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AI時代のデータ駆動型経営を実現

​『人工知能（AI）にはまだ信頼性に課題があり、この課題の解決にはAIを駆動するデータがある』
データ開発がAIと経営を変えます!

データサイエンティストが真のAI革新を実現

データとAIは切り離せない関係にあり、組織は適切なデータがなければ、AIの取り組みがスタートラインを越えることすらできないことを理解する必要があります
多くのビジネス専門家が、データの堅固な基盤を構築することを考えずに、すぐにAIモデルの分析と活用に飛びつきたがります
AI革命によって強いポジションを得られる組織は、信頼でき、ガバナンスされたデータセットの堅固な基盤に投資した組織です

​データ専門コンサルティング

データを解析しそのデータ活用方法の企画と提案を行います
・データ活用プランニング（企画）サービス
・データ解析サービス
・解析結果に基づいたデータ活用コンサルティングサービス

データ加工サービス

お預かりしたデータを加工し、活用可能なデータフォーマットに変換し提供します​
データサイエンスとAIの両方に精通したエンジニアがいるからこそ、データスパークにご依頼を頂いています
「データ開発エンジニア」の出番です！

データ解析・データキュレーションサービス

ビッグデータを活用したシステムの実現は困難です　その理由は正確な要件定義が出来ないからです
データスパーク社は、既存データの棚卸と整理を行いながらデータ要件定義を完成します
またデータの仮想統合手法により、短期間でメンテナンスの容易さやセキュリティまで実装したデータ活用基盤を構築します

​データスパークの強み

データスパーク社には、AI、データ、業務（生産管理・在庫管理・売上・リスク予測・流通・顧客データ統合・会計・マーケティングなど）の３分野に精通した熟練のデータ・サイエンティストがいます

『既存データも良く見えていないし
アウトプットも曖昧』
こんな状況でも結果が出せる
​データスパーク社の
データサイエンティスト
​データ開発エンジニア

データの見える化を実現します
以下のチェック機能によりPDCAサイクルが回せるようになります

・自由な分析軸で現状が見える
・複数の分析軸でクロス集計ができる
・将来の予測ができる

こんな課題はありませんか？
​「データが繋がらない」
複数システムのキーが不統一

キーの無いデータは繋がらない
データの粒度が異なる
データを仮想統合することで解決します！

「データ品質」
入力データが標準化されていない
分析に重要な項目が入力必須項目となっていない

​

「コスト」
データの見える化や、繋げるのに必要なコストがわからない

「スピード」
見える化のシステム​開発に時間がかかりすぎる（開発方法）

立教大学大学院、岩崎学園、官公庁等が当社のデータサイエンティストにデータサイエンス講義を依頼

4710人​

2024年迄のデータサイエンス講義への参加者数

525人

​毎年データスパーク社のデータサイエンス講義を受講する人数

2015

データサイエンス講義を開始した年

ビッグデータ・インフラ・エンジニアになりませんか？

AI・ビッグデータ時代のデータ活用リテラシーを一緒に学びませんか？

ビッグデータ・インフラ・エンジニアという職種は、現時点ではまだ注目されていませんが、実は、非常に重要かつ有用な職種です
 

まず、ビッグデータ・インフラ・エンジニアはデータサイエンティストになるための第一ステップになるという点が挙げられますが、それだけではありません
 

ビックデータ活用やAI戦略を進めるためのIT人材として、最も活躍できる職種だからです
 

これからIT業界でお仕事を始められる方や、SEのネクストキャリアとしてもお薦めいたします

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