弊社では、過去に弊社で実行した案件・プロジェクトからフィードバックして日々顧客単位で研究して改善改良しております。
データ整理業務について改善箇所は、御客様からの声を大切にして
全部調べる君[ファイル診断]について、より高速に動かす事が出来るようになど、アプリケーションソフトのシステム内部について改良を加えてマイナーバージョンアップをして行っております。
情報セキュリティ基本方針
当社は、企業のBtoBマーケティングにおいて、戦略立案から実行・検証までをワンストップで提供しています。データベース、マーケティングプランニング、クリエイティブおよびプロモーションに関するアウトソーシングサービスを通じて収集した多様な情報、ならびに顧客企業の営業上の機密情報を安全に取り扱い、紛失、盗難、不正使用などのリスクから情報資産を保護し、顧客の戦略的パートナーとして共存共栄を目指します。
この目標達成のため、当社は以下の情報セキュリティ行動指針を定め、経営者・従業員および関係者全員が実施に努めます。
行動指針
情報セキュリティマネジメントシステムの構築・維持・改善
当社は、情報セキュリティマネジメントシステム(ISMS)を確立し、維持・継続的な改善に取り組み、セキュリティ対策の高度化を図ります。
役割と責任の明確化
当社は、情報セキュリティに関わる役割と責任を明確に定義し、情報資産の適切な管理体制を確立します。
教育・啓蒙活動の推進
情報セキュリティに関する責任意識を高めるため、経営者・従業員および関係者すべてに対し、教育・啓蒙活動を定期的に実施します。
監視と内部監査の実施
情報セキュリティマネジメントシステムの運用状況を継続的に監視し、内部監査とマネジメントレビューを通じて、確実性と有効性の向上を目指します。
迅速な対応と事業継続の確保
情報セキュリティ上の問題が発生した際には速やかに原因を究明し、被害を最小限に抑えるとともに、事業継続性の確保に努めます。
法令および社会規範の遵守
情報資産およびその取り扱いにおいて、関連法令や社会規範を遵守します。
個人情報保護方針
OneData株式会社としての個人情報保護への取り組み
当社は、個人情報保護に関するマネジメントシステムを整備し、役員・社員が一体となって個人情報の適切な保護に努めます。
適法・公正な収集
個人情報の収集は、適法かつ公正な手段を用い、本人の同意を前提とします。
利用・提供目的の明確化
個人情報の利用・提供目的を明確にし、目的達成に必要な範囲内で取り扱います。
外部委託時の管理
商品・サービス提供に伴い個人情報処理を外部委託する場合、当社の管理下で適切に行います。
情報の適正管理とセキュリティ対策
収集した個人情報は最新かつ適正な状態を保ち、不正アクセス、紛失、破壊、改ざん、漏洩等を防止するための措置を講じます。
法令遵守と内部規程の徹底
個人情報の取り扱いにおいて、法令を遵守し、当社規程に基づいて管理します。
管理責任の明確化
各部門に個人情報管理者を配置し、マネジメントシステムを実践・遵守します。
マネジメントシステムの継続的改善
定期的な監査とその報告をもとに、マネジメントシステムの継続的な改善に努めます。
当社は今後も、顧客企業および個人情報の保護に取り組み、信頼されるサービス提供と社会的責任の遂行に努めてまいります。
お問い合わせ
OneData株式会社 法人営業部
Tel:050-5468-8145
E-mail:boss@onedata.jp
統一されたサービス管理と運用管理で企業価値を最大化
ITや日常生活において共通する要素は「変化」です。企業は、内部ニーズの変化やグローバル展開に伴う外部変化を受けて、サービス管理と運用管理の方法を見直す必要に迫られています。多くの企業が、統一されたソリューションを活用することで、管理の効率化や最適化に成功し、ビジネス環境の変化に迅速に対応しています。
データ戦略の立て方:6つのステップ
データ活用の目的を定義する:まず、データ活用のゴールを明確にし、期待する成果を設定します。
分析テーマを決める:ビジネス課題に沿って、分析したいテーマを具体的に決定します。
必要なデータを収集する:分析に必要なデータを漏れなく集め、統合します。
データ分析の実施:集めたデータに基づき、様々な手法を用いて分析を行います。
施策の実行:分析結果から得られた課題に対応するための施策を実行します。
改善とフィードバック:課題を発見し、改善を繰り返すことで、データ活用の効果を最大化します。
データ活用の流れ
データを蓄積する:活用のためのデータをまずは蓄積することが出発点です。
データを加工・整形し、可視化する:蓄積したデータを適切に加工・整形し、分析のために可視化します。
データ分析と機械学習:データが整理され、可視化された状態で、より高度な分析や機械学習を活用することで、ビジネス課題と目標の明確化が可能になります。
データクリーニングの重要性
不正確なデータは、意思決定において誤りを招く可能性があるため、データクリーニングの工程が欠かせません。重複、外れ値、無関係なデータを除去し、データの欠損やエラーを修正することで、信頼性の高い分析結果が得られます。
よくあるデータクリーニングの課題
スプレッドシートでの手作業によるデータクリーニングには多大な時間がかかり、分析準備が遅延する。
手動での切り取り・貼り付け、余白削除、データ型の変更により計算ミスやデータ重複といった人的ミスが発生しやすい。
プロセス全体でデータの整合性を保つことが困難である。
当社のサービスでは、列の追加、行の削除、データ型の変更などをワンステップで簡便に行い、データセット全体に適用することで、データクリーニングの効率化をサポートしています。
▼お問い合わせ等は下記から御願い致します▼