WORKS

実績

データ基盤の構築から運用改善まで、Evastが手がけたプロジェクトを紹介します。各事例で、直面した課題と進め方、データパイプラインの全体像、得られた成果を整理しました。

ブランドリユースF社で担当者が手で調べていた相場と、店舗ごとにExcel集計していた買取・販売データを、本部のBigQueryに自動集約。BigQuery MLで適正な買取・販売価格を出し、値付けの手間を月40時間減らして在庫回転率も約15%改善しました。

ディスカウントストアE社で店舗ごとにExcel集計していた売上や在庫を、AWS（S3・Lambda・Redshift）で本部に自動集約。月60時間の集計作業をほぼゼロにし、Redshift MLの需要予測で欠品と過剰在庫を約15%減らしました。

ラーメンチェーンD社で各店がExcelにまとめ本部が手集計していた売上や原価を、本部のBigQueryに自動集約。月30時間かかっていた集計作業をほぼゼロにし、BigQuery MLの来店予測で仕込みやシフトも最適化してフードロスを約10%減らしました。

広告代理店C社で媒体ごとに手集計していた広告レポートを、Cloud FunctionsとBigQuery、dbt、Looker Studioで完全自動化。月40時間かかっていたレポート工数をほぼゼロにしました。

自社のデータ活用について
相談したい方へ

現状のデータ環境や課題をヒアリングし、最適な進め方をご提案します。構想段階からでもお気軽にご相談ください。