総合マーケティング会社の
独自DMPサービスインフラ

外部パートナーごと・システムごとにサイロ化したユーザーデータを、systemN ™を活用することで一つの基盤に統合。同時に、より高度なマーケティング施策をクライアントに提案するためDMP(Data Management Platform)のスクラッチ開発を並行して支援しました。

汎用データエンジニアリングサービスであるsystemN ™を活用することで、月間数百億のトランザクションを難なく処理しながら、インフラ領域のコスト最適化をも実現しています。

■活用モジュール

N-collect, N-aggregate, N-sum, N-monitoring

■構成図

大手マーケティングテクノロジーベンダー向け
ログ集計基盤

スマートフォンアプリ等の広告ログやインストールログを元に、独自の指標を用いて傾向を把握するための業務ダッシュボードを構築しました。

systemN ™のデータ集計基盤を活用することによって、月間数十億におよぶ膨大なログを難なく処理しながら、インフラ領域のコスト最適化をも実現しています。

■活用モジュール

N-aggregate, troccoⓇ

■構成図

IoTモニタリングシステム

数百拠点それぞれに設置されたデバイス情報を集約し、ハードウェアの状態分析・最適なデバイス使用回数の提案・交換推奨時期の予測を行いました。また、同時にこれらの情報を可視化するWebダッシュボードを構築しました。

systemN ™のデータ収集・集計基盤を活用することで、データ収集構造のリニアな立ち上げとスケーラビリティの両立を可能にしています。

■活用モジュール

N-collect, N-aggregate

■構成図

大手デジタルメディアの
広告在庫予測管理システム

デジタルメディアの主力広告商品の一つとして、ユーザー属性を用いたターゲティングメニューがあります。一般的に広告反応率も高く人気の商品ですが、組み合わせ等を加味すると、その在庫管理は非常に複雑になります。

本プロジェクトでは、顧客企業の様々なデータとsystemN ™の機械学習モジュールを活用することで、乖離率は安定して数%未満という高精度の在庫数値予測を実現しています。

また、受注データを並行して更新し、在庫をリアルタイムに変動させることで、販売機会の損失や過受注を未然に防いでいます。

■活用モジュール

N-learn

■構成図