ビッグデータコンサルティング

完全にパッケージ化されたデータ分析ソフトウェアはLokadののコアビジネスです。しかし、事業は一つ一つが固有のものです。最大限に弊社の技術とノウハウのポテンシャルを活かす上で、ある程度のカスタマイズをすることは頻繁に行いますし、場合によっては、特定の問題に対応する最善策として全く新たなアプローチをとることもあります。

パワーポイントではなくソフトウェア

ほとんどのミッションの要素成果物は、お客様のビジネスのオペレーション問題を解決する、カスタマイズされ、インプリメントされた ソフトウェアアプリケーション です。私どもは工数やパワーポイントのスライドの作成には関心はありません。全てのミッションは問題の定義およびソリューションのパフォーマンスを定量化する上で使われる基準の定義を明確化することから始まります。

インパクトが大きく、非常に複雑なビジネス問題

私どもはデータ解析を自分たちの為にはしません。その代わり、以下の状況に焦点を当てています。
  1. 明確に定義されたビジネス上の問題、或いはプロジェクトの目標
  2. 予測分析(大量の)データ活用で、この問題を解決することができる
  3. 利益に直接影響を寄与することで高いROI(投資収益率)を保証

多くの場合、私どもが取り扱う問題は簡単な質問によって表現することができます。
  • ある品の最適価格は何か。
  • 最も収益性の高い在庫水準とは。
  • 品切れ損失は幾らになるか?
  • プロモーションのROI(投資収益率)は?
  • 取り扱っていない製品のポテンシャルは?
  • ...

Lokadは特に小売業に焦点を当てていますが、バイオテクノロジー、銀行、エネルギー、テレコムセクターに於いても成功例があります。

データアジリティ、高次元の統計、そして洞察力

ビッグデータアジリティとは、大量のデータを操作する速度とコストを指します。大量のデータを転送、収納、クリーニングすることが可能であると主張する企業は数多いのですが、問題は、どんなコストが掛かるかということでしょうか。低コスト/ハイテクデータ分析のコンビネーションによって、クラウドコンピューティングはITコストを非常に低く抑えることができるのです。

高次元の統計は多くの場合、真にスマートなソリューションにデータを転換させるための鍵となります。どんなデータセットからも、メトリクスウォールを作成することは簡単ですが、それと同時に、ほとんど役に立ちません。従業員の労働時間は、何にも増して最も希少な資源です。最高の数字とはこれまでにも誰も読み取る必要がない数字なのです。

商才は不可欠となります。私たちは、全体像を理解する起業家志向の専門家チームを抱えています。さらに、コンサルティングは、弊社のコアビジネスを補う業務に過ぎません。私どもは、初期のアセスメントにて十分な価値を創造しえないと判明した場合は「ノー」と申し上げることを恐れてはおりません。

料金

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プロジェクト毎の料金設定
通常、私どもは人日ベースでの料金請求はしません。その代わりに、ワーキングソフトウェアアプリケーションを含む、マイルストーンの成果物に対して、プロジェクトの料金を課します。 カスタムSaaSソリューションを提供することにより、Lokadはプロジェクトの成功に向けて完全なる責任を負います。

一日当たりの料金
  • パートナーデータアーキテクト: € 4900/日
  • シニアデータエンジニア: € 2700/日
  • データエンジニア: € 1500/日

初期データ検出

私どものプロジェクトはお客様のデータ分析によるところが大きく、過去の経験より初期段階での迅速なるデータ検出はプロジェクトの計画およびタイミングの精緻さをより高めることになることが分かっております。従いまして、通常の流れとして先ず実施することは以下のことです。
  • 問題点を把握する為のオープンなビジネスディスカッション
  • データの抽出、そして迅速な探索的データ分析

これにより、当初のプロジェクト目標の実現可能性を検証することができ、場合によっては予想外の「手の届く果実(容易に達成できること)」を確認することもあり、代替目標の発見に繋がることもあります。

私どもは、プロジェクトの初期段階でお客様と頻繁にお会いします。しかし、その後は遠隔地にて仕事を進めることになります。生産性および安全性を考慮し、弊社固有のクラウドコンピューティング環境でのみ作業をします。私たちはしばしば、プロジェクトの初期段階で我々のクライアントを満たす。仕事のその後ほとんどがリモートで実行されます。生産性とセキュリティを確保するために我々は独自のクラウドコンピューティング環境で動作します。

専門分野

需要予測

私どもは、大規模な小売業者、卸売業者、製造業者向けの需要予測に関するスペシャリストです。私どもは係る業界固有の課題を熟知しており、その課題に対処すべく、強力なテクノロジー及び ソリューション を開発しました。幾つかの例を以下列挙します。

