CASE1：大手自動車部品メーカーでの予実管理自動化
課題
- 部門間で様式が異なる予算管理用エクセルファイル、別のシステムから出力される売上データの統合
- 人力での統合によるミスや整理に要する膨大な作業時間
解決策
- 綿密なヒアリングによるリレーショナルデータベースの設計
- Pythonを使用した非構造化状態のエクセルデータの構造化
- SQLデータベースにPowerBIを連動させ即時的且つインタラクティブな視覚化ツールを作成
成果
- 実務担当者の予実管理作業を大幅に削減
- 経営陣や部門責任者のタイムリーなデータ分析に基づく意思決定
- 得られた洞察による新KPI指標の導入
技術スタック：Python、SQL、PowerBI
CASE2：植生DNA分析の地図情報システム
課題
- DNA分析で得られた膨大な量の植生データ（非構造化データ）
- 専門知識がない関係者にとっては理解しにくい形式で成果を共有できない
解決策
- Pythonを使用して非構造化状態のバイオデータを構造化
- 膨大なデータを一元化管理するためにクラウド上にSQLデータベースを構築
- データ収集から分析、公開までクラウドベースでの環境構築
成果
- PowerBIの地図アプリ機能を等、初めての方が直感的に理解でき、さらにインタラクティブなデータ探索機能によりユーザー体験を向上
- クラウドベースで全て自動で行われ、管理に必要な時間やコストが大幅に縮減
- 膨大なデータ処理に必要な分だけコンピューターリソースを増強できることで費用の縮減と拡張性の双方を実現
技術スタック：Python、SQL、PowerBI、Microsoft Azure