データの品質や精度、鮮度などを維持・管理する組織的な取り組みがなければ、データ利活用の“果実”は得られない。
ユーザー事例 (2022/03/18)
ローソン / データ統合 / BI
ユーザー事例 (2022/03/10)
旭化成 / デジタルツイン / JDMC
SUBARU / データ統合 / JDMC
天地人 / 気象データ / JAXA
ユーザー事例 (2022/01/05)
全日本空輸 / 人材育成 / 組織変革
ユーザー事例 (2021/12/08)
ヤマト運輸 / MLOps / プロジェクト管理
ユーザー事例 (2021/06/01)
トヨタ自動車 / トヨタシステムズ / 富士通
ユーザー事例 (2021/03/04)
カインズ / 小売 / マスターデータ
オートバックスセブン / 自動車 / CASE
ユーザー事例 (2020/11/25)
インテージ / Snowflake / DWH
ユーザー事例 (2020/10/27)
第一生命 / 金融 / 保険
ユーザー事例 (2020/09/16)
BigQuery / Google Cloud / POS
ユーザー事例 (2020/04/01)
JDMC / Zoom / Box
ユーザー事例 (2020/03/24)
東京海上日動火災保険 / SoR / SoE
ユーザー事例 (2020/03/17)
トヨタシステムズ / データモデリング / データプロファイリング
ユーザー事例 (2020/03/05)
JTB / DMP / BI
三井住友銀行 / 経営情報システム
ユーザー事例 (2020/01/28)
ぐるなび / Elasticsearch / ログ管理
ユーザー事例 (2019/07/26)
Beckman Coulter / Danaher / Domo
データマネジメントデータの品質や精度、鮮度などを維持・管理する組織的な取り組みがなければ、データ利活用の“果実”は得られない。
