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VUCA時代における変化に強いデータ基盤の作り方

DX(デジタル・トランスフォーメーション)

への意識の高まり

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DXの達成によるビジネスインパクト

平均競争比率

2.2倍

経済産業省 デジタルトランスフォーメーションに向けた課題の検討より

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DXを推進している企業は、推進していない企業に比べ、利益やコスト、新しいビジネスモデル

の創出などの点で競合優位性を築いています。

DXに必要なものは、「スピーディーな変化への対応力」

経済産業省 DXレポート~ITシステム「2025年の崖」の克服と DXの本格的な展開 ~

既存システムが複雑かつ密結合

属人的かつブラックボックス

IT人材の不足

ビジネスの変化に適応できない

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変化に適応できるデータ基盤とは？

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オンプレからクラウドまで、組

織に存在するあらゆるデータを

ビジネスに活用できること

属人化やブラックボックスを避

け、フレキシブルにデータソース

の追加や変更が可能なため、

PDCAを高速に回すことが

できること

従来型の大規模開発ではなく、

事業のフェーズや組織の拡大に

合わせてスケールできること

あらゆるデータを

活用できる柔軟性が高い 拡張性がある

一次データから活用までの流れ

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On-premise

クラウド

外部サービス

Salesforce

一次データ データの収集・加工 データの管理（蓄積） データ活用

ETL/ELT

データパイプライン

API

ファイルインポート

データウェアハウス

データガバナンス

メタデータ管理

アドホック分析

BI

機械学習

広告

マーケティング

自社が持つデータを最大限にビジネスに活用するためには、あらゆるデー

タソース（一次データ）を収集し、活用できるように適切に加工し、

かつ蓄積（管理）しておく必要がある。

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データ整備（収集・加工・管理）

データ活用（AI/分析/広告など）

データ活用における”データ整備”の重要性

従来のデータ活用データ分析や、機械学習（AI）などデータが適切

に整備されている前提での手法に焦点が当てられ

ていた。局所的には成果は出るが、持続的なデー

タ活用に至るまでは課題が多い。

これからのデータ活用組織に存在するサイロ化したデータを統合し、恒

久的にデータが活用できる基盤を整備すること

で、営業、マーケター、開発、カスタマーなどあ

らゆるメンバーがデータ・ドリブンな意思決定を

行うことができる。

データ連携プラットフォーム(Data Integration PaaS)

Reckoner（レコナー）は、On-premiseからクラ

ウド、Webサービスまで、あらゆるデータを統合

・加工・連携することができるプラットフォーム

です。

社内に存在するデータを、様々なビジネス（分

析、マーケティング、広告、プロダクト）に活用

することができます。

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Reckonerが提供する3つの価値

あらゆるデータの統合・加工・連携が可能

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01ETL & Data Pipeline

エンジニアの工数を大幅に削減02No Code & Cloud Native

小規模から大規模なデータまで最適なワークフロー環境を提供

03Scalable

可視化データウェアハウス/データマート

Reckoner Professional Service アーキテクチャーデータマネジメント/統合データソース

オンプレデータ

クラウド

外部サービスデータ

BI・レポート作成

データの収集・加工・連携データの蓄積特定目的用のテーブルを作成

機械学習・AI

データポータル

ML

Salesforce

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