株式会社データビークル

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統計学で最強のビジネスを売上や顧客データの活用で売上増加

※1 ミック経済研究所調べ

導入企業


導入企業50以上(2020年1月現在)

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製品概要

dataFerryで整理されたデータを
dataDiverで高精度な分析

多種多様なデータを
dataFerryで整理

dataFerryで整理されたデータを
dataDiverで高精度な分析

普通のビジネスパーソンでも
データサイエンティストレベルの
分析が可能

dataDiverはこのような人におすすめです

  • 大量の見える化グラフに
    辟易している方に

    「BIツールは導入したけど、
    どこに着目すべきかわからない」
    そんな迷いを解決します。
  • コンサルタントのレポートは
    知ってることばかり

    dataDiverを使って業務の
    担当者自身が分析すれば、価値ある
    「打ち手」が見つかります。
  • データサイエンティストは
    高額で採用できない

    dataDiverがあれば
    オフィスのみんながサイエンティスト
    並みに活躍することを可能にします。
dataDiverの詳細はこちら

他社のツールと
dataDiver
どこが違うの?

- 01 -面倒なデータ準備を自動化します!

実は分析作業の多くを占めるのがデータ準備。
業務データベースからいきなり分析が始められます!

- 02 -分析の仮説を自動で探索!

いったいどんなところを見ればいいか試行錯誤…
dataDiverなら数十秒で意味のある仮説を探します!

- 03 -分析結果を日本語で表示!

統計学や機械学習に詳しくなくても、dataDiverは全ての分析結果を平易な日本語で説明します!

マウス操作のみで
様々なデータ
ソースから
「欲しい形」へ加工可能。

dataFerryはこのような人におすすめです

  • データ取得の
    コストが気になる

    あなたの部署ではデータ加工のため
    だけに高額な人件費を
    負担していませんか?
  • タイムリーなデータを
    取得できない

    必要データを入手するのに
    時間がかかって、せっかくの
    商機を逃してませんか?
  • 必要なデータ形式の
    意識合わせに時間がかかる

    データを開いて初めてわかる
    「これじゃない」。
    そんなすれ違いをなくせます。
dataFerryの詳細はこちら

他社のツールと
dataFerry
どこが違うの?

- 01 -自然言語でデータ操作!

専門用語を使わない自然言語ベースのインターフェース。エンジニアでないあなたもあらゆるデータを扱えます。

- 02 -直感的なユーザインターフェース

おもちゃのブロックを並べたり積み上げていくような、直感的インターフェースで本格的なデータ整備を実現!

- 03 -ステップ方式すぐに始められる!

データの登録・結合・変換までをステップ方式で進められるので、難しい事前知識なしですぐに始められます!

強力なソリューションパートナーが支援

パートナーPartner

さらにリッチな分析をする為のデータを提供

データサプライヤーData Folder

製品責任者のご紹介

西内啓(にしうち・ひろむ) データビークル共同創業者
最高製品責任者

1981年生まれ。東京大学医学部卒(生物統計学専攻)。
東京大学大学院医学系研究科医療コミュニケーション学分野助教、大学病院医療情報ネットワーク研究センター副センター長、ダナファーバー/ハーバードがん研究センター客員研究員を経て、2014年11月より株式会社データビークルを創業。
自身のノウハウを活かした拡張アナリティクスツール「dataDiver」などの開発・販売と、官民のデータ活用プロジェクト支援に従事。
著書に『統計学が最強の学問である』、『統計学が日本を救う』(中央公論新社)などがある。
日本プロサッカーリーグ(Jリーグ)アドバイザー。

セミナー・イベント

ガートナー社のプレスリリースより引用

拡張アナリティクスは、データ/アナリティクス分野における次のディスラプションであり、機械学習 (ML) とAIの手法を用いて、分析対象となるコンテンツの開発、利用、共有方法を変革します。拡張アナリティクスは、データ準備、データ管理、近代的なアナリティクス、ビジネス・プロセス管理、プロセス・マイニング、データ・サイエンス・プラットフォームにおける主要な機能として、主流の採用へと急速に進展しています。
拡張アナリティクスは2020年までに、データ・サイエンスとMLのプラットフォームと同様、アナリティクス/BI (ビジネス・インテリジェンス) および組み込み型アナリティクスの新たな購入を促す主な要因となるでしょう。拡張アナリティクスがデータ準備洞察の生成洞察の可視化を自動化することによって、多くの状況においてデータ・サイエンティストの関与が不要になります。
Gartner,プレスリリース, 2019年5月30日「ガートナー、2019年のデータ/アナリティクス・テクノロジ・トレンドのトップ10を発表」
https://www.gartner.com/jp/newsroom/press-releases/pr-20190530