既存のデータウェアハウスとの連携など、性能に違いがあります。対象となるデータの種類、データ容量、連携が必要なシス… 続きを見る

  • POINT 4 処理の早さと正確さで選ぶ

    膨大な量のデータ処理を行うことから、正確性や早さは非常に重要!
    膨大な量のデータを処理するには、不要な内容を整理・排除する「前処理」と呼ばれる手順が欠かせません。ノイズが正しく取り除かれれば、それだけ効率的にビックデータ解析を行うことができます。一方、… 続きを見る

  • POINT 5 使いやすさで選ぶ

    担当者のスキルに合った使いやすい操作性を重視することは大切。
    高度な機能が搭載されていたとしても、そのソフトを使いこなせなければ、アウトプットは導き出せません。担当者のスキルに見合った操作性で選ぶことも重要です。専門知識が豊富なIT担当者が社内にいる場… 続きを見る

  • POINT 6 導入コストが見合っているか

    規模に合ったツールを選択、費用対効果を重視した選び方を!
    大量のデータを扱う前提のサービスですので、インフラ面や機能面でも重厚なサービスとなっています。そのため、社内で大規模な分析システムを構築する場合には、一般的に数千万円といった莫大なコストが… 続きを見る

ビッグデータ分析・解析会社への発注にあたっての基礎用語

  • ビッグデータ分析・解析委託業者の基礎知識・基礎用語

    ビッグデータとは、従来のデータベース管理システムなどでは記録、保管、解析が難しい巨大なデータ群のことを指します。さらにそのデータの種類は企業システムで通常扱っているような構造化データだけにとどまらず、テキスト、音声、ビデオ、ログファイルといった非構造化データにも及びます。このように、ビッグデータとは単に量が多いだけでなく非定型でかつリアルタイム性が高いことが特徴です。従来のデータベース管理システムでは、データを定型化して蓄積し、その後分析処理を行うため、相反する性質を持つビッグデータを扱うことは困難とされていましたが、近年では、ビッグデータを高速かつ簡単に分析できる技術が登場し、ビッグデータを活用することで、これまで予想不能だった新たなパターンやルールを発見できることが明らかになっています。

    •  ETLツールとは

    企業の基幹系システムなどに蓄積されたデータを抽出し、データウェアハウスなどで利用しやすい形に加工し、対象となるデータベースに書き出すツール。

    •  データウェアハウスとは

    時系列に蓄積された大量の業務データの中から、各項目間の関連性を分析するシステム。従来の単純な集計では明らかにならなかった各要素の関係を洗い出してくれる。

    •  データマイニングとは

    企業に大量に蓄積されるデータを解析し、その中に潜む項目間の相関関係やパターンなどを探し出す技術。データウェアハウスがデータベースを指すのに対し、データマイニングとは分析手法を指す。

    •  BIツールとは

    データウェアハウスやERPなどに保管されている膨大なデータの中から必要なデータの検索、特定の形式のレポートの作成、多次元分析(OLAP)を行うツール。事業部門長や経営層の意思決定を支援したり、一般社員が資料を作成したり事業の進捗を把握するのを支援する。

    •  Hadoopとは

    Apache Software Foundation(ASF)社が開発した大規模データを効率的に分散処理・管理するためのミドルウェア。オープンソフトで誰でも自由に入手・利用が可能。非構造化データの扱いを得意としているが、一方ビッグデータ分析でニーズが急増しているリアルタイム処理などにはあまり向いていない。大手ITベンダはこの欠点を保管するため、自社のデータプラットフォームとHadoopを結合し、データの収集はHadoopで、分析はRDBMSで行うシステムを売りにしているところが多い。