Treasure Dataの導入におけるメリット、デメリットについて話せます
■ 具体的な経験の内容
Treasure Dataサービスの導入した広告配信サービス品質の向上
広告配信ログの収集、集計から機械学習による配信精度向上
ユーザー数増加に伴う運用管理とTreasureDataとの折衝
■ 実績や成果
3名で試験的に導入しましたが、現在は70名以上のユーザーがTreasureDataを利用しをSQLでデータ抽出、機械学習を実行しサービス運用の基盤として活用しています。
オンプレでの構築と管理運営コストと比較して相当に削減できました。また、データ分析文化を根付かせつつあると考えています。
■ そのときの課題、その課題をどう乗り越えたか
広告配信ログがクラウド上にストアされていたものの分析できるような状態ではありませんでした。チームメンバーとTreasureDataの担当者が緊密に連携をとることで、こちらのニーズをくみ取った開発を進めてくれたことや手厚いサポートで導入から実装まで比較的スムーズに行えました。
■ 業界構造(トレンド/主要プレイヤー/バリューチェーン等)の知見の有無
有
■ お役にたてそうと思うご相談分野
ユーザーの立場からのTreasureDataのメリット、デメリット
有効な活用方法など
まずはお気軽にお問い合わせいただければ幸いです。
■その他
地域: 東京
役割: マネジメント経験
規模: 3名→70名
プロフィール 詳細を見る
職歴
学校法人明治大学
- 特任講師 2023/4 - 現在
株式会社AGプラス
- 2016/10 - 現在
国立大学法人大阪大学
- 招聘研究員 2022/4 - 2023/3
多摩大学
- 専任講師 2020/4 - 2022/3
株式会社ファンコミュニケーションズ
- 所長 2015/4 - 2020/2
株式会社ロックオン
- 所長 2013/2 - 2015/2
Amundi Asset Management
- シニアファンドマネージャー 2006/2 - 2013/1
みずほ第一フィナンシャルテクノロジー
- フィナンシャル・エンジニア 2001/8 - 2006/2
SPSS
- テクニカルサポート 2000/1 - 2001/1
このエキスパートのトピック
-
大企業DX推進の現場について話せます
¥50,000~■大手不動産開発会社に対して継続(5.5年)してデータ活用の提案,実装を行っています. ■DX推進時のボトルネック ■ アドバイザーの職歴の中で関連する経験 2016/10 ~ 現在 株式会社AGプラス / 代表取締役社長
-
エンジニア,データサイエンティストの採用(新卒・中途)について話せます
¥100,000~■背景 ファンコミュニケーションズにてエンジニア採用・組織改革の新組織立ち上げを役員に提案し実行しました. ■話せること エンジニアやデータサイエンティスト採用について工夫した点,他部門との協調などについてお話しできます. ■インタビュー記事 https://www.uxd-j.com/member/012.html https://note-infomart.jp/n/n56bb4d934188 https://arcc.vision/interview/interview_30/
-
大学との共同研究の進め方についてについて話せます
¥100,000~■ 具体的な経験の内容 所属した企業と下記の研究者との間でデータ共有し、共同研究を推進しました。 ・産業技術総合研究所 ・慶応義塾大学 ・大阪大学 ・横浜国立大学 ・東京都立大学 ・関西学院大学 ・立命館大学 ■ 実績や成果 Katsumata, S., Motohashi, E., Nishimoto, E.,Toyosawa, The Contents-Based Website Classification for the Internet Advertising Planning: An Empirical Application of the Natural Language Analysis. Rev Socionetwork Strat 11, 129–142 (2017). https://link.springer.com/article/10.1007/s12626-017-0007-0 大阪大学、横浜国立大学、関西学院大学との共著論文がThe Review of Socionetwork Strategiesに採択 https://www.fancs.com/news_release/2017/08/30/4483 ■ そのときの課題、その課題をどう乗り越えたか ・社内調整 ・先方の期待値コントロール ■ お役にたてそうと思うご相談分野 ・研究者とのコネクションの作り方 ・お互いのインセンティブ設計のポイント ■その他、研究業績についてはこちらをご覧ください https://researchmap.jp/eiji-sakihama ■その他 地域: 東京 役割: 担当者 規模: 合計5大学、1研究所と共同研究を推進しました。