  • スローローテーション製品/製品ポートフォリオのロングテール. e-コマース、小売業(特に店頭)、ハードウェア卸売業に於ける典型的な問題はまばらなデータです。つまり、稀にのみ販売される製品に関してです。典型的な「平均(mean)」予測論理は、この種のデータには不向きとなります。私どもはこの問題解決に向け幅広く取り組んで参りました。 分位値予測 こそが、この課題に対する私どものソリューションです。何十年にも渡り、統計調査の世界では知られていますが、私どもが初めて在庫最適化に於いて、この価値を認識しました。

  • 大規模な小売店舗網向けの販売予測. POSは、データの莫大な量および同時にまばらな量によって非常に複雑なものとなっています。小売業者の在庫の半分以上が店内にあるにも関わらず、今日、このレベルでの精緻な予測が立てられる小売業者は非常に僅かしかありません。私どもはこの分野に於いて、欧州の大手の小売業者と一緒に取り組む幸運に恵まれ、店舗在庫補充の適正に即した販売予測技術を開発するに至っております。

在庫の最適化

お客様との仕事の中で、予測とは課題の一部分でしかないことを認識するに至りました。効果的な在庫政策に変換させるには、発注点および発注量を最適化する分析ツールおよびプロセスが必要となります。

在庫の最適化は最終的には業務的問題のみならず 過剰在庫費と不足在庫費の均衡という財務的問題でもあります。構築要素として発注点、発注量、在庫補充政策が含まれることになります。

運転資本の最適化

棚卸資産は多くの現金を拘束しかねません。ただ、ほとんどの事業にて、最適化の余地は顕著であるという好材料が指摘できます。効果的に利用すると、頭痛の種から強力な競争上の優位性に転換させることができます。以下、代表的なプロジェクトを列挙します。

  • "在庫回転率" の最適化: 在庫に投資できる一定量の運転資金の利用能力および回転率を最大限にする。或いは、ある一定のサービス水準を目指した運転資金の放出。
  • 在庫決定: 特にロングテール(低回転)商品に関して、在庫決定、クロスドッキングとするか、ドロップシッピングとするかは非常に困難なトレードオフであり、実質経済の徹底した分析と抱き合わせた散在する需要の確実な予測を必要とします。

価格の最適化

お客様の製品ポートフォリオの価格設定を最適化するお手伝いをいたします。定価販売店であっても、それがプロモーション価格やフラッシュセールであったとしても可能です。弊社のソフトウェアソリューション全てに当てはまりますが、お客様の売上データの徹底的な分析により、収入と収益の最適化の面で非常に鮮やかな結果をもたらすことができます。

ロイヤルティカードデータ

顧客ロイヤルティデータは信じられないほど豊富な情報であり、その意味を読み取ることは、最も収益性のある分析の一つです。顧客ロイヤルティイニシアチブ、プロモーション、クロスセリング、商品券などがロイヤルティデータによって構築された取り組みの例です。

在庫切れモニタリング

在庫最適化の実践によって、私どもはオンシェルフアベイラビリティ(棚の有用性)の分野にて強力な専門知識を獲得してきております。弊社のソリューション Shelfcheck の特性は強固なパフォーマンスであり、この分野で多くのノウハウを構築することができております。

オープンソースプロジェクト


専門家の話

Andreas Köpf 数週間前に私はLokadのクラウドのオープンソースプロジェクトに気が付き、今、漸くソースコードを確認するための時間が取れました。そして、このライブラリの信頼できるクオリティに、ただひたすら驚いています。

@arwakatungu Loving @lokad. #アジュールクラウドストーレジが簡単にでき、コードも非常にクリーン。

@TechBubble 非常に素晴らしい@Lokad #アジュール向けクラウドO/Cマッパー http://dnn.am/csAE3W

@roblyndon ヘビーなNYEの夜の後は何をするのが最高かって?もちろん、lokad.cqrsでグリップを得ることさ。

Chris Martin. Lokadの皆さんには言葉で言い尽くせない程感謝しています。皆さんのお蔭で私どものスタートアップは文字通り何千工数を節約できました。

@browniepoints Lokad.Cloudに注目すべき。クラウドにホストされてあるプリケーションサービスビジネスを手掛ける(彼らは年最高のアジュールパートナー賞を授与されている)。 http://bit.ly/9zZj8g

@henrikwh I got to take a closer look at #lokadcloudを念入りに調べる必要がある。#アジュールにとってなくてはならないパターンであるらしい。オープンソース。 http://bit.ly/e3Z2nu

@tomconte このプロジェクトから目が離せまい。v2.0 は目前に! Lokad.CQRS for Windows Azure: Roadmap http://bit.ly/mF1t6X #CQRS /cc @abdullin @lokad