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BigQuery

データ分析

Built with BigQuery: Pendo Data Sync でデータの費用対効果を最大化する方法

執筆者: Google Cloud Japan Team • 所要時間: 8 分

パーソルキャリア: 人事データ基盤を Google Cloud 上に構築し、データの収集 / 加工 / 分析 / 活用までを一気通貫で提供

執筆者: Google Cloud Japan Team • 所要時間: 4 分

キッツ: 旧分析システムで 1～2 時間かかっていた需要量算出が BigQuery を採用した K-DAP で 20～30 秒に短縮

執筆者: Google Cloud Japan Team • 所要時間: 4 分

enechain: GKE ベースのシステム基盤でビジネスの成長に合わせたスケーラビリティとガバナンスの強化を実現

執筆者: Google Cloud Japan Team • 所要時間: 4 分

株式会社ライスカレー: 少人数でのマーケティングプロダクト開発を支える Google Cloud の活用術

執筆者: Google Cloud Japan Team • 所要時間: 2 分

キャディ: 図面データ活用クラウドで Vertex AI を採用、多様で大量の図面を扱う AI 基盤を実現

執筆者: Google Cloud Japan Team • 所要時間: 4 分

三菱重工: Vertex AI で航空機製造における生産材料の需要予測を最適化し、廃棄量の大幅な削減に成功

執筆者: Google Cloud Japan Team • 所要時間: 4 分

パナソニックホームズ : お客様の Life Time Value を最大化する為のデータ活用戦略〜 BigQuery、Looker、YouTube 広告を活用した CDP 構築〜

執筆者: Google Cloud Japan Team • 所要時間: 3 分

カインズ: Vertex Forecast を用いた需要予測 AI で、オリジナルブランド商品の販売計画や各店舗の発注を適正化

執筆者: Google Cloud Japan Team • 所要時間: 3 分

資生堂: BigQuery を用いたデータ分析基盤でコスト 8 割減、処理時間 9 割減を達成、AI / MLを含めたデータ活用を活性化

執筆者: Google Cloud Japan Team • 所要時間: 3 